AIの活用を、事業の価値につなげる

貴社はすでにAIを活用しています。成果は出ていますか？

回答が速くても、顧客対応が終わるとは限りません。文書を読み取っても、注文を承認できるとは限りません。AIの利用と、貴社が必要とする成果の間に何があるのか、確認しましょう。

当てはまる状況を探す

貴社の業務では、何が起きていますか？

状況を開くと、何を調べ、変更をどう評価するかを確認できます。

確認作業

回答は速い。確認には時間がかかる。

チームは回答を使う前に、確認し、修正し、書き直しています。

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日常業務の場面

AIが配送についての回答を作成します。しかし、送信するには担当者が注文を探し、納期を確認し、情報を修正する必要があります。文章の作成は速くなっても、顧客対応には依然として複数の手順が必要です。

確認すること

回答を受け取った後、チームはどの情報を探す必要がありますか？
どの誤りが繰り返され、どの誤りが顧客対応に支障をきたす可能性がありますか？

変更できること

注文の状況と適用されるルールを回答に結び付けます。定められた確認を経て進められるケースと、追加の分析が必要なケースを分けます。

評価する成果

同等のケースで、顧客対応が完了するまでの総時間、修正、重要な誤りを比較します。回答の速さが役立つのは、別の工程に負担を移さない場合です。

Gaulettが支援できること Gaulettは判断に不足している情報を特定し、情報の参照方法と引き継ぎを調整して、現在の業務と効果を比較します。

システム連携

AIは役に立つ。それでも、チームがすべて入力し直す。

情報は揃っていても、次のシステムに届きません。

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日常業務の場面

AIがメールで届いた注文のデータを読み取ります。チームは各項目を販売管理システムに転記し、登録情報を探し、次に進んでよいか別の担当者に確認します。

確認すること

どの引き継ぎで情報を転記し、どこで待ちが発生していますか？
どのルールに従って次へ進み、誰が例外に対応しますか？

変更できること

システムの形式に合わせて項目を整え、チェックを行い、承認に回します。連携で実行するのは許可された処理だけです。不一致があれば、判断できる担当者に引き継ぎます。

評価する成果

再入力、差し戻し、注文が次の工程に進める状態になるまでの時間を比較します。待ち時間が別の場所に移っただけではないかも確認します。

Gaulettが支援できること GaulettはAIの出力を、注文を先へ進めるために必要なルール、システム、担当者の役割に結び付けます。

コスト

利用量は増える。完了する業務はわずか。

再試行と確認作業で、一つの成果物を仕上げるコストが増えています。

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日常業務の場面

同じ文書を何度もAIに処理させています。チームは指示を変えて試しますが、出力に一貫性がなく、最後は手作業で確認を終えています。問い合わせの回数は増えても、どれだけの仕事が完了したかは見えていません。

確認すること

一つの業務を完了するまでに、何回の試行が必要ですか？
処理、システム連携、人による確認に、どれだけのコストがかかっていますか？

変更できること

繰り返しが発生する原因を特定します。工程ごとにルール、自動化、AIを比較し、試行回数の上限と、解決できない場合の引き継ぎ先を定めます。

評価する成果

必要な品質で完了した業務一件あたりの総コストを確認します。似たケースを比較し、人の作業負担も含めます。品質を維持せずに利用量を減らすだけでは十分ではありません。

Gaulettが支援できること Gaulettは業務全体のコストを分析し、代替案を試して、業務への効果の見込みに基づき変更の優先順位を決めます。

変更を一つ選び、効果を確かめる。

例外も含めて、代表的なケースを集めます。現在の方法を基準に比較し、利用を広げる前に判断基準を合意します。

維持する

効果が確認でき、必要な品質も維持されている。

調整する

原因が特定でき、試すべき変更がある。

該当する利用を一時停止する

必要な条件を満たしていない。人への引き継ぎと再開の基準を定める。

根拠が十分でなく結論を出せない場合は、何を追加で測る必要があるかを定めます。時間、処理能力、売上の改善は、企業の状況に即して確認する必要があります。

次の一歩は、何が不足しているかで決まります。

各サービスは個別にご依頼いただけます。

AIがまだ期待する価値を生んでいないのは、どの業務ですか？

一つの業務について、ソリューションが現在できていることと、チームに残されている課題をお聞かせください。何から取り組むべきか、一緒に考えます。

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