おはようございます。3月3日SHIPの朝礼を始めます。
2月28日に全体会議ディスカッションしていただいた「ＡＩを活用して解決したい課題」
発表もしていただきましたが、一覧すると下記のようになります。
KINTONEの全体会議のスレッドをPDFに印刷して、ChatGPTに読み込ませて、分類して表にしてくれと指示し
その後、AIで解決できるかどうか？
その後、AIで解決する手順は？
と質問していった結果の表になります。
これから会議や検討はここから始まります。
これまではわからない人同士が互いを尊重して（互いを尊重するのは大切なことです）感想を述べ合って終わりという時間が膨大にあったかもしれません。その時間をほぼ消すことができます。情報と論点が整理された状態で人間が行うのは、優先順位付けとそれに従った深堀り、つまりその課題のための「解決すべき課題」をＡＩと壁打ちしながら明らかにして、解決策も同様にＡＩもプロジェクトメンバーに入れて進めていくことです。最終選択と行動は人が行います。いずれはＡＩエージェントが代行してくれることも増えていくかもしれません。
| 番号 | カテゴリー | 課題 | 概要 | AIによる解決可能性 | AI活用手順 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 生産性向上 | 情報発信のチェック自動化 | 日々の情報発信をAIが自動チェックし、改善点を指摘。質の向上と効率化を図る。 | 解決できる | 1. 過去の投稿データをAIに学習させる 2. 自動フィードバックシステムを構築 3. 投稿前にAIが自動チェックし、改善点を提案 |
| 2 | 生産性向上 | 誤字脱字チェック | AIが文章を解析し、誤字脱字や不自然な表現を自動修正。 | 解決できる | 1. 文章解析AIを導入 2. 自然言語処理で誤字脱字を検出 3. ユーザーが最終確認するインターフェースを設計 |
| 3 | 生産性向上 | 広告文作成の手戻り防止 | AIが意図を汲み取った広告文を作成し、誤情報や誤字を防ぐ。 | 解決できる | 1. AIに過去の広告データを学習させる 2. ターゲットに適した文面を自動生成 3. 競合チェック機能を組み込み、誤情報を排除 |
| 4 | 生産性向上 | 指示出しの精度向上 | 過去の制作データをAIが整理し、適切な指示を出せるよう支援。 | 解決できる | 1. AIで過去の指示データを分析しパターン化 2. 自動分類・最適化して指示書を生成 3. 指示の明確化・簡潔化をAIがサポート |
| 5 | 生産性向上 | 業績リストの自動作成 | 受注データをAIが整理し、管理リストを自動作成することで業務負担を軽減。 | 解決できる | 1. 受注データを収集し、AIで分類 2. 自動でリストを作成し、フィードバックを提供 3. 誤入力検出機能を追加 |
| 6 | 管理業務の効率化 | 納品確認・受注確認のアラート自動化 | AIが受注・納品データを監視し、必要なタイミングでアラートを発信。 | 解決できる | 1. AIが受注・納品データをリアルタイム監視 2. 期限管理を行い、遅延リスクを検出 3. 担当者へ自動アラートを送信 |
| 7 | 管理業務の効率化 | チェックリストの自動生成 | AIが業務プロセスを学習し、最適なチェックリストを作成。 | 解決できる | 1. AIが業務フローを分析し、チェックリストを自動作成 2. 作業進捗に応じて更新 3. チェック漏れ防止のアラートを発信 |
| 8 | 社内教育・スキルアップ | 社員教育用AIの活用 | AIが研修コンテンツを自動作成し、学習のサポートを行う。 | 解決できる | 1. AIが教育コンテンツを作成 2. 学習進捗をリアルタイムで分析 3. 弱点を補強するカリキュラムを提案 |
| 9 | コンテンツ制作の最適化 | 記事作成の効率化 | AIが記事の下書きを作成し、執筆時間を短縮。 | 解決できる | 1. AIが基本的な記事構成を自動生成 2. 必要なデータを整理し、ライターを補助 3. SEOを考慮した内容で最適化 |
| 10 | コンテンツ制作の最適化 | ライティング品質の統一化 | AIが文体や表現の統一をチェックし、品質向上を実現。 | 解決できる | 1. AIが文体の統一基準を学習 2. 一貫性のない表現を検出し修正提案 3. 品質管理の自動化を実施 |
| 11 | コンテンツ制作の最適化 | 画像データの自動分類・活用 | AIが画像を解析し、自動分類することで管理を効率化。 | 解決できる | 1. AIが画像をスキャンしタグ付け 2. 画像をカテゴリー別に分類 3. 検索しやすいようデータベース化 |
| 12 | コンテンツ制作の最適化 | デザイン品質の一貫性向上 | AIがフォントや配色の統一をチェックし、デザインの一貫性を保つ。 | 解決できる | 1. AIがデザインガイドラインを学習 2. 不一致箇所を検出し修正提案 3. 一貫性維持のための自動チェック |
| 13 | コンテンツ制作の最適化 | 写真品質向上のためのAI活用 | AIが撮影画像を補正し、最適な仕上がりに調整。 | 解決できる | 1. AIが画像のノイズ除去と色補正 2. 明るさやコントラストを自動調整 3. 品質評価を実施し最適な画像を選定 |
| 14 | コンテンツ制作の最適化 | 動画制作の最適化 | AIが動画編集をサポートし、効率的なコンテンツ制作を実現。 | 解決できる | 1. AIが映像を解析し、自動編集を提案 2. 効果音や字幕を自動生成 3. 最適な視聴体験を提供する調整を実施 |
| 15 | データ分析と予測 | 市場分析の自動化 | AIが市場データを収集・分析し、最新のトレンドを把握。 | 解決できる | 1. AIが市場動向をリアルタイムで分析 2. 競合データを取り込み、比較評価 3. 未来のトレンドを予測し戦略策定を支援 |
| 16 | データ分析と予測 | 売上予測の自動化 | AIが過去の売上データを解析し、将来の売上を予測。 | 解決できる | 1. AIが過去の売上パターンを学習 2. 季節変動や市場トレンドを考慮して予測 3. 予測結果を可視化し、戦略立案を支援 |
| 17 | データ分析と予測 | 顧客行動予測 | AIが顧客の過去の行動データを分析し、購買意欲を予測。 | 解決できる | 1. AIが顧客の閲覧履歴や購買データを収集 2. 顧客ごとの傾向を分析し、行動予測モデルを構築 3. パーソナライズされたマーケティング施策を提案 |
| 18 | データ分析と予測 | 需要予測の自動化 | AIが市場データを活用し、需要の変動を予測。 | 解決できる | 1. 過去の販売データをAIが学習 2. 季節やイベント要因を考慮し、需要予測を実施 3. 在庫管理や生産計画に活用 |
| 19 | データ分析と予測 | 異常検知の自動化 | AIが異常データを検知し、不正やエラーを即座に報告。 | 解決できる | 1. AIが通常データのパターンを学習 2. 異常な振る舞いやエラーを自動検知 3. 担当者に即座に通知し、対策を提案 |
| 20 | 顧客対応・マーケティング | AIチャットボット導入 | AIがカスタマーサポートを自動化し、顧客対応の負担を軽減。 | 解決できる | 1. AIがFAQを学習し、適切な回答を自動生成 2. 顧客の問い合わせにリアルタイムで対応 3. 人間のオペレーターと連携し、効率的な対応を実現 |
| 21 | 顧客対応・マーケティング | パーソナライズド広告配信 | AIが顧客データを分析し、最適な広告を自動配信。 | 解決できる | 1. AIがユーザーの興味関心を分析 2. 行動履歴をもとに適切な広告を自動配信 3. 効果測定を行い、広告戦略を最適化 |
| 22 | 顧客対応・マーケティング | 自動アンケート分析 | AIが顧客アンケートを自動解析し、改善点を抽出。 | 解決できる | 1. AIがアンケート結果をテキスト解析 2. 主要なトレンドや意見を自動分類 3. 結果をレポート化し、施策立案を支援 |
| 23 | 人材管理 | 適性診断の自動化 | AIが応募者のデータを分析し、適性を評価。 | 解決できる | 1. AIが応募者の履歴書や適性検査を分析 2. 過去の成功パターンをもとに適性診断を実施 3. 最適な候補者を推薦 |
| 24 | 人材管理 | 従業員満足度の自動測定 | AIが従業員のフィードバックを分析し、職場環境の改善を支援。 | 解決できる | 1. AIが従業員アンケートを解析 2. 満足度の傾向を把握し、問題点を特定 3. 改善提案を自動生成 |
| 25 | 業務自動化 | スケジュール管理の自動化 | AIがスケジュールを最適化し、効率的な時間管理を支援。 | 解決できる | 1. AIが会議や業務予定を整理 2. 優先順位を設定し、最適なスケジュールを提案 3. リマインダーを自動送信 |
| 26 | 業務自動化 | ドキュメント管理の自動化 | AIが文書を整理・分類し、検索性を向上。 | 解決できる | 1. AIが文書をスキャンしタグ付け 2. 内容に基づいてフォルダ分けを自動実施 3. 必要な情報を迅速に検索 |
| 27 | 業務自動化 | 経費精算の自動化 | AIが経費データを処理し、精算を自動化。 | 解決できる | 1. AIが領収書を解析し、経費データを抽出 2. 自動で精算処理を行い、誤りを検出 3. 経費レポートを自動生成 |
| 28 | 業務自動化 | 在庫管理の最適化 | AIが在庫データを分析し、適正在庫を維持。 | 解決できる | 1. AIが在庫変動を監視し、最適な発注タイミングを計算 2. 需要予測を行い、在庫不足や過剰を防止 3. 自動で発注リストを生成 |
以上で朝礼を終わります。
2025年3月3日 at 7:14 AM
おはようございます。
社内もお客様とのミーティングも情報を整理してやるべきことを明確にし、
問題を解決するフォローをしてもらう。
自分でまとめをして、内容を精査して、報告形式にまとめるということで時間を使い、その後のアクション検討や実行の決定に時間が使われないことはなくなりますので、シンプルに行動をすること実践します。
スマイルカーブ化をするため、オペレーションのレイヤーでの問題解決補助として利用して、生産性を向上させる。
１や１５などはお客様基本情報整理とミーティングのテーマ化
20などは現場で実践できるので手元のAIを活用してまずは実行します。
2025年3月3日 at 9:39 AM
リストにあがっているものはすでにできることが多いです
基本方針１を実働させていきましょう
2025年3月3日 at 9:34 AM
おはようございます。
本日もよろしくお願いします。
全体会議のまとめは、問題・解決を把握するのにとても役立つと感じました。自分の課題に関しては、AI情報発信に関するコンテンツ制作の最適化やチェックなどの生産性向上がありました。
細かな業務としての違いはありますが、根本的な課題では他と通じるところもあるかと思います。自分なりに工夫してAIでの解決案を探ってみます。そのうえで、1つでも社内共有できるようにすることを今月の目標に、月初めの今日から意識して業務に臨んでみます。
また問題を定義しないまま、解決に飛びついてしまうのも、AIを使って回避できる問題だと気づきました。既に方法も確立されているので、早速試していきます。
2025年3月3日 at 9:40 AM
そうです
具体的に取り組んでください