AIを入れる前に、やめられる作業を探す
自動化する前に「そもそも要るのか」を問います。不要な作業を高速化しても、不要なものが速く回るだけです。棚卸しを先に置くのは、そのためです。
業務フローを棚卸しして、繰り返しの作業と判断を自動化します。既存のツールに接続して実装し、導入後も運用で出る例外に合わせて調整を続け、精度と稼働を維持します。
どこに人の時間が使われているかを洗い出し、着手順を提示します。
問い合わせ対応、書類作成、集計など。現場の道具に合わせて組みます。
例外対応と精度の調整を継続し、動き続ける状態を保ちます。
自動化する前に「そもそも要るのか」を問います。不要な作業を高速化しても、不要なものが速く回るだけです。棚卸しを先に置くのは、そのためです。
責任が伴う判断を機械に渡すと、誰も検証しなくなります。下調べ・整理・下書きまでを担わせ、決めるのは人が行う。この線引きを最初に決めます。
導入直後は必ず想定外が出ます。それを失敗とみなすと運用が止まります。例外を拾って直し続ける仕組みまで含めて、はじめて導入と呼べると考えています。
他社がやっているので、うちも何か始めたい
目的のない導入は、使われないまま費用だけが残ります。まず「どの作業に月何時間かかっているか」から見ます。そこが分かれば、着手する順番は自然に決まります。
人を減らすために導入したい
短期で人が減る例は多くありません。先に起きるのは、同じ人数で扱える量が増えることです。削減より、手が回っていなかった仕事に時間を戻す使い方をおすすめしています。
間違った答えが出たら困る
間違いは出る前提で組みます。重要なのは、間違いに気づける形になっているか。出力をそのまま使わず、人が確認する工程を残す設計にします。
技術そのものに惹かれてこの仕事をしているわけではありません。同じ書類を毎月作り直したり、転記のために残業したり。そういう時間が誰かの一日から静かに削られていることのほうが、私たちには気になります。
自動化は、人の仕事を奪うものだと語られがちです。でも実際に現場に入ってみると、起きているのは逆のことが多いです。手が回らず後回しになっていた仕事に、ようやく人が戻れるようになる。その順番の入れ替えこそが、いちばんの成果だと感じています。
だから私たちは、置き換えられるものと、置き換えてはいけないものを分けることから始めます。判断や責任まで機械に渡してしまうと、その仕事は誰のものでもなくなってしまうからです。
いま困っていることと、理想の状態をうかがいます。
範囲・期間・費用の内訳を明らかにしてご提示します。
進捗を共有しながら進め、途中の変更も記録に残します。
引き渡し後も、改善や不具合の窓口を一本化します。