先日FCEさんが主催する
オンラインセミナーに参加しました。
内容は3つ。
OroSeeとAUTOROという
AIサービスの紹介と、
RPAのロボパットの紹介です。

と思いながら聞いてました。
これまでRPAといえば
「次のシステムに貼り付ける」
こうした手順を
人が一つひとつ教えて
動かすものでした。
RPAによっては
プログラミングが必要なものも。
当然、設定する側にも
知識と手間が要ります。
ところが今回のサービスには
AIが組み込まれていました。

「こういうことを自動化したい。
どうしたらいい?」
そう相談すると
AIが作り方を出してくれる。

「こうしたらいいんじゃない?」
RPAを使うハードルそのものを
AIが下げていました。
つい最近まで、私は
RPA不要論のほうに
傾いていました。
AIエージェントが発達すれば、
メールを確認して、
内容を見て、
必要な情報を登録して、
担当者に連絡して。
そう指示するだけで
AIが全部やってくれる。

だったら人が細かく操作を教える
RPAは、いずれ要らなくなる。
ただ今回のセミナーで
考えを改めました。
そんな単純な話では
ありませんでした。
会社の仕事には、
その都度考えてほしい仕事と、
何も考えず決めた通りに
やってほしい仕事があります。
決まった時間にファイルを取る。
決まった場所に数字を書き写す。
条件に合えばメールを送る。
こうした仕事に
毎回AIの判断は要りません。
同じ条件なら
必ず同じように動いてほしい。
そういう仕事です。
AIは同じことを聞いても、
毎回まったく同じようには
答えません。
言い回しが変わったり、
拾う項目がひとつ
抜けたりします。
そこがAIの面白さであり、
そのまま弱点でもあります。
足し算引き算。
決まった条件での
メールの振り分け。
ルールがはっきりしている仕事は、
AIよりExcelの計算式や
RPAのほうが正確です。
AIの答えは揺れます。
RPAの答えは揺れません。
繰り返しを間違えずにやる力では、
RPAがAIより上です。
どちらかを選ぶものでは
ありません。
役割が違います。
たとえば毎日1時間かけて、
Excelから別のシステムへ
数字を書き写しているとします。
これをRPAで5分にできた。
確かに効率化です。
でもその前に聞きたい。
その書き写し、
本当に必要ですか。
同じ数字を
複数のExcelに入れている。
誰が見ているか分からない集計表を、
昔からの習慣で毎日作っている。
もしそんな仕事なら、
速くする前に
考えることがあります。
そもそも、この仕事を
なくせないか。
無駄な仕事を自動化しても、
無駄な仕事が高速になるだけです。
だから私は、
AIをいきなり働かせるより先に、
一緒に考えてもらう使い方を
すすめています。
「この作業は
何のために必要なんだろう?」
「なくせる作業はない?」
こう問いかけます。
人間だけで業務改善を考えると、
どうしても今のやり方が
前提になります。
AIはその前提を
持っていません。
そしてもうひとつ。
AIは社内の力関係を知りません。
20年同じやり方でその表を
作り続けてきた人に、
「その作業、要りますか」
と面と向かって聞ける社員は、
社内にほとんどいません。
聞けば詰問になります。
AIは平気で聞いてきます。
聞かれたほうも
腹が立ちません。
ここにAIを相談相手にする
値打ちがあります。
そうやって仕事を一度分解すると、
やめられる仕事、
まとめられる仕事、
順番を変えられる仕事、
そして単純に繰り返せばいい仕事が
見えてきます。
今回のセミナーで面白かったのは、
OroSeeというサービスが
まさにその見直しの工程を
商品にしていたことでした。
自動化する道具ではなく、
自動化する前の道具です。
先に仕事を見直すという考え方は、
もうサービスの形になって
出てきています。
私は
「うちは何を入れたらいいですか」
という相談に、
製品名では答えません。
まず今の仕事を
見せてくださいと答えます。
そこを一緒に分解して、
いらない仕事を減らしてから、
ここはAI、
ここはRPA、
これは人、
と決めればいい。
ツールは最後です。
そもそも、うちの仕事は
もっとシンプルにできないか。
社長がこの問いを
先に自社へ投げてみる。
製品の名前を出すのは
そのあとです。
私はその順番で
仕事をしています。
うちも順番が逆だったかもしれない。
そう思われたなら、一度お会いしたいです。
| 現場と経営をつなぐDX部長 村上 郁 (むらかみ かおる) |
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DX推進・IT活用の相談・伴走支援 組織づくり・人材育成の仕組み化 |
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