Case Study

課題：漠然とした「AI活用」の号令

トップダウンで「AI活用」が掲げられた一方、現場では具体的な活用像が描けず、情報管理への不安も残る状態でした。
セキュアな利用環境は整備済みでしたが、業務課題の整理や運用設計が不足し、成果につながりにくい状況でした。

アプローチ：徹底的な現場ヒアリングと「ハブ」機能

中山が各部署（総務人事・プランニング・メディア・社長室）ヒアリングを主導し、課題を部署単位で分解。
菅藤が技術面の実現可能性を評価し、コード開発とノーコード活用を組み合わせて最短実装する体制を構築しました。

1. 総務人事室： Difyを活用した社内FAQチャットボットを構築。社員が改善を回せる内製運用へ移行。
2. プランニング事業部： 記事校閲・構成支援の仕組みを導入し、品質ルールの言語化と運用定着を同時に推進。
3. メディア事業部： AI化より先に業務設計の見直しが有効と判断し、過剰なAI投資を回避。
4. 社長室： 疑問点の整理と意思決定支援を行い、現場・経営・外部人材の連携を円滑化。

成果：「やらされ仕事」から「主体的活用」へ

60時間超の会議設計と合意形成を経て、AIが「指示された施策」から「現場の課題解決手段」へ変化。
部署ごとに実行テーマと運用責任が明確化され、継続改善を回せる状態が定着しました。
成果が出なかった施策も検証し、次の打ち手へ接続する学習資産として蓄積しています。

課題

「AIで業務効率化したい」という相談に対し、現状業務を精査した結果、ボトルネックはAI未導入ではなく、工程の重複と役割分担の曖昧さにあることが判明しました。

アプローチ

AI導入を前提にせず、まず業務棚卸しと再設計（BPR）を実施。既存ツールの設定最適化、運用ルール整理、担当境界の明確化を先行し、AI適用の可否を後段で再評価する進め方を採用しました。

成果

高額なAI開発を行わずに業務時間を削減し、運用の再現性を向上。本質課題を「AIの不足」ではなく「プロセス設計の複雑さ」と特定したことで、短期間で改善効果を得られました。