BUSINESS
事業として成り立つか
経営戦略との整合／ビジネス価値／変化に必要な期間
PROBLEM
いつの間にか、
AIを使うことが目的になっていないか。
AIブームの中で、導入そのものがゴールになってしまう組織が増えています。既存の業務をそのままAIに置き換えても、その業務が本当に必要かは問われないままです。
意思決定の縦割り、複雑な承認フロー、権限委譲の不足。社内の誰もが気づいている問題ほど、手つかずで残ります。成果を出すには、AIの前に業務と組織を見直す必要があります。
EVIDENCE
AIの成果を決めるのは、技術より業務と組織。
10%はアルゴリズム。出典：BCG「デジタル/生成AI時代に求められる人材育成のあり方」
FRAMEWORK
ECRSに、AIXを加える。
業務改善の4原則「ECRS」で業務を削ぎ落としたあとに、AIによる変革（AIX）を置きます。AIをRearrange（IT化）の一手段で終わらせず、簡素化した業務をAIエージェントに任せるところまで設計します。
E
Eliminate
不要な業務をなくす
C
Combine
似た業務をまとめる
R
Rearrange
順序・担当・方法を入れ替える
S
Simplify
業務を簡素化する
A
AIX
簡素化した業務をAIで変革する
PROGRAM
上流から実装まで、一気通貫で伴走する。
01 CONSULTING
解決対象を選ぶ
定性・定量の分析で経営・事業課題を協議し、取り組む対象を選定します。
02 BPR
業務を見直す
業務プロセス・ステークホルダー・プロセスKPIを可視化し、ECRS-Aで改善領域を特定します。
03 USE CASE
深掘りし優先順位を付ける
BXT Frameworkで、事業性・体験・技術の3つの視点から評価します。
04 AI DEV.
実装を支援する
選ばれたユースケースのエージェント・アルゴリズム開発を支援します。
BXT FRAMEWORK
そのユースケースは、戦略とつながっているか。
EXPERIENCE
使う人が望むか
キーペルソナ／提案価値／変化への抵抗
TECHNOLOGY
技術的に実現できるか
実装・運用のリスク／セーフガード／AI・LLMとの適合
BEFORE WE START
最初に決める、
4つのこと。
01
ビジネス目標
このユースケースで何を達成するか
02
問題
解くべき問題と、その根本原因
03
アカウンタビリティ
誰が責任を持ち、誰が推進するか
04
成功の測定
成功をどの数字で、どう測るか