AI導入で業務が良くならないのはなぜ？その解決策をウェビナーで解説

マジセミ株式会社は、AI（人工知能）を導入しても、期待したような業務の成果目標（KPI）がなかなか改善しない企業のために、その原因と解決策を解説するウェビナーを開催します。

AIを入れても業務が良くならないのはなぜ？

最近では、人手不足やコストが増えているため、多くの会社でAIを使って仕事をもっと効率良くしたり、生産性を上げたりしようとしています。しかし、AIを導入して一部の仕事を自動化しても、人件費や外注費の削減、コストダウンといった具体的な成果目標が十分に良くならないケースも少なくありません。

AI活用で良い結果を出すためには、「AIを使うこと自体」をゴールにするのではなく、「どんな仕事の課題を解決したいのか」「どの仕事の流れを見直すのか」「どんな成果目標を良くしたいのか」をはっきりさせてから進めることが大切です。

目的があいまいなままでは成果が出にくい

AIを使って期待した成果が出ない背景には、仕事の流れや必要なデータの整理がきちんとできていないまま、AIの導入が進んでしまうことがあります。

例えば、「AIに任せるべき仕事」と「人が判断すべき仕事」の区別があいまいなままだと、最終的な確認作業ややり直しが多くなり、結局は全体の仕事量が減らないことがあります。また、AIに使うべきデータが部署ごとやシステムごとにバラバラになっていると、AIが活躍できる範囲が限られてしまい、会社全体の判断や改善に活かせず、結果的に成果目標の改善につながらず、お試しで終わってしまうこともあります。

AIを実際に役立てるためのヒントを事例で学ぶ

このウェビナーでは、これまでに400社以上のAI開発や導入をサポートしてきたバルテス・イノベーションズが、AI導入がお試しで終わらず、実際に現場で使えるようにするための考え方を解説します。

建築や製造業での「積算業務（見積もりを出す仕事）」にAIを使うことで仕事量を減らした事例や、食品や製造業でのデータ活用による「調達（仕入れ）の最適化」の事例などを交えながら、AIに任せる仕事の流れをどう新しくするか、そしてAIで使うデータをどう設計するかのポイントを紹介します。

さらに、AIが正しく動いているかを確認する「監査ログ」や「根拠ログ」、品質の設計、承認の流れといった、AIを実際に使う上で欠かせない設計の考え方も取り上げ、AIを現場にきちんと定着させるためのコツをお伝えします。

こんな方におすすめです

• 会社の経営陣から、AIを使って仕事の改善や生産性向上を求められているDX（デジタルトランスフォーメーション）やAX（AIトランスフォーメーション）を進める部署の課長さんや部長さん

• AI導入の必要性はわかっているけれど、何のためにAIを使うのか、どの仕事の流れを見直すべきかがはっきりしていない方

• お試し（PoC）では良い結果が出たけれど、データの流れや責任の範囲、品質の設計、承認の流れが足りないために、実際に使う段階や会社全体への展開で止まっている方

ウェビナー開催概要

マジセミ株式会社は、これからも「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。

過去のセミナー資料や、現在募集中の他のセミナーは以下のリンクからご覧いただけます。

• 過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナー

• お問い合わせ