AIを「ツール」ではなく業務プロセスの前提として組み込み、業務そのものを再設計するAI×BPRの実装知見。要素技術のPoC止まりを脱し、事業成果と定着を両立させる設計の型を扱います。
このカテゴリで扱う代表的な課題
「AIで事業を変えろ」と言われたが着手順序が決まらない事業会社のDX推進・IT企画・経営企画・PMO向け。AIを前提に業務を再設計する取り組みを9工程に整理し、各工程の成果物と合意相手、AI適用可否の判定、人とAIの役割分担、推論コストを含む効果測定までを解説します。
BIM/CIMを導入したが、モデルが設計・照査の用途で止まり進捗管理に活かせていない建設業のDX推進・施工管理・IT企画向け。形状に工程と数量を結びつける3段階、粒度をそろえる設計、実測データとの突合、AIで測れることと測れないことの切り分けを解説します。
進捗・出来高の管理がExcelや紙に依存し、締めまで実績が見えない建設業のPM・現場監督・IT企画向け。ツール導入だけでは定着しない理由を示し、データ項目の定義から入力の仕組み・承認フロー・可視化・定着KPIまで、進捗と出来高のデジタル化を成果につなげる進め方を実務目線で整理します。
予知保全や需要予測などAI活用を進めたいが、現場データ（OPC-UA/MES/ERP）がサイロ化している製造業のDX・生産技術・データ担当向け。OT/MES/ERPの3層の整理から接続パターン、ユースケースからの逆算、データ標準化まで、AI活用の前提となるデータ連携基盤の設計をBPR起点で解説します。
「まずAIを入れよう」という号令が空回りしがちなDX推進・IT企画・PMO・コンサル向け。AIで解決する課題と、業務そのものを変えないと解決しない課題を見極める視点から、AI導入とBPRのどちらを先に着手すべきかの判断基準と、そのまま使える判断フローチャートを整理します。
荷主や物流事業者をまたぐデータ連携をなめらかにしたい物流DX推進・IT企画・コンサル向け。輸送能力不足が現実化する物流2024年問題を背景に、物流情報標準ガイドラインが何を標準化するのか、データ連携で何が変わるのか、自社でどう導入するのかを実務の視点で整理します。
「AIを導入したのに事業が変わらない」停滞に悩むDX推進者・ITコンサル・PMO向け。「AI導入」と「AI×BPR」の違いを起点に、BPRが今こそ実行可能になった理由と、AI×BPRを機能させる3つの設計思想を整理し、事業構造そのものを変えるアプローチの全体像を示します。
再設計した業務が現場に根づかず、いつの間にか元のやり方に戻ってしまうBPR担当・DX推進・PMO・コンサル向け。BPRは設計より定着で成果が決まるという視点から、定着を阻む要因、時間軸で見る現場の変化、そして再設計した業務を現場に根づかせる5つの打ち手を整理します。
外観検査AIがPoCでは高精度でも本番で使えない結果に悩む製造業の品質保証・AI推進向け。不良が極端に少ない不均衡データを出発点に、見逃しと過検出のトレードオフを踏まえた評価指標の設計、データ収集、現場運用、再学習・監視までを一気通貫で解説します。
配車最適化AIを入れても結局いつの間にかベテランの手配車に戻る現場に悩む物流企画・配車担当・コンサル向け。物流2024年問題を背景に、原因はアルゴリズムの精度でなく例外処理と運用定着の設計にあると捉え、目的・KPI設計からデータ、例外処理、運用定着までを一気通貫で解説します。
生産性向上が遅れる建設業でICT導入を検討するDX推進・PMO・IT企画向け。国交省施策i-Constructionの核心である「3次元データの一貫活用」と、測量から維持管理までの4フェーズ、導入のハードルと判断基準を整理し、建設DXを始める起点を示します。
人材不足・多品種少量化・品質競争・カーボン対応に直面する製造業のDX推進・PMO・生産技術責任者向け。要素技術のPoC止まりを脱するAI×BPRの考え方を、適用5領域・業態別の焦点・実行5ステップ・見落としがちな4つの落とし穴まで一気通貫で解説します。
脱炭素・需給最適化の複雑化・設備老朽化に同時に直面するエネルギー業界の経営・DX推進向け。3つの構造変化への打ち手の中核としてのAI活用を、「DXのためのDX」でなく事業課題を解く手段として位置づけ、AI活用5領域と業態別のパターンを一気通貫で整理します。
現状業務の解像度が低いままAI導入だけが先行し効果が出ないまま投資が膨らむ経営企画・PMO向け。業務棚卸しの目的が従来のコスト削減から「AI適用可否を判定する情報基盤づくり」へ変わったという視点から、実務の5ステップと、そのまま使えるテンプレートを具体的に解説します。
突発故障による生産停止を減らしたい製造業のDX推進・データ活用担当向け。「AIを入れれば予知保全ができる」という誤解を正し、対象設備の選定・データ収集・モデル運用・効果測定までの導入5ステップを、現場で詰まりがちなポイントとあわせて解説します。
工場データを予知保全や品質分析に活用したいがOT/IT統合が進まない製造業のIT/OT担当・セキュリティ担当・アーキテクト向け。文化の違い・接続に伴うリスク・設備更新サイクルの長さという3つの障壁を整理し、PLC/SCADAのデータをIT側へ安全に連携する統合の設計と進め方を解説します。
As-Is分析はできてもTo-Be設計で議論が空転するBPR担当・IT企画・PMO向け。BPRと業務改善の違いを明確にした上で、BPRを5つのステップに分解し、各段階で「何をアウトプットし誰と合意を取るか」を具体的に整理して、改善提案リストで終わらせない進め方を示します。
AI×BPRで基幹産業の変革に挑むメンバーを募集しています。現場に深く入り込み、戦略から実装・運用まで一気通貫で担うキャリアがここにあります。
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