AIが働く。
人は考える。
AIが、組織の
多くの組織がAIを試し、
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、
- 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・・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
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、業務ナビとして組織の前提をAIに渡し、
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・・センサーを残したまま、AIが使える形につなぎます。意味の整理はが初期構築するため、
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、
検証チームによる
従来43時間
OPTIS One導入後19時間
約56%削減
- 業種を問わず、業務単位で導入可能
- 全部門
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