AIによるプロセス改革は、誰が主導すべきか

　プロセス改善は従来、オペレーション担当マネジャーのみの管轄領域であった。このため、明確なリエンジニアリングの取り組みを、自社のAIのプロジェクトと連動させる組織はあまり多くなかった。AIの力を真に活かすには、プロセスの設計と改善活動をAI施策の中に組み入れるべきである。

　このような取り組みは、「プロダクトマネジャー」が主導することで最も成功するケースが増えている。プロダクトマネジャーの目標は、システムの実装を達成し、必要な業務改革もその中で実現させることである。

　シェルでは、業務改革のマネジメントを行うプロダクトオーナーと、技術面の達成に責任を持つプロダクトマネジャーを指名する。一部の組織は「デザイン思考」のエクササイズにも取り組む。顧客や社内のニーズに応えるべくワークフローと活動をどう再設計すべきかを、リエンジニアリング方式で分析することは、デザイン思考と部分的に共通する。

　AIの開発と一緒にリエンジニアリングが行われる事例は複数見られるものの、プロセス改革の必要性を認識している組織はまだ少ない。高度な設計や、詳細なプロセスフロー、事前コストと事後コストおよびサイクルタイムの測定、必要なスキルと研修の分析などを含むリエンジニアリングの役割と活動について、より明確に呼びかけることが有益だ。それを「リエンジニアリング」と呼ぶか否かは関係ない。

　これらの活動はAIのプロジェクトを成功させるために極めて重要であり、成り行きに任せたり、リエンジニアリングのブームを覚えている抜け目ないマネジャーに任せきりにはできない。

　自動化に重点を置いたプロジェクトは、プロセスフローに直接影響を及ぼし、ほかの種類のAIに比べると漸進的な変化のみを伴う傾向があるため、正式なプロセス改善のステップを取り入れる場合が多い。

　一例としてボヤ・ファイナンシャルでは、プロセス改善を担うグループは自部門の中に自動化のセンター・オブ・エクセレンスを有し、いかなる自動化のプロジェクトも、最初にプロセス改善の努力をせずに実施されることはない。同社における自動化の取り組みでは技術面と同程度にプロセスも重視される、と同グループの責任者は筆者らに語った。

　プロセス改善と自動化を組み合わせている企業はほかにも複数見つかったが、さらに積極的なプロセス改革と、機械学習のようなより強力なAI技術の組み合わせも筆者らは期待したい。

＊　＊　＊

　AIは急速に普遍的なテクノロジーとなりつつある。ハイプ（過剰な期待）が収束した後、AIはERPシステムや統計パッケージ、あるいは表計算ソフトのような標準的なものになるだろう。より多くの企業が、自社のプロセスを再設計するためにAIのプラットフォームを利用できるようになる。

　AIは目的を達成するための手段であり、それ自体が目的ではない。より広範なプロセス・リエンジニアリングの環境における新たなツールとしてAIを使う方法を理解している企業は、長期的にAIから最大限の恩恵を得るのはほぼ間違いない。

"How AI Is Helping Companies Redesign Processes," HBR.org., March 02, 2023.