生成AIで効率化できる業務を見極め、PoCで導入するかを判断する

ご相談のときの状況

業務効率化のための自動化が重要なテーマになっていました。一方で、高度な判断を伴う業務や属人化した業務が多く、RPAだけでは自動化が難しい状態でした。AIに限らずさまざまな技術を使って業務を効率化し、人を付加価値の高い業務に移したい。あわせて、生成AIのパイロット事例をつくり、部門を越えてAIの活用を広げたい、というご相談でした。

進め方

1. 01

   業務の整理とアプローチの検討

   PoCに向いていそうな業務を洗い出し、それぞれの現状（AsIs）とあるべき姿（ToBe）を明確にしました。そのうえで優先度を定め、PoCを行う業務を決めました。

   OUTPUTPoC候補業務の一覧AsIs／ToBe優先度の評価
2. 02

   PoCの実施

   PoCの計画を立ててツールをつくり、導入効果を検証しました。十分な効果が出るかを確かめ、実装するかを判断しました。結果によっては、もう一度PoCを行う、あるいはAI以外の方法のほうが効果が大きいと判断する、という分かれ道もあらかじめ設けました。

   OUTPUTPoC計画書検証用ツール効果検証の結果
3. 03

   業務への導入・実装

   PoCの結果をもとにツールを修正し、実業務で使うために必要な差分を開発しました。導入後は、ツールを使う前提でオペレーションを見直しました。

   OUTPUT実業務向けに修正したツール見直し後のオペレーション

変わったこと

• 洗い出した業務のうち、優先度の高い3つの業務でPoCを行った
• 契約書類の内容確認では十分な効果が確認でき、実業務への導入まで進んだ
• 問い合わせメールの振り分けは、精度に改善の余地があると判断し、対象と手順を絞ってもう一度PoCを行った
• 定型的なデータの転記は、生成AIよりRPAで自動化するほうが効果が大きいと判断し、RPAで対応した
• 生成AIを実業務で使う社内のパイロット事例ができ、ほかの部門でも活用の検討が始まった

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