実際に何が起きているか？
目的、人、引き継ぎ、情報不足、ルール、例外、制約を明確にします。
説明用の事例
分断された業務フローを 自動化の前に理解できる形に。
一つの業務課題を中心に、人・情報・意思決定・システムをつなぐ Zeinethra のアプローチを示す実例的なデモです。
課題
依頼は多くの経路から届き、責任の所在が見えにくくなります。
単にアプリが不足しているのではなく、情報・担当・意思決定が別々に動く、分断された業務モデルが問題です。
現在の受付経路
メール依頼の背景情報が、件名・本文・添付資料に分散して届きます。
現在の状況不明確な担当
依頼が分断された経路を移動すると説明が重複し、引き継ぎが増え、例外が見えにくくなります。
つながった将来像
依頼の流れを追い、技術の支援と人の責任を確認します。
段階を選ぶと、必要な情報、システムの動作、人の責任が表示されます。
選択中の段階
依頼を受信
一つの案内付き窓口で依頼を記録し、業務フローに入ったことを確認します。
必要な背景情報
依頼者、必要なサービス、優先度、場所、補足情報。
システムの支援
固有番号と時刻を記録し、受付を通知します。
人の責任
依頼者が提出情報の正確性と適切性を確認します。
理解から根拠へ
三つの問いが作業を導きます。
技術を選定したり成果を主張したりする前に、業務モデルを検証可能にすることが目的です。
何をつなぐべきか？
将来の流れ、画面、連携、責任、判断の分岐点を設計します。
どのような根拠が必要か？
試作を通じ、現実的な状況、例外、使いやすさ、安全策を検証します。
責任ある知的技術
AI は背景を整理できます。重要な判断の責任は人にあります。
AI が支援できること
不足の確認背景の要約振り分けの提案責任人が責任を持つ判断
不確実性を確認し、優先度を承認し、例外を解決して結果を承認します。
根拠は見える状態に
元の情報判断履歴責任者検証する指標
成功を主張する前に、改善を定義します。
調査で基準値を把握し、試作と導入を通じて指標を検証する想定です。
選択中の指標依頼情報の完全性
回避できる確認作業なしに開始できる情報が、各依頼に含まれるかを確認します。
提案する指標であり、顧客の実績や性能の主張ではありません。
アプローチの活用
実際の業務課題をお聞かせください。まず理解するところから始めます。
業務改善、連携、デジタルフロー、責任ある自動化、またはその組み合わせが適切かを検討できます。