Method
会社を理解し、AI活用の優先順位を決める。
現場の声を、経営の判断へ。どこに取り組み、なぜそこを選ぶのか。
AIは導入した。でも、次にどの業務へ広げるか、決めきれない。
生成AIの導入、社内研修、各部署でのPoCと、取り組みが増える一方で、次の投資を決めるための材料が揃っていません。
次にどの業務をAI化すべきか決まらない
部門ごとのアイデアはある。でも、全社で見たときに何から取り組むべきか判断できない。
どの施策が効果的か、同じ基準で比較できない
現場の工数や手戻りの実態が分からず、期待効果と実現性を比べる材料が足りない。
なぜそこに投資するか、社内で説明しきれない
経営や関係部門に、優先する理由、期待できる効果、必要な条件を示せない。
AI活用の次の一手に、現場の実態に基づいた、判断の根拠を。
AIヒアリング、全社業務マップ、AI変革ロードマップの3ステップ
3つのステップで、判断材料を揃えます。
01 AIヒアリング
対象社員へ、AIが並行してヒアリング。
AIとの対話を通じて、日々の業務、作業手順、使用しているシステム、判断、例外対応、他部署との引き継ぎまで、現場が持つ業務知識を収集します。
対象社員がそれぞれのタイミングで回答し、整理された内容は本人が確認・修正します。現場の実態に基づく判断材料を集めます。
- 業務・作業
- システム
- 判断・例外
- 引き継ぎ
- 課題・工数
社員から受け取る情報の扱いは、情報の取り扱いのページで説明しています。
普段の業務で、他の部署との
やりとりが発生する場面を教えてください。
受注後、営業が確認した内容を管理部に送ります。情報が足りないと、確認のやりとりが何度か発生します。
どのような情報が足りなくなることが多いですか？
- 業務
- 受注内容の引き継ぎ
- 部門間の接点
- 営業部 管理部
- 課題
- 情報の不足による確認・手戻り
本人の確認・修正を経て確定
02 全社業務マップ
人・業務・システムのつながりを可視化。
AIヒアリングの内容を構造化し、誰から誰へ仕事が渡るのか、どのシステムを使うのか、どこで待ち・手戻り・負荷が発生するのかを整理します。
個別の業務だけではなく、会社全体を一つの業務構造として捉えます。
- 業務のつながり
- 部門間の依存
- ボトルネック
個別業務だけでなく、引き継ぎの前後まで整理。
03 AI変革ロードマップ
どこから取り組むか。その順番に、根拠を。
把握した業務と課題からAI活用・業務改善の候補を整理し、想定削減工数や期待効果、実現性、必要な前提条件を比べて、着手する順番と理由を提示します。
確認できた業務情報と効果の仮説を分けて示し、経営・現場が同じ材料をもとに判断できる状態をつくります。
- 改善候補
- 想定効果
- 実現性・前提条件
- 優先する理由
受け取る成果物の詳細は、サービスのページで説明しています。
まず取り組む施策を、明確に。
効果と実現性を比較し、人が優先順位を判断
受注情報の整理・チェック
情報不足が、営業と管理部の両方で手戻りを生む。引き継ぎの入口を整える施策から検討します。
効果は、確定した工数と施策の仮説を分けて試算します。
最短2週間を目標に。
次の投資を決める判断材料を、短期間で。
AIヒアリングと構造化によって、業務把握を並列に進めます。業務把握から、施策の比較・優先順位の提示までをつなぎます。
WEEK 1
AIヒアリング
対象社員へのヒアリング業務・作業・課題・工数の収集
WEEK 2
業務マップ・ロードマップ
業務構造・改善機会の整理施策と優先順位の提示
NEXT
社内での検討・意思決定
経営・関係部門への説明に活用着手する施策と体制の検討へ
従来のコンサルティングと比べて、早く、コストを抑えて、全社を広く見渡す。
AIがヒアリングと情報整理を担うことで、調査にかかる時間と人手を削減し、複数部門の現場へ対象を広げて、AI活用の判断材料を揃えます。
SPEED
早く
一人ずつの面談を、並行ヒアリングへ。
対象社員がそれぞれのタイミングで回答。面談を順番に積み重ねる時間を短くします。
COST
診断費用を抑える
従来のコンサルティングより、低コストに。
AIがヒアリング・記録・情報整理を支援。従来の人手中心のコンサルティング調査よりも、診断にかかる費用を抑える設計です。
COVERAGE
広く
複数部門の、現場の業務まで。
対象社員から直接情報を集め、部門をまたぐ引き継ぎや、業務のつながりを捉えます。
人手中心の業務調査と、D-Sideの進め方の比較
人が個別に面談・整理する進め方との比較です。
調査スピード
面談日程を個別に調整し、一人ずつ順番にヒアリング
AIが対象社員へ並行ヒアリング。マップ・ロードマップ提示まで最短2週間を目標に※
診断にかかる費用
コンサルタントによる面談・記録・整理の工数が費用に反映
AIで調査工数を減らし、従来の人手中心のコンサルティング調査より費用を抑える設計
把握する範囲
予算や日程に合わせ、代表者や特定部門に対象を絞る
対象社員から現場情報を集め、全社の業務と部門間のつながりを把握
現場の参加方法
調査担当者と社員が、同じ時間に面談へ参加
対象社員がそれぞれの都合に合わせて回答。複数部門へ並行して実施できる
判断材料
選定した対象へのヒアリング結果を報告書に整理
全社業務マップ・改善候補一覧・優先順位と理由を示すAI変革ロードマップ
診断のあとの進め方は、サービスのページで説明しています。
次のAI投資の前に、判断の根拠を揃える
重要なのは、社内で説明できること。
社内で説明できるようにしておく4つの問い
- どの業務に取り組むのか。
- なぜ、その業務を選ぶのか。
- どんな効果を見込むのか。
- 何を確認してから進めるのか。
D-Sideは、現場の実態に基づくAI活用の意思決定を支援します。
全社業務マップ、改善候補一覧、AI変革ロードマップを、この4つの問いに答える判断材料として提供します。受け取る成果物の詳細は、サービスのページで説明しています。
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