まず実在するプロセスから始め、役割と統制を定義し、責任あるworkflowの中でAI tasksとAI agentsを実行します。
AI agentは書類を読み、APIを呼び出せます。しかしプロセスの文脈がなければ、どの順序で動くべきか、どこで人間の判断が必要か、どの例外が許容され、どの結果が正しいのかを判断できません。だからこそ、多くのAIパイロットはデモのままで終わり、実際の業務には到達しません。
量、エラーのコスト、サイクルタイム、データの利用可能性で優先順位を付けます。
従業員の知見を集め、システムから実際の実行を再構築します。
判断、手作業のチェック、情報の照会、書類の作成、コミュニケーションなど、AIが役立つ箇所を特定します。
人、既存システム、自動化、AI agentsの行動を切り分けます。
ルール、例外、承認、KPI、リスク、そして新しいプロセスを観測する方法を定義します。
TO-BEをBP1内に展開し、人間とAIのステップを割り当て、パイロットを実行して当初のKPIと比較します。
BP1はAI変革を提言やダイアグラムで終わらせません。承認されたモデルは実行可能なworkflowになり、行動は人、AI tasks、AI agentsに分かれ、結果はProcess Miningと改善のサイクルに戻っていきます。
全社、プロセス、役割の単位で、AIを活用した業務の割合と深さを把握します。透明性のある進捗ビューと責任あるゲーミフィケーションで導入を加速します。AI活用そのものを目的化して報いることはしません。
境界は常に明示されます。AI agentがどの行動を自律的に実行するか、どこで人間の承認が必要か、どの連携が利用可能か、そしてエラーをどう統制するか。