ProbatumProven, not promised.The AI consulting company.

CASE 002

制作業務を分解し、人が担う領域とAIに委ねる領域を切り分け

コンテンツの作成・編集・要約に工数が集中し、品質とスピードにばらつきがあった。

メディアTRANSFORMATIONAI活用 / 業務再設計10ヶ月

CHALLENGE課題

何をAIに任せ、何を人が担うかの判断基準が社内になく、属人的な業務がスケールの限界になっていた。

HYPOTHESIS仮説

付加価値と定型化可能性の2軸で業務を分類すれば、AIに委ねる領域を客観的に決められる。

APPROACHやったこと

  1. 全業務タスクの棚卸しと2軸分類
  2. 人間 / AI の役割分担基準の策定
  3. 記事作成・要約システムの設計・構築
  4. 段階的な導入と現場調整

BUILDつくったもの

LLM / 生成AIプロンプトエンジニアリング業務プロセス分析業務フロー可視化アーキテクチャ設計
AI駆動BPRプロセス全体像 — 4フェーズ(業務分析・切り分け・AI構築・導入拡大)の詳細活動・成果物・4ゲート・導入タイムライン・3つの設計原則
BPRプロセス全体像:4フェーズ × 4ゲート × 段階的導入タイムライン
人間/AI業務切り分けマップ — コンテンツ制作の各工程を付加価値×定型化可能性で評価し、人間・ハイブリッド・AIの3領域に分類
人間/AI業務切り分けマップ:付加価値×定型化可能性による業務タスク配置
AI記事生成システム — RAGパイプライン(入力→検索→生成→品質ゲート→人間レビュー)、6つの適用業務のBefore/After、段階的導入戦略、横展開実績
AI記事生成システム:RAGパイプライン × 6業務自動化 × 段階的導入戦略

RESULT何が変わったか

-30%制作工数(平均)
  • コンテンツ制作工数を平均30%削減、定型化が進んだ業務では最大60%削減
  • 役割分担基準を策定し、複数業務へ展開
HOW WE MEASURED導入前後の制作工数を業務別に比較。最大値は定型業務での実測。

LEARNED効いたこと、効かなかったこと

精度より先に、現場が信頼できる導入順序が効いた。一度に置き換えず、段階的に調整した業務ほど定着した。

成果の客観的な確認、または公開範囲の確認が完了するまで「成果確認中」とし、確認できた案件にだけ Probatum est. と記します。

成果確認中

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