公式スキル · AI 活用
AI パイロットのための業務フロー調査
顧客やチームの業務を1つ FDE 流に洗い出す。同席観察の質問、時間と困りごとつきのスイムレーン、データ、例外、AI の使いどころ、パイロット案まで。
Claude・ChatGPT・コーディング用の AI で使えます。TeamとBusiness では、Pod に入れた公式スキルが改善のたびに自動で最新版になります。
使う場面
- チームの業務に同席して、AI が役立つところを探す前
- 「X に AI を使いたい」と言われたのに、X の流れを誰も整理していない
AI に渡すもの
- 業務の開始と終了
- 実際に作業する人2〜3人
- 入力と出力の実物
できあがるもの
スイムレーン表、データと例外、AI の使いどころの表、成功指標1つ、パイロット案をまとめたディスカバリーノート。
手順
- 業務の範囲を決める 開始のきっかけ、終了の状態、関わる人、件数（週あたり何件か）を書く。1回の調査で扱う業務は1つ。途中で2つの仕事に分かれるなら分ける。
- まず同席し、見ながら聞く 実際の作業を30〜60分見る。その場で聞く:「いま何を探していますか」「この欄が空だとどうなりますか」「このやり方はどこで覚えましたか」「うまくいかないときはどうしていますか」。抜け道の作業を書き留める: コピー＆ペースト、手元の Excel、付箋、同僚へのチャット。
- 現状の工程をスイムレーン表にする 1工程1行で、担当、工程、ツール、1件あたりの分数、困りごと（待ち、手戻り、ミス、単調さ）を書く。時系列に並べる。分岐点を書く（「金額が100万円超 → 部長」）。
- 入出力データを並べる 工程ごとに、入ってくる情報（どこから、どの形式で）と出ていく情報を書く。個人情報、機密情報、規制対象のデータに印をつける。
- 例外を集める 10件に1件、100件に1件起きること: 項目の欠け、見慣れない形式、差し戻しやトラブル、急ぎの案件。数えられるなら数える。時間をいちばん食うのはたいてい例外で、単純な自動化を壊すのも例外だ。
- AI の使いどころに印をつける 工程ごとに、AI が下書きや抽出をして人が確認する／AI だけで処理する／人が続ける、のどれかを決める。このスキルの既定ルール: AI だけに任せるのは、結果を確かめやすく、間違えても簡単に戻せる工程に限る。お金、契約条件、人についての判断に関わる工程には、人の承認を残す。
- 成功指標を1つとパイロットを決める 指標は1つ。基準値はフロー図から取る（1件あたりの分数、ミス率、処理日数）。パイロットは、1工程か数工程、2〜4週間、少ない件数、顧客側の担当者の名前、「続行／中止」の判断基準をそろえる。
チームで使う
AI Skill Pod に追加すると、業務委託の方も含めてチーム全員が、自分の AI から同じ版を使えます。 AI スキルをチームで共有する方法を読む
変更履歴
- v1.0.1 · · Example: the observation notes now give the 30 seconds to open and save each invoice, the 2 minutes to write the buyer email, the clerk's own word on tedium and typos, and the bank details on invoices, so every figure in the swimlane comes from the input; the scanned-image exception says only what the notes say (harder to read).
- v1.0.0 · · First release.
出典
出典は英語のページです。