NEED / 01
何から始めるか決めたい
業務を工程に分け、繰り返し・データ・例外・測定可能性を見ながら候補を比較します。
業務改善 × AI活用
AIを入れる前に、
業務の流れを見直す。
Labō Tekunorojiは、業務の現状整理から改善候補の評価、AIワークフローや予測分析、利用ルールまでを検討する業務最適化サービスです。ツールありきではなく、現場の課題と判断の流れを起点にします。
まず相談内容が定まっていなくても、業務のどこに時間や手戻りが生じているかから整理できます。
ANALYZE → DESIGN → REVIEW
業務を起点にした検討の順序
01
現状を知る
02
候補を比べる
03
小さく試す
04
運用を見直す
AIの出力を自動的な正解とはみなさず、担当者が確認する場面、例外時に止める条件、改善を測る指標を設計に含めます。
HOW WE THINK / 01
自動化の前に、
仕事の「詰まり」を見つける。
引き継ぎで止まる、同じ情報を何度も入力する、確認のために担当者を探す。こうした日々の負担は、AIを足すだけでは解消しないことがあります。工程の開始・完了条件、データの流れ、例外が起きたときの対応を見て、改善する対象を明確にします。
そのうえで、ルールの整理で解決できる部分、既存の表計算や業務ツールを活かせる部分、AIや自動化を試す部分を比較します。対象を絞ることで、何を変え、何を人が確認するかを具体的に検討できます。
AI業務適合性診断で候補を整理する測れる改善候補を探す
処理時間に加えて、待ち時間、差し戻し、例外、品質、担当者の確認負担も見ます。現状を記録しておけば、導入後に「何が変わったのか」を同じ条件で振り返れます。
業務改善の基準値と指標の作り方人の判断と停止条件を残す
情報不足、低い確信、影響の大きい処理は担当者へ戻す。確認者が根拠を見られること、誤りがあれば修正・差し戻し・停止できることまでを、業務の手順として考えます。
AIワークフロー・自動化設計を見るSTART WITH YOUR QUESTION / 02
課題に近い入口から、次の一歩へ
まだ導入対象が決まっていない段階から、具体的な自動化や予測の検討まで。いま知りたいことに合わせてサービスと実務ガイドを選べます。
NEED / 02
定型処理を見直したい
文書分類や情報転記などの範囲を切り出し、人へ戻す条件と確認手順も組み立てます。
NEED / 03
人員や業務量を計画したい
予測対象とデータの限界を整理し、予測値を現場の調整につなぐ考え方を確認します。
NEED / 04
社内ルールや導入順を整えたい
入力情報、確認責任、相談経路を整理し、試行から運用準備までの判断を段階化します。
PRACTICAL DESIGN / 03
小さく試し、結果から次を決める
試行は、ツールを触って終わりではありません。どの業務を対象にするか、誰が評価に加わるか、どんな結果なら続けるかを先に決めておくと、次の判断に使える情報が残ります。
対象業務と除外するケース
導入前の基準値と比較方法
品質・例外・確認負担の指標
継続・修正・停止の判断条件
WORKFLOW IDEAS / 04
業務パターンから考える構想例
以下は顧客導入実績ではなく、設計上の論点を具体化するためのシナリオです。実際の適用可否や手順は、業務環境を確認して判断します。
CONCEPT / 01文書処理・確認
請求書処理の確認・振り分け設計例
請求書の項目候補を抽出しても、原本との照合や取引条件の判断は担当者が行う設計。例外を見落とさず、確認・転記の手順を検討します。
顧客導入実績ではない構想例です。
設計の流れと確認点を見る
CONCEPT / 02予測・人員計画
業務量に合わせる人員計画の検討例
曜日や繁忙要因を含む業務量の見通しを計画担当者へ提示。予測と実績を比べ、休暇や技能などの事情を加味して責任者が配置を決めます。
顧客導入実績ではない構想例です。
設計の流れと確認点を見るCOMMON QUESTIONS / 05
相談前によくある疑問
事業の範囲やAIと人の役割、具体例の読み方を、最初の判断に役立つ形でまとめました。
NEXT STEP / 06
課題の整理から、一緒に考えませんか。
業務の状況や検討中のテーマをお聞かせください。相談内容が決まっていない場合も、現在の手順や気になっている点を整理するところからご連絡いただけます。