思いつきのAI活用案を棚卸しし、着手すべき業務を効果と実現性で絞り込む

• AI活用の案が部署ごとに挙がる一方、どこから着手すべきかを判断する基準がなかった。
• データがどこにどの形で存在するかの把握が部署ごとに閉じていた。
• 外部に任せきりにせず、社内でも回せる体制をつくりたいという要望があった。

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   業務単位での棚卸し

   発注、在庫、売場、人員配置といった業務ごとに現状を洗い出し、AIで代替できる作業とそうでない作業を分けました。

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   効果と実現性の二軸で評価

   見込める効果と、データ・システム面での実現性を同じ基準で評価し、着手する順番を決めました。

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   内製化を前提とした進め方

   社内の担当者に検討に入っていただき、評価の考え方そのものを引き継げるように進めています。

• 案の優先順位を同じ基準で説明できるようになり、投資判断の議論が進んだ。

• データの所在と形式が部署をまたいで整理された。

• 次の案件を社内で評価できるよう、判断の型が残った。

お客様との守秘義務契約に基づき、企業名および固有の数値の一部は伏せています。 近い課題をお持ちの場合は、貴社の業務に合わせた進め方をご提案します。