追加解説①　業務改善におけるAIの活用（kintoneを活用した業務改善の進め方シリーズ）

当社のビジネス領域の一つに「業務改善（BPR：ビジネスプロセス・リエンジニアリング）」があります。その「業務改善（BPR）」においてkintoneを活用するケースが増えております。本シリーズでは、全12回にわたり、kintoneを活用した業務改善の進め方について、当社の経験に基づきながらお話ししていきます。（これらの業務改善については、コクー株式会社のEXCEL女子事業本部のご協力を得て実施した内容を含みます。）

これまで、全12回にわたり、kintoneを活用した業務改善の進め方について、当社の経験に基づきながらお話ししてきました。

今回は、追加解説①として、業務改善におけるAIの活用方法について検討していきたいと思います。

業務改善におけるAIの活用領域の検討

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場は、様々なシチュエーションにおいてAIの活用を検討する場を増加させてきました。
業務改善プロジェクトにおいても、生成AIを活用した業務改善施策の検討が始まっていると感じております。
業務改善における生成AIの活用シーンを３つの領域で検討したいと思います。

判断業務に対するAIの活用

これまでの業務改善の限界の一つに、取引先ごとに処理パターンが異なるなどの要件に対して標準化を進めることが難しいという課題が存在していました。取引先ごとのちょっとした違いを担当者が一つ一つ判断して処理をしなければ、正しく業務を行うことができないという事例が考えられます。
このような課題に対して、生成AIを活用して効率化を図ろうという取り組みが数多く見られます。
具体的には、以下のような課題に対し「人」の判断業務をAIに移管する取り組みが考えられます。

• 得意先から送られてくるバラバラの発注フォーマットから受注データを「人」が判断し登録する

• 仕入先から送られてくるバラバラの請求書から金額があっているかを「人」が確認する

この場合の留意点として、「生成AIは、たまに、しれっと嘘をつく！」という問題があります。
ご存知のように、生成AIの処理結果は100%正解と確信を持つことができません。
このことを想定して、生成AIの処理結果を全件検証することはとても不効率なこととなります。
したがって、生成AIを活用した業務改善を行う場合には、生成AIの処理結果の間違いに気付ける業務をプロセスに組み込むことが重要となります。
上記の例では、例えば以下のような業務プロセスの構築が有効と考えられます。

• 得意先へ受注確認を自動で通知し内容を確認してもらうプロセス

• 支払予定と請求書照合金額が異なる場合には営業担当者に自動通知を送付するプロセス

業務改善に必要なシステム機能を生成AIでコーディング

多くのシステム開発会社において、生成AIを活用してプログラムを効率的に作成する取り組みが行われていると感じております。
生成AIの活用は間違いなくシステム開発現場の効率性に貢献できると考えられます。
しかしながら、生成AIを活用したプログラム開発の問題点として、「プログラム言語の知識なしに生成AIで生成されたプログラムを検証することができない！」という課題が生じているのではないでしょうか？
生成AIを活用して、ある程度のプログラムを生成することは問題なくできますが、完璧なプログラムを生成することができないと考えているシステム開発会社は多いと思われます。
生成AIで生成したある程度のプログラムを、熟練工が最終化するというコーディング手続きは、一定期間続くことが予想されます。

AIを使ってシステム操作にチャレンジする

業務改善には、それに対応したシステム開発が不可欠となります。
そして、開発されたシステムを使い業務改善の効果を得るためには、適切にシステム機能を操作することが求められます。
そのために多くの工数を用いて様々なマニュアルを準備し、また多くのトレーニングを実施し、ユーザに正しくシステムを操作させる努力をしているのではないでしょうか？
生成AIのプロンプトを活用して、システム機能の操作を自動化できれば、これらの課題の解決につながります。
例えば、BIを活用したい経営者が「先月の売上実績を報告して！」「支店別の目標達成額を教えて！」などの指示を行うだけで、BIがレポートを作成してくれると考えたら、とても魅力的だとは思いませんか？
生成AIの活用は、このようにシステム機能の操作に対しても可能性を有していると考えられます。

まとめ

今回は、追加解説①として、業務改善に対するAIの活用領域について検討を行いました。
業務改善におけるAIの活用は、まだまだ試行錯誤の状態だと考えられ、今後多くの成功事例が報告されることと思います。
これらの成功事例の報告を待って自社の業務改善に適用することも重要ですが、AIを活用した業務改善は自らもチャレンジしたいテーマの一つなのではないでしょうか？
kintone関連のマーケットにおいても、様々なAIソリューションが誕生しております。
このことはAIの専門家でなくても、AIの活用を検討できる環境が整備されてきたと言えるのではないでしょうか？
是非、AIを活用した業務改善にチャレンジしてみてください。

▼追加記事②

＜連載一覧＞
第1回　業務改善におけるkintoneの優位性と課題
第2回　業務改善プロジェクトにおけるkintoneの位置付け
第3回　企業のシステム構成に応じたkintoneの活用方法
第4回　SaaS連携パターンの事例紹介
第5回　基幹システム業務改善パターンの事例紹介
第6回　業務改善における伴走型サービスの重要性
第7回　kintoneだけでなく、他のツールも活用しよう！
第8回　kintoneを活用した業務改善を成功に導く目標設定の考え方
第9回　プラグインの選定方法について
第10回　kintoneを活用した業務改善プロジェクトの体制づくり
第11回　業務改善プロジェクトを管理する「プロジェクトファシリテーション」
第12回　業務改善を支援する「業務監査」と「業務トレーニング」
追加解説①　業務改善におけるAIの活用
追加解説②　業務改善におけるチェンジマネジメントの実行

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