ケーススタディ
課題・
作り方が変わると、選べる打ち手も変わる
AIの
以下は、
高額なSaaSの改修をやめ、必要な業務だけを自社のプロダクトに
ライセンスと
運用・保守の「中身」を見える化し、予算の使い方を変える
外部に
取引先からの問い合わせを、最初から正しい担当へ
販売店や
複数の認定・審査プログラムを、一つの判定の仕組みに
担当者の
熟練者の知見を、出典付きで答えるアシスタントに
講義の
新規事業の探索を、AIで速く、根拠の残る形に
候補の
高額なSaaSの改修をやめ、必要な業務だけを自社のプロダクトに
ライセンスと
課題
- 顧客管理や
営業支援の SaaSに 高額な 利用料を 払っているが、 使っている 機能は 一部にとどまる - 業務に
合わせた 改修の たびに、 見積もりと 期間が 膨らむ - 足りない
部分は 結局、 表計算と メールで 補っている
解決策
- 利用状況と
業務の 流れを 調べ、 SaaSに 残す部分と、 自社で 持つ部分を 切り分ける - 現場が
毎日 使う 画面と 処理だけを、 数週間で 動く 試作に して 確かめる - 入力・分類・集計は
AIで 自動化し、 データは 自社の 環境に 置く
期待される効果
- ライセンス費と
改修費の 削減 - 業務の
変化に 合わせた 改修が、 速く 小さく 回せる - データと
仕組みが 自社の 資産と して 残る
運用・保守の「中身」を見える化し、予算の使い方を変える
外部に
課題
- 運用・保守の
費用は 毎年 ほぼ固定だが、 何に どれだけ工数が 使われているか 分からない - 監視結果、
対応状況、 サービスレベルの 達成度が、 別々の 報告書に 散らばっている - 使っている
ソフトウェアの サポート期限が 把握できず、 更新が 後 手に 回る
解決策
- 工数の
記録、 問い 合わせ・障害の 対応状況、 監視結果を 一つの ダッシュボードに 集約 - 技術スタックと
サポート期限の 一覧を 持ち、 更新が 必要な 時期を 前もって 示す - 月次レビューの
資料を 自動で 作り、 委託先との 打ち合わせを 数字から 始める
期待される効果
- 予算配分の
根拠が 明確に なり、 改善への 投資に 振り向けられる - 委託先との
対話が、 感覚ではなく 数字に 基づく ものになる - システム更新の
計画を 前倒しで 立てられる
取引先からの問い合わせを、最初から正しい担当へ
販売店や
課題
- 問い
合わせが メールで 特定の 窓口に 集中し、 担当への 振り分けに 時間が かかる - 回答の
品質と 速さが 担当者に よってばらつく - どんな
問い合わせが 多いのかが 分からず、 製品や サービスの 改善に つながらない
解決策
- 問い
合わせポータルを 用意し、 取引先と 内容の 種類から 担当グループへ 自動で 振り分ける - 過去の
回答と マニュアルを もとに、 AIが 回答案を 用意し、 担当者が 確認して 送る - 件数、
対応時間、 内容の 傾向を ダッシュボードで 追う
期待される効果
- 初回の
回答までの 時間の 短縮 - 属人化の
解消と、 回答品質の 平準化 - 問い
合わせの 傾向を、 製品・サービスの 改善に 活かせる
複数の認定・審査プログラムを、一つの判定の仕組みに
担当者の
課題
- 認定や
保証、 品質評価の プログラムごとに、 別々の 表計算と 書類で 運用している - 基準の
解釈が 担当者や拠点で 揺れ、 結果の 説明に 時間が かかる - 計画書や
報告書の 作成が、 現場の 大きな 負担に なっている
解決策
- 判定の
ルールを 整理し、 複数の プログラムで 共通に 使える 判定の 仕組みに する - 現場は
写真や チェック結果を モバイルで 記録し、 審査側は 同じ 画面で 確認する - 計画書や
報告書は AIが 記録から 下 書きし、 人が 確認して 確定する
期待される効果
- 審査に
かかる 期間の 短縮と、 判定基準の 統一 - 新しい
プログラムを、 ゼロから 作らず 設定で 追加できる - 現場の
書類作業の 削減
熟練者の知見を、出典付きで答えるアシスタントに
講義の
課題
- 専門的な
知見が 熟練者の 頭の 中と、 大量の 文書・録画に 散らばっている - 同じ
質問が 特定の 人に 集中し、 その 人の 本来の 仕事が 進まない - 汎用の
AIチャットでは、 答えの 根拠が 分からず 業務には 使えない
解決策
- 文書と
録画の 文字起こしから、 社内だけで 使える 検索の 基盤を つくる - 回答には
必ず出典(文書名・版・ページ)を 添え、 確かめられるように する - 機密性に
応じて、 社内の 環境や ローカルで 動く 構成も 選べるように する
期待される効果
- 調べものと
問い 合わせに かかる 時間の 短縮 - 新任者の
立ち 上がりが 早くなる - 熟練者の
知見を 組織の 資産と して 残せる
新規事業の探索を、AIで速く、根拠の残る形に
候補の
課題
- 新規事業の
候補は 多いが、 調査と 評価に 時間が かかり、 絞り 込めない - 評価の
基準が 人に よって 異なり、 判断の 根拠が 残らない - 会議の
たびに 資料を 作り直している
解決策
- 市場、
技術、 自社の 強みを 評価の 軸と して 定義し、 候補を 同じ 基準で 比べられるように する - AIが
候補の 調査と 評価の 下書きを 作り、 担当者は 差分を 確認して 承認する - 承認の
履歴と 根拠を 記録し、 経営会議の 資料は そこから 作る
期待される効果
- 探索から
絞り込みまでの サイクルの 短縮 - 判断の
根拠が 記録と して 残り、 後から 見直せる - AIが
勝手に 結論を 変えない、 説明できる 運用
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