既存業務自動化におけるAI・RPA導入の業務プロセス改革の相談に乗れます。
■ 具体的な経験の内容
注記）AI活用の導入推進であり、AI開発自体はベンダーにて実施
2018年：中期的なテクノロジー活用指針策定
└テクノロジーの活用領域の特定
└領域ごとのテクノロジー活用によるROI（投資対効果）算出
2019年：メディア品質管理のAI活用プロジェクトでのPL（第一段）
└導入までのロードマップ策定
└リソース管理
└AIの要件定義（リリース要件及び開発要件定義）定義及び導入後業務要件の策定
└AIの学習データ作成要件定義から精度検証
2020年：メディア品質管理のAI活用プロジェクトでのPL（第二段）
└導入までのロードマップ策定
└リソース管理
└AIの要件定義（リリース要件及び開発要件定義）定義策定 ※業務要件は別担当にて実施
└AIの学習データ作成要件定義から精度検証
■ 実績や成果
・人の目による検査のみに依存した文章校閲業務からの脱却が難しいとされてきた定説を覆し、
人のみに依存しない業務プロセスを構築し、ボラティリティへの柔軟性を高めながら、コスト削減を実現
第一弾による費用削減効果：1440万円/年の削減
第二弾による費用削減効果：440万円/年の削減
■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか
課題：既存のAIでは到達できない開発要件（精度、網羅性）と言われており、投資判断ができない
乗り越え方：AIの基礎知識を習得しAIの得意・不得意の整理を行い、別テクノロジーを活用してシステム全体で開発要件を満たすように再定義を行う仮説を構築し、エンジニアと要件再整理を行った。また、テクノロジーの再配置による再定義にあたっては人の判断軸をひとつひとつ細かく分類を行うために、60,000件のデータから約60のルール、約150の判断分岐を整理し、テクノロジーの網羅性を可視化をした
■ お役にたてそうと思うご相談分野
社内業務プロセスにおけるAI活用のみでなく、RPA活用等によるDX推進やデータを活用した業務再設計