工場DX・業務改善の横展開募集の進め方：営業向け生成AIの共同評価で分かった効果と残課題

品質保証部で営業向け生成AIの共同評価を担当している阿部久美です。先に結果をお伝えすると、今回の試行では「共同検証に4拠点の参加を募集」となりました。ただし、すべてが想定どおりだったわけではありません。効果が出た条件と、まだ人の確認が必要な場面を分けて記録したので、同じテーマを検討している方の参考になればと思います。

改善前は、自拠点では効果が出ましたが、設備構成や業務ルールの違いをどこまで吸収できるか確認できていません。そこで、直近の実績から40件を抽出し、開始から完了までの時間、差し戻し回数、問い合わせ先、例外の理由を一件ずつ確認しました。平均値だけでなく、時間が極端に長かったケースを見たことで、作業そのものより確認待ちがボトルネックになっていることが分かりました。

対策として、現行業務を無理に変えず、共通部分と拠点固有部分を分けて差分を記録する方式にしました。試行期間は12週間とし、利用者が困った場面をその日のうちに短いメモで残してもらいました。翌週まで問題を持ち越さず、小さな設定変更と手順修正を繰り返した点が、定着に効いたと考えています。説明会は一度で終わらせず、質問の多かった部分だけを10分の補足資料にしました。

処理時間の改善に加え、確認漏れと再作業は22％減少しました。一方、担当者によるばらつきは完全にはなくなっていません。数値が改善していても、別工程へのしわ寄せや入力負担が増えていないかを確認するため、作業後アンケートと例外対応時間も継続して測っています。

次の課題は、参加拠点の負担を増やさないよう、検証準備は提案元が主体となって支援します。今回は効果の出た結果だけでなく、対象外にした条件、途中で変更した判断基準、手作業を残した理由も資料に含めました。他拠点が同じ失敗を繰り返さないよう、再利用時には前提条件から確認できる形にしていきます。

参加を検討いただける方は、対象設備や業務の概要、現在の困りごと、試行可能な時期をコメントしてください。まず情報交換だけでも歓迎します。

※この投稿はデモンストレーション用のサンプルです。人物や企業、内容は架空のものです。