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人手不足やコスト上昇を背景に、多くの企業で業務効率化や生産性向上を目的としたAI活用が進んでいます。しかし、AIを導入して一部の業務を自動化しても、工数削減、外注費削減、原価低減といった業務KPIの改善に十分つながらないケースも少なくありません。成果を出すためには、AIを使うこと自体を目的にするのではなく、どの業務課題を解決し、どのプロセスを見直し、どのKPIを改善するのかを明確にしたうえで活用を進める必要があります。
AI活用で期待した成果が出ない背景には、業務プロセスやデータの整理が不十分なまま取り組みが進んでしまうことがあります。たとえば、AIで代替すべき作業と人が判断すべき工程が曖昧なままでは、確認作業や手戻りが残り、結果として全体の工数削減につながりません。また、必要なデータが部門やシステムごとに分散している状態では、AIの活用範囲が限定され、業務全体の判断や改善に活かしきれず、業務KPIの改善につながらないままPoC止まりになってしまいます。
本セミナーでは、 400社超のAI開発・導入実績 を持つバルテス・イノベーションズが、AI導入をPoCで終わらせず、本番運用へつなげるための考え方を解説します。建築・製造における積算業務のAI化による工数削減や、食品・製造におけるデータ活用による調達最適化などの事例をもとに、AIで代替するプロセスのリデザインと、AIで活用するデータ設計のポイントを紹介します。あわせて、監査ログや根拠ログ、品質設計、承認フローといった本番運用に不可欠な設計観点も取り上げ、AI活用を堅実に現場へ定着させるための勘所をお伝えします。
経営陣からAI活用による業務改善・生産性向上を求められているDX/AX推進部門の課長・部長
AI導入の必要性は理解しているものの、活用目的や見直すべき業務プロセスが明確になっていない方
PoCでは一定の効果が見えたが、データフロー・責任分界・品質設計・承認フローの不足により、本番運用や社内展開で止まっている方
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