AI活用、どう進めるかシステム部

「AIを使って何か改善できない？」
最近、上層部や現場からこんな言葉をかけられる一方で、
「AIを各部門の業務に合わせて利用するにはどうすればいい？」という戸惑いが積み重なっているのではないでしょうか。

技術の波に飲まれる前に、足元を見つめてみる

生成AIやAIエージェントという言葉が飛び交う今、IT部門として「常に最新情報を把握しなければ」と思う気持ちはよくわかります。個人で触って「結構使える」と感じても、いざ社内全体で利用しようとすると、導入の進め方に迷ってしまうものです。

特に悩ましいのは、物流部門のようにパソコンの前だけで仕事が完結しない現場の存在です。「人手不足をAIで解決して」と頼まれても、画面の中の言葉を操るAIがどう役立つのか、具体像が描きにくいのは当然です。
一人で「完璧な正解」を出そうと抱え込まず、まずは、視点を変えてみましょう。

道具を揃える前に「現場の言葉」を翻訳する

AI活用を成功させる鍵は、最新技術の勉強よりも、現場の「困った」を丁寧に翻訳することにあります。
例えば、物流現場の人手不足は、熟練者の「勘」に頼る業務が多く、新人が育つのに時間がかかることが根本原因だったりします。
こうした課題を、AIが得意とする「データ処理」や「判断の自動化」に置き換えるのがいいでしょう。
システム比較で最も重要なのは、ツールの機能や先進性ではなく「自分たちの業務プロセスにどれだけ深く入り込めるか」という視点です。現場を理解し、実務に即した判断をサポートできる仕組みを選ばなければなりません。

「点」の活用から「伴走者」へのシフト

小さな成功体験を積み上げる

最初から大掛かりなシステムを用意する必要はありません。
まずは特定の業務から、AIが「伴走」する感覚を掴むのが近道です。
その際、現場の実務を裏側まで理解し、かつAIに精通しているパートナーの知見を借りれば、現場との乖離を防ぎ、「使い勝手の良い」仕組みが見えてきます。 大切なのは、現場の苦労に寄り添う想像力です。
物流の知恵をAIで未来へつなぐ。そんなワクワクするDXを、一歩ずつ描いていきませんか。

現場の声をどうIT化するか、まずはプロに相談してみてはいかがでしょうか。