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生成AIを導入する業務の選び方｜工数・頻度・リスクから優先順位を決める試算テンプレート
候補業務を個別作業へ分け、3シナリオで削減時間を試算。人の確認・承認を残したまま「まず試す1作業」を選ぶ
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- 全20ページ
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Overview
この資料について
候補業務を個別作業へ分け、現在工数と純削減見込み時間を低位・基準・高位の3シナリオで試算し、試しやすさと初期懸念度を分けて「まず試す1作業」を決める手順をまとめています。入力・試算に使えるExcelファイルも同梱しています。
Contents
本資料で解説する内容
- 候補業務を個別作業まで分ける方法
- 現在工数を「1人・1回の分数×月間頻度×対象人数」で計算する方法
- AI操作、人の確認・修正、例外処理、監視を控除した純削減率の考え方
- 低位・基準・高位の3シナリオで削減見込み時間を比較する方法
- データ準備、出力検証、定型性、導入負荷から試しやすさを採点する方法
- 誤りの影響、機密性、人の判断依存から統制条件を決める方法
- 同梱Excelで「まず試す1作業」と人の確認・承認項目を決める手順
想定読者
生成AI導入の候補業務を選ぶ経営企画、DX・AI推進、情報システム、各業務部門の責任者を想定しています。導入候補が多く優先順位を決められない、効果試算に確認・修正工数を含められていない、リスクがあるため全ての作業が止まっている企業に向けた資料です。
Sample
ダウンロード前に、冒頭5ページを確認できます
全20ページのうち、構成と情報量が分かる冒頭部分を公開しています。 画像を押すと拡大して読めます。
続きでは、KPI辞書・データモデル・13週間の実装ロードマップまで解説しています。
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生成AIを導入する業務の選び方｜工数・頻度・リスクから優先順位を決める試算テンプレート
- 候補業務を個別作業まで分ける方法
- 現在工数を「1人・1回の分数×月間頻度×対象人数」で計算する方法
- AI操作、人の確認・修正、例外処理、監視を控除した純削減率の考え方
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現状の体制と課題を伺ったうえで、どこから着手すると効果が出やすいかを整理します。