AI前提の業務設計とは
まだ間に合ううちに、
AIが人へ次の一手を。
少ない人数でも、利益と品質を落とさず回る。
人が同じ失敗を繰り返えす。毎週、情報を集めてから判断している。動くべきタイミングに間に合わない。機密データを扱えず、仕事が止まる。最終的に決めるのは人です。当社がお届けするのは、指示ではありません。
AI判断が、現場を変える。
まず始めるなら、この2つ
業務自動化
業務フローを、今すぐ自動化する
申請・点検・承認・記録がバラバラなため、月末の集計と催促に時間が消える。それを一本の基盤でつなぎます。
経営シミュレーター
まず、自社の効果を試算してみる
「うちの会社でどれくらい効果があるか」を3分で試算。導入前の判断材料にご活用ください。
人が詰まる4つのパターン
同じ不良を、別の担当者が繰り返すのを止める →
現在、最も具体的にご提供できるのは、製造業における品質不良の再発防止です。不良票や日報を起点に、前回の対処内容と判断の理由を、次に同じ不良が起きたときに活用できる形に整えます。
見本では、品質責任者または工場長が確認する、確認用の下書き1通をご覧いただけます。下書きには「使う」「直す」「使わない」「見送り」の記入欄があります。
導入事例
お届けするのは、決める人がそのまま確認できる「確認用の下書き」です。採用したか見送ったか、その理由までを記録し、次の業務に引き継ぎます。情報量を増やすことや、一度きりの回答を出すことが目的ではありません。
担当者が変わるたびに同じ不良を調べ直しており、前回の対処が参照されていなかった。
品質担当の調べ直し工数が週8時間から2時間に →月曜朝の情報整理に品質部長が毎週2時間かけており、判断が午後にずれ込んでいた。
週次の注意品番が月曜朝に自動で届くようになった →月末の経費集計に管理担当が60時間かけており、集計ミスの確認と催促に時間を取られていた。
承認・集計の自動化で管理担当が月末集計から外れた →※上記の事例はすべて架空のものであり、実在の企業・個人とは関係ありません。削減効果の数値を保証するものではありません。
具体例で見る
品番BR-440の外径不良を題材にした事例と、実際にお届けする1通の見本をご用意しています。事例は架空のものであり、実在の企業とは関係ありません。詳しくは「同じ失敗の繰り返しを止める」のページをご覧ください。最終的に決めるのは人です。また、削減効果の数値を保証するものではありません。
4つのパターンのいずれかに当てはまる場合は、御社が対象となるかをご確認いただけます。現時点でご提供できる範囲と、今後の実証が必要な範囲は、お申し込み後に分けてご説明します。

