AAIを使う前に
AIを使っても、仕事が軽くならない。
AIの出力は増えても、確認・判断・例外対応が人に残れば、組織の仕事は変わりません。装舎は、AIを使う前の業務条件を整え、現場で働けるところまで実装します。
AIを使い始めた方へ
AIの出力を、次の仕事までつなげる。
個人の作業を変えるだけでは、組織の業務は変わりません。AIの結果を誰が確認し、どの条件で承認・手配・記録へ進めるかまで決まって初めて、業務の中で使えるようになります。
試行
AIの出力は作れる。次の業務判断につながらない。
文章、分類、要約、画像判定を試しても、結果を誰が確認し、どの条件で手配や承認へ進めるかが決まっていなければ、作業は別の場所に残ります。装舎は、AIの結果を業務の次の状態へ渡すところから扱います。
データ
データはある。仕事の状態として揃っていない。
ファイル、チャット、表計算、既存サービスに情報が分かれていると、AIに渡す前の確認と整形が人に集中します。装舎は、何をいつ誰が扱ったかを、業務の判断に使える状態としてつなぎます。
判断
自動化できる。例外が起きたときの責任が決まっていない。
通常時だけ動く仕組みは、現場で使い続けるほど差し戻しや停止を生みます。装舎は、AIに任せる条件、任せない条件、誤判定時に人が判断を引き取る経路を、業務の中に組み込みます。
組織
一人の仕事は変わる。組織の仕事は変わらない。
個人の作業を効率化しても、部門、拠点、取引先をまたぐ情報連携が変わらなければ、組織全体の負担は残ります。装舎は、最初の業務を組織の流れへ接続し、広げられる条件を実装します。
AIを業務に組み込む条件
AIに任せる前に、仕事を分ける。
装舎は、AIを導入することから始めません。人に残す判断、仕組みに移す作業、AIへ渡す条件、例外時の経路を、貴社の仕事に合わせて分けます。
人に残す判断
品質、例外、顧客との関係を人が引き取る。
AIに任せることを増やすために、人が担う判断を先に明確にします。最終的な品質、例外への対応、顧客との関係、新しい企画は人の仕事として残します。
仕組みに移す作業
確認、分類、照合、記録を、同じ条件で進める。
繰り返し発生し、条件を定められる作業を、業務システム、AI、ロボット、既存サービスへ分けて任せます。人が毎回同じ情報を集め直す時間を減らします。
AIが扱う条件
何を渡し、何を返し、どこへ記録するかを決める。
入力データの範囲、判定の基準、結果の保存先、利用権限を業務に合わせて整えます。精度だけでなく、結果が次の仕事に使えるかを確認します。
例外の経路
例外が起きたら、判断を引き取る担当を決める。
誤判定、停止、条件外の依頼、設備や外部サービスの不具合が起きたとき、処理を止める条件と判断を引き取る担当を定めます。使い続けるための責任を、仕組みに残します。
この段階から共有いただけます
AIを、個人の工夫で終わらせない。
個人のAI活用を、部門・拠点・取引先が関わる仕事へ広げたい
AIの結果を、確認・承認・手配・記録までつなげたい
既存の業務システムやデータを活かして、AIが働く環境をつくりたい
PoCや試作品を、現場で使い続けられる業務へ移したい