AIが働く。
人は考える。
AIを使うだけでなく、業務を任せられる組織へ。
用語・データ・判断基準に潜む曖昧さを解消し、
AIが、組織の戦力になる。
多くの組織がAIを試し、その多くが実験で止まっています。私たちは、AIを使うだけでなく、業務を任せられる状態を、すべての組織の標準にします。
業務に根ざす
組織ごとの言葉・データ・判断基準を前提にする
人が主導権を持つ
承認・権限・監査のもとでAIを動かす
使うほど育つ
利用と修正の履歴が業務知識として蓄積される
AIが間違えるのは、
どの組織にも、すでに多くの情報があります。問題は情報がないことではなく、それぞれが何を意味するのかがつながっていないことです。
- 同じ言葉でも、部署によって意味が違う
- 情報がExcel・基幹システム・DWH・センサーに分散
- 判断基準が人の頭の中にある
- 過去資料の前提が古くなっている
- どの情報を信じればよいかわからない
社長に「今月の重要顧客への影響は？」と聞かれたとき。
営業部
商談中の企業も含む
経理部
請求先だけ
品質保証部
出荷ロットの納入先
「顧客」という同じ言葉に、3つの意味
違いを知らなければ、もっともらしいが間違った答えが出る。
AIに業務を任せるための、
どれだけ高性能な車でも、カーナビがなければ目的地に着けません。
業務の地図がなければ、高性能なAIでも組織の中では迷います。
OPTIS Oneは、AIのための業務ナビとして組織の前提を渡します。
AIに必要なもの
OPTIS Oneが整理するもの
- 地図
- どこに何の情報があるか
- 辞書
- 組織固有の用語が何を意味するか
- ルール
- どの基準で判断するか
- 手順
- どの順番で仕事を進めるか
- 権限
- どこまで実行してよいか
- 記録
- 何を参照し、何を判断したか
OPTIS Oneを構成する、
- 組織の言葉・データ・判断基準を整理し、AIに組織の前提を渡す地図。
- をで動かし、承認と監査のもとで安全に実行させる場所。
バラバラな情報を、
既存のExcel・基幹システム・データベース・DWH・センサーを残したまま、AIが使える形につなぎます。
STEP 1
つなぐ
既存の
データ・文書・システムに 接続する STEP 2
そろえる
用語・データ項目・判断基準の
意味をそろえる STEP 3
動かす
AIがで
調査・分析・資料化・判断支援を 行う STEP 4
育てる
利用結果や修正履歴から地図を更新する
「育てる」で得た改善は「そろえる」に戻り、業務の地図が継続的に更新されていく。
効果は、
導入企業での実績です。情報収集・分析・資料化をAIが担い、平均34時間かかっていた企画業務を17.5時間へ短縮しました。
従来平均34時間
OPTIS One導入後17.5時間
約49%削減
- 業種を問わず、業務単位で導入可能
- 全部門
AIが迷わず働く。
無料相談で、AI活用の現在地を整理し、