AI導入における 業務設計とFDEの役割

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1. AI導入における 業務設計とFDEの役割 技術勉強会｜AIを成果に変えるための考え方 メッセージ：AI導入は「技術選定」ではなく「業務変革」の設計である。 著者：武藤 雅裕
2. 1. なぜ業務設計が重要か AI導入は、既存業務にAIを足すだけでは成果につながらない。 業務の流れ 人とAIの 役割分担 成果指標 • 業務プロセスを見える化する • AIに任せる部分と、人が判断する部分を分ける • 経営・業務KPIで成果を測る 02
3. 2. 業務設計とは何か 業務設計とは、業務の地図を作り、改善し続ける仕組みを作ること。 業務の地図 改善の仕組み 変化への対応 業務プロセス 役割分担 手順・システム 運用しながら 課題を発見 PDCAで更新 技術進化 市場変化 法改正・組織変化 03
4. 3. まず「やるべき業務」を見極める 効率化の前に、何をやらないかを決める。 より少なく、しかしより良く P0 本当に必要 P1 なんとなく実施 削除候補 形骸化した業務 04
5. 4. 業務改善の基本 ムリ・ムダ・ムラを見つけ、標準化と自動化につなげる。 ムリ ムダ ムラ 人や工程に 過度な負荷 探す・悩む・ 問い合わせる時間 担当者ごとの 品質ばらつき 見える化 → 削減 → 標準化 → 自動化 05
6. 5. 業務を3種類に分ける AI導入では、感覚系を仕組み系へ変換することが重要。 感覚系 仕組み系 作業系 暗黙知 経験・勘 判断基準 データ・ルール 自動化 システム化 06
7. 6. 「作業」と「仕事」を分ける 部分最適ではなく、業務の価値と成果に踏み込む。 作業 仕事 目の前の処理を 速く・楽にする なぜ必要か どんな成果を生むか 「こう改善する」ではなく「だから価値が上がる」と説明する 07
8. 7. AIを使う場所を見極める 業務プロセスを分解して、人・AI・システムの役割を再設計する。 入力 判断 作成 確認 実行 • AI：分類、要約、生成、検索、比較、提案 • 人：目的設定、最終判断、例外対応、関係者調整 08
9. 8. FDEのミッション FDEは、AIを企業価値へ変換するエンジニアである。 何を作るかより、 どこで価値が生まれるかを探す。 経営課題 業務再設計 AI配置 成果測定 09
10. 9. FDEが持つべき3つの力 技術・業務・変革をつなぐことで、AIは現場に定着する。 1 AIの能力を見極める AIに任せるべきこと、任せないことを決める 2 人とAIを最適に組み合わせる 継続的なワークフローとして設計する 3 成果を生み出し、組織に定着させる 現場のキーパーソンと改善サイクルを作る 10
11. 10. AI時代の要件定義 完成形を固定せず、必要な「能力」と「変化しない軸」を定義する。 従来 機能仕様 完成形を決める AI時代 能力仕様 達成目標を決める モデル・API・ ツールは 変わる前提で設 計 11
12. 11. MVPとKPI 小さく作って、早く学び、経営指標につなげる。 仮説 MVP 効果測定 改善 • 技術指標：精度、応答時間、安定性 • 業務指標：処理時間、ミス率、問い合わせ数 • 経営指標：売上、コスト、生産性、顧客満足度 12
13. 12. まとめ 業務設計とFDEが、AI導入を一過性のPoCから企業変革へ変える。 AI導入の成功条件 業務を可視化する 人とAIの役割を決める 成果指標で改善する FDEは、技術を作る人ではなく、 技術が価値を生む仕組みを設計する人である。 13