INSIGHT AUTOMATIC RULES
プロセスをシステム化しても、
効率化はできない。
今のワークフローをそのままシステム化しても意味がない。
業務を「判断」として再設計し、
AIに任せる部分を明確にする。
なぜ「効率化」は失敗するのか
プロセスをそのままシステム化
紙の稟議をデジタル化しても、承認待ちの時間は変わらない
人の作業をRPAで自動化
操作を記録しても、判断のロジックは自動化されない
ワークフローを電子化
承認者が増えるほど、ボトルネックも増える
共通の問題：「人＝作業者」として業務を設計している。
本当の問いは「人は何を判断すべきか」である。
業務を「判断」として再設計する
意思決定Boxの5要素のうち、InputとOptionsはAIで完全に代替できる。
INPUT人は不要
判断に必要な情報を集める
データの収集、レポートの作成、情報の整理。 AIは人間の何倍もの速度で、より正確に情報を集められる。
OPTIONS人は不要
選択肢を整理し、比較する
選択肢の洗い出し、メリット・デメリットの整理、比較表の作成。 AIは漏れなく、バイアスなく選択肢を提示できる。
PURPOSE / OUTPUT人が担う
目的を定め、最終決定を下す
なぜこの判断をするのか、最終的に何を選ぶのか。 これだけは人が責任を持って決める必要がある。
アプローチの違い
従来のアプローチ
- プロセスをそのまま電子化
- 人の作業をAIで補助
- 承認フローを維持
- 「人＝作業者」として設計
Insight Automatic Rules
- 業務を「判断」として再設計
- Input/OptionsはAIに完全移管
- 人は例外判断のみ
- 「人＝判断者」として設計
業務効率化の本質は「人の作業を減らす」ことではない。
「人が判断すべきことだけに集中させる」ことである。
最初の適用：Insight稟議
従来の稟議システムを根本から再設計。
AIが情報収集と選択肢の整理を担い、
人は「承認すべきか否か」の判断のみに集中する。
- AI過去の類似案件、リスク分析、比較データを自動収集
- AI承認・却下・条件付き承認の選択肢と判断基準を提示
- 人提示された情報をもとに最終判断を下す
COMING SOON
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