DX推進担当者向け

DX推進では、導入する技術を先に決めると、現場の例外、責任、既存データ、運用条件が後から問題になります。必要なのは、どの業務を、なぜ、どこまで変えるのかを現場実態から決める証拠です。

CoeSignalは、回答に応じてAIが追加質問し、実務担当者・承認者・例外対応者の声を原発言まで遡れる形で整理するAIインタビューサービスです。AI化だけでなく、業務廃止、権限変更、運用変更、人に残す判断も同じレポートで比較できます。

現場の役割ごとにAIインタビュー

「受注内容を基幹・配車・請求の3システムへ、
毎日同じように入力し直しています」

物流業 · 配車担当 · 実務担当者

「品質異常の例外判断は手順書になく、
今も前任者へ電話して確認しています」

製造業 · 品質保証 · 例外対応者

「確認材料が部署ごとに異なるため、
必要な情報が揃うまで承認が3日ほど止まります」

金融業 · 営業企画 · 承認者

手順書にない手戻り・例外・判断待ちを、原発言で集める。担当者だけでなく、承認者と例外対応者にも確認します。

公開レポートを確認する

CoeSignalは何をするか

現場の声を集めるだけでなく、変える業務・人に残す判断・PoCの中止条件まで整理します。要約から原発言へ戻れるため、現場と承認者の違いを確認しながら投資判断できます。

現状把握→AIインタビュー→責任分界→PoC判断

実際の公開レポート画面を見る ↗

公開レポート例の判断

条件付きGO判断材料を標準化し、条件・権限・期限を持つ「例外レーン」を小さく検証する。

10/13名

承認段数より判断材料の分散を課題に

3/13名

高額・証跡不備・機密条件では対象外

13/13名

AIと人の責任分界を具体化

9/13名

速度に加えて品質・統制指標を要求

少数意見・PoCの停止条件

3名は、高額案件・証跡不備・機密条件を理由に、速達化またはAI支援の対象外を回答。

少数意見をNo-Go条件へ反映

次の推奨行動

2拠点・4週間で例外レーンを試し、再申請・証跡・利用定着を測る。速さだけで本格展開を判定しない

1. 14回収
2. 14自動検査
3. 14人的確認
4. 1除外
5. 13納品

複数拠点を持つ製造・保守サービス企業を題材にした公開レポート例です。13名分の回答には、基本回答に加えてAIの追加質問と深掘り回答が含まれます。

データについて: 本レポートの企業、人物、発言、件数、数値はデモ用データであり、実在企業の実績や調査結果ではありません。

DX推進向け公開レポートを開く →

「どのAIを導入するか」ではなく、「どの業務判断を、どの条件で変えるか」から設計します。

このページの読み方

1. 対象業務を選ぶ: 投資審査で比較する業務と対象外を定める
2. 現場実態を分解する: 担当者、承認者、例外対応者から直近の業務を聞く
3. PoC条件を決める: 自動化、人の確認、業務変更を分け、本格展開の条件を置く

まず、止まっている判断を選ぶ

いま起きていること	本当に決めたいこと	主に確かめる証拠
DX候補が多く、優先順位を説明できない	次に検証する業務と対象外を決める	頻度、負荷、判断の複雑さ、失敗影響、データ
業務フローはあるが、現場実態と合わない	廃止、標準化、システム改修のどれを先に行うか	直近の作業、例外、手戻り、非公式な工夫
部門ごとの要望がばらばら	共通要件、部門固有要件、対象外を分ける	役割・拠点ごとの共通点、相違点、譲れない条件
PoCが技術検証で終わっている	本格移行に必要な成功・中止条件を決める	現在値、利用条件、品質、責任、運用負荷
導入後に使われない理由が分からない	改修、教育、運用変更、停止のどれを選ぶか	利用・非利用の場面、阻害要因、部署差、例外

業務課題を一文に絞る場合は、意思決定の問いの作り方も参照してください。

DXの段階ごとに、聞くことを変える

段階	聞く相手	AIインタビューで確かめること	調査後に決めること
現状把握	実務担当者、承認者、例外対応者	直近の作業、待ち、手戻り、判断材料、非公式な工夫	改善対象と対象外を決める
テーマ選定	役割、拠点、経験が異なる担当者	頻度、影響、判断の複雑さ、必要データ、失敗時の影響	AI化、支援、標準化、廃止を分ける
要件定義	利用部門、運用部門、管理部門	共通要件、部門差、例外、権限、譲れない条件	必須、推奨、対象外を決める
PoC設計	実利用者、現場責任者、最終判定者	現在値、成功指標、利用条件、人の確認、事故時対応	成功・中止・本番移行条件を決める
導入・展開	利用者、非利用者、推進担当者	使えた条件、阻害要因、問い合わせ、部署差、残る例外	改修、教育、運用変更、横展開、停止

判断課題の例

11月の投資審査までに、DX責任者が来期にPoCする業務を三つに絞るため、12部門の実務担当者と承認者へ、直近の手戻り、例外処理、判断材料、必要データ、失敗時の影響を確認する。

この一文に、判定者、期限、比較する業務、聞く相手、必要な証拠が入っていれば、単なる「現場の困りごと調査」になりません。

対象者は、工程と役割で選ぶ

同じ部署でも、担当者、承認者、例外対応者では見えている業務が違います。本調査の前にスクリーニング設問を置き、対象工程への関与、経験時期、役割を確認します。

設計項目	例
必要な経験	直近3か月以内に対象業務を実施、承認、差し戻し、例外対応した
比較したい違い	部門、拠点、経験年数、担当者／承認者、既存システムの利用／非利用
除外条件	対象工程の実務経験がない、回答対象期間外、業務上の関与がない
配分	標準工程の担当者だけでなく、例外担当者、非利用者、問い合わせ対応者を含める
判定方法	どの役割・経験を何人含め、どの回答なら除外するかを実施前に定める

スクリーニングアウトした回答は、有効回答数や分析結果へ含めません。全社の発生率や工数を推定する場合は、業務ログ、既存データ、定量調査を組み合わせます。

対象者とスクリーニングの設計を詳しく見る →

質問は、手順ではなく直近の業務を再現する

「通常はどうしていますか」だけでは、標準手順の説明になりがちです。最後に実施した業務を起点に、例外、判断、責任、必要データを深掘りします。

1. 最後にその業務を行ったのはいつか
2. 何を受け取り、何を見て、何を入力したか
3. どこで待ち、差し戻し、確認、手戻りが発生したか
4. 標準手順と違う対応をした場面はあったか
5. 判断に必要な情報はどこにあり、誰へ確認したか
6. 間違えた場合、誰にどのような影響が出るか
7. 自動化してよい部分と、人が確認すべき部分はどこか
8. 新しい仕組みを使わないとすれば、その理由は何か
9. 部門、拠点、担当者によって異なる条件は何か

AIは、具体的な場面や理由が不足しているときに追加質問します。個人の能力評価ではなく、業務、制度、データ、権限、システムの改善条件を聞きます。

質問設計を詳しく見る →

タスクDBから検証対象を選ぶ

以下は、複数拠点の例外申請・承認を改善する説明用の進行例です。過去3,000件以上のタスクDBは、聞くべき業務の抜けを探す参照資産として使います。候補の分類や改善判断は、担当者が現場の根拠と突き合わせます。

工程	実施すること	次へ進むための材料
業務を分ける	申請、証跡収集、確認、承認、差し戻しを整理する	対象タスクと確認したい仮説
現場で確かめる	実務担当者・承認者・例外担当者へ直近の処理を聞く	待ち時間、手戻り、判断条件、拠点差
改善案を比較する	自動化、判断支援、標準化、権限変更を比較する	引用、必要データ、人が確認する範囲
小さく試す	対象拠点と期間を絞り、現在値と実施後を比べる	差し戻し、所要時間、誤り、利用定着、停止条件

業務フローPDFを見せて「標準手順と、最後に行った実際の対応の違い」を聞くと、例外の確認に使えます。PDFの内容はAIが自動で読み取らないため、質問文に対象の工程やページを明記します。資料の設定とプレビューも確認してください。

承認待ちが主因なら、AIの精度を上げても解消しません。調査後は現場責任者と予算責任者が、運用変更と仕組みの導入を同じ条件で比較します。

業務改革と投資判断に使える成果物にする

要望を並べるのではなく、業務のどこを変え、何を人に残すかを比較できる形にします。

成果物	含める内容	主な使い道
業務摩擦マップ	手戻り、待ち、二重入力、判断負荷、例外、部門差	改善候補の抽出と優先順位付け
改善候補の比較表	頻度、影響、実現条件、必要データ、リスク	AI化、標準化、廃止、見送りの比較
要件・例外一覧	共通要件、部門固有要件、権限、対象外	要件定義、製品・ベンダー選定
人とAIの責任分界	自動化する処理、人が確認する判断、事故時対応	PoC設計、運用設計、審査
意思決定用の判断メモ	結論、根拠、反証、留保、成功・中止条件	投資審査、PoC判定、本格展開

一つの声を全社課題として扱わず、引用と回答パターンの分布を並べ、共通課題と一部部門だけの例外を分けます。

関係者ごとに、必要な証拠を分ける

関係者	主な関心	用意する証拠
DX推進責任者	優先業務、効果、横展開	頻出する摩擦、部門差、現在値、再現条件
業務責任者	現場負荷、運用変更、責任	作業実態、例外、人に残す判断、移行条件
現場担当者	使いやすさ、追加作業、問い合わせ	利用場面、阻害要因、必要な支援、非利用理由
予算責任者	なぜ今か、投資範囲、次の判定	放置影響、対象範囲、成功・中止条件、判定日
情報システム・セキュリティ	データ、権限、連携、事故時対応	データフロー、閲覧範囲、保管・削除、責任分界

納品物の形式を確認する → ・ 導入前の確認事項を見る →

PoCを、本格展開の判定装置にする

PoCの目的は「動くこと」の確認だけではありません。開始前に、次の投資判断に必要な条件を合意します。

• 検証する業務仮説と反証条件
• 対象部門、対象工程、対象外
• 現在値と成功指標
• AIが処理する範囲と、人が確認する範囲
• 顧客側の運用責任者と最終判定者
• 結果を確認する会議と日付
• 成功時に広げる範囲、必要予算、運用変更
• 不成功時に、業務、データ、権限、仕組みのどこを見直すか

結果	次の行動
成功条件を満たし、現場運用も成立した	対象部門を広げ、本格導入判断へ進む
一部の部門・工程でのみ成立した	対象と利用条件を狭めて再設計する
技術は動くが、業務や責任が成立しない	業務、権限、運用を先に変更する
必要なデータが揃わない	データ整備か対象業務の変更を判断する
利用者が使わない	改修、教育、運用変更、停止を比較する
安全・法務・運用条件を満たさない	展開を止め、条件が整うまで進めない

小さく検証する進め方 →

よくある失敗

失敗	なぜ判断できないか	修正
「DXの課題を広く聞く」	論点一覧になり、優先順位が決まらない	一業務・一会議・一判断へ絞る
導入するAIやシステムを先に決める	業務廃止や権限変更の方が適切でも比較できない	AI化、支援、標準化、廃止を同じ選択肢に置く
標準手順だけを聞く	例外、差し戻し、非公式な工夫が消える	直近の業務と標準外の対応を再現する
利用者だけに聞く	非利用理由、承認、運用、審査の障壁が見えない	非利用者、承認者、例外担当者を含める
PoCを技術指標だけで判定する	現場運用、責任、定着、本番移行を判断できない	現在値、利用条件、責任分界、判定日を置く
AI要約だけを共有する	部門差、反対意見、限界を確認できない	引用、回答分布、原発言、人の確認結果を残す

公開事例から見る活用場面

• 複数部門への業務診断とAI投資領域の選定
• 業務改革プロジェクト開始時の現状理解
• 現場仮説の外にある困りごとや例外の発見
• 部門間の合意点と対立点の整理
• 製造現場の暗黙知、判断基準、技能継承

Foaster導入企業、YCP、富士通、サイボウズ、ダイハツ工業などの課題、使い方、公表結果、出典は、AIインタビューの活用事例にまとめています。

最初の30分で決めること

1. 次に何を決める会議か
2. 誰が最終的に判断するか
3. いつまでに判断するか
4. 比較する業務・部門・選択肢は何か
5. 誰の、どの工程経験を聞くか
6. どの事実が出たら優先順位を変えるか
7. 結果を受けて、誰が業務・仕組み・運用を変えるか

対象業務がまだ決まっていない場合も、投資審査や来期計画から逆算して整理できます。

DX・業務改革のテーマを相談する →