#459 現状分析と課題洗い出しから始めない。業務改革の失敗と挑戦(AI-BPR)

この番組は、「エンジニアの成長は楽しい学びから」をモットーに、昨日より少し成長できる学びをわいわいお届けするエンタメ系テックラジオです。

さあ、届けましょうか。

届けましょう。

届けます。

はい、順平も朝6時。えー、僕らは夜の10時でございます。

へー、順平のほうが過酷ですね。

念押しました。

はい。

すいません。

はい、というわけで、今日はですね、あの、バズり散らかしてたあの記事についてちょっとお話ししようって感じなんですけど。

あ、バズり散らかしてたんですか、あれ。

それどんな話なんでしょうというところからなんですが。

はい。

AI時代というか、まあLLMというかAIエージェントが流行りつつある、てかめちゃくちゃ流行ってるか、めちゃくちゃ流行ってる今の時代にですね、まあ業務改革ってめっちゃ求められてるじゃないですか。

ですね。

そう、やり方をどう変えるかみたいな。

ええええええ。

で、それは、うんと、まあ我々というか、まあエンジニアの中では開発ライフサイクルどう変えて、どうやり方を変えて、えー、開発の品質を落とさずにスピード上げていくかっていうところかもしんないし。

うん。

えー、エンジニアじゃない人にとっても、まあ今の業務にどうAIを入れて、で、効率よくどう裁くかみたいなところ。

うん。

が、まあすんごく大事になってますと。

うん。

で、多分まだめっちゃうまくやってるところは、えー、多くはないとは思うんですけど。

はいはい。

どこがうまくやって他の競合に差をつけられるかみたいなのをみんなでレースしてるっていうのが。

うん。

まあ今かなとは思ってますと。

うん。

うん。まあそんな中で働く我々としてはですね、まあやっぱりうまいこと業務改革を進めていきたいと。

はい。

いうところでですね。

うんうんうん。

えー、AWSジャパンで出してたあのブログ記事ですね。

ほう。

業務改革に関する、まあ記事が、まあバズり散らかしてて。

うんうんうん。

で、なおかつ、まあ面白かったのは当たり前として、えー、僕の中で常識だと思ってたことが、まあ結構覆されてすごく面白かったので。

へえー。

うん。えー、ここでちょっと紹介しつつ。

はい。

まあ、そうっすね、なんか自分たちに活かすにはどうなのかとか。で、あとはあの僕の中のちょっと偏った部分とか。

うんうん。

なんかそこを、まあ垣間見えながらわいわいやれればなと思うので。ちょっとお話しさせていただくんですけど。

はい。これちなみにどれくらいバズり散らかしてたんすか。

えー、そうっすね。ちょ見てみますか。ちょっとすいません、ぱっと見つけられないんで諦めたいんですけど。

諦めよう。

うん。まあなんかT和田さんとかミノルンさんとかが。

うん。ああ。

ポストしてたりとか。

影響力ある人たちが結構。

はい。で、あとはまあ僕はあの著者の方のポストをたまたまお見かけして。

はい。

で、それで見ておもろいやんって思ってたんですけど。

うーん。

で、これなんの記事かというとですね。

はい。

えーっと、AIBPRと呼ばれるAIビジネスプロセスリエンジニアリングっていう。まあAIを使った、まあ業務改革をする。

うん。はい。

えー、AWSの、なんて言うんだろうな、えーっと、AWSって、あの、いわゆるAmazon Web Servicesの、あの、クラウドサービスを提供してるだけじゃなくて。

うん。

まあいろんなことやってますと。

へえー。

で、その中でお客さんのところに行って、で、業務改革をするっていう。

うん。

お仕事もやってて。

はいはいはい。

で、その取り組みがAIBPRですと。

めっちゃコンサルじゃないすか。

めっちゃコンサル。

へえー。

で、これただのコンサルと違くてですね。

はい。

えー、業務の再設計を4、5時間でやり切るっていう。

FDEじゃないですか。

とんでもプロジェクト。FDE。すいません、ちょっと解説してください、FDE。

フォワードデプロイドエンジニアじゃないすか。

ちょっと、えーと。

こっちのエピソード先に出してくれ。

直前にそれ撮ったけど。撮ったけど順番わかんないから。

確かになあ。

はい。

まあ簡単に言うと、現場に入り込んで課題を見つけて解決策を思いついて、えー、それを達成しつつ自社のプラットフォームに対してプラスの価値を還元する役割のエンジニアのことですね。

すごい。すごいな。

そういうスーパーマンがいるんすけど。

はい。

まあそれと、まあそれなのかな。まあちょっとその反日なんで。

うん。

まあAWSのプログラムで言うと、まあこういうふうに変えていきましょうねでプロトタイプ作って終わるみたいな。

ああ。

感じみたいなんですけど。

でもさ、この記事のさ。

はい。

中にあの、AWSフォワードデプロイメント支援プログラムって書いてる。

ああ、じゃあ本当にフォワードデプロイメント、FDEのFDEなんだな。

ぽいね。

なんかちょっと順番やっぱりこっち後ろに出さなきゃいけなくなりましたみたいな。

依存関係ですね。

こんなに絡めちゃうなら。まあっていうのがあってですね。

はい。

うん。で、まあ最終的にはまあある満足度が高い改革でいきましたって話なんすけど。

うんうん。

この記事おもしろいのがですね。

はい。

えー、こういうふうにやったら失敗して、こういうふうに分析して、こういうふうに改善したらうまくいきましたっていう。

うんうんうん。

話になってるんですね。

はい。

うん。

まあなのでちょっとこの失敗というところから入ってですね。で、まあどう分析してうまくいった、どううまくいったかみたいなところをちょっとお話ししながら。

はい。

まあじゃあ、あ、業務改革ってこうやってやってくの大事なんやなあみたいなエッセンスをね、なんとか抽出していければなって思います。

お願いします。

はい。

お願いします。

じゃあまず最初うまくいかなかったほうですね。

はい。

で、まあこれ何をやってたかというとですね。

うん。

えー、まず最初にステークホルダーとか、さい、えっと、え、採用決定基準、なんか何を採用するか、ど、いろんな方法が出てきたときに何を基準に決めるかみたいなところまず最初決めますと。

はい。

で、そのあと業務範囲の可視化とボトルネックを特定します。

うんうんうん。

で、そのあと案を複数生成して評価して。

うん。

で、えー、その次にAIエージェントで効果検証して。

うん。

最後、えー、これ変えた場合のなんか摩擦の予測とか解決策、解決のスケジュールとかを、まあ決めるみたいな。

うん。

のをやってくのが、えー、まあ最初のやり方です。

おお、まあだいぶオーソドックスなコンサルって感じのイメージ。

めっちゃシンプルなこと言うと。

うん。

今どうなってるかを見て、その中から、えーと、課題とか問題っていうのを。

うん。

見極めて。で、じゃあその課題と問題、いろんなものに対してこうやったらこうなるねみたいなのを検討したうえで、じゃあこれやってみようか。で、これやるんだったら、えー、こういうスケジュールに行こうねとか、こういう課題起きそうだよねみたいな。

うんうん。

のをやってくっていうのが最初のやり方です。

実に論理的です。

本当に論理的。

4、5時間で終わるんですか、それ。

終わらない、それは。

半端じゃないよね。

時間の見積もりだけミスってるかもしんないね。

ちなみにもっと言うと2時間半だね、これは。

え、半端じゃないですか。

その部分で。

これ2時間半、全部30分、30分、30分、30分、30分でやってるって意味で。

サイタニックより短いじゃん。

短いって言ってたからね、すごいんよね。

うーん。

これ、これも、なんか失敗するはずないように思えちゃいますよね、でもこれね。

まあまあまあ。

うーん。

うん。

で、これを、まあやってみましょうと。

はい。

そしたら、まあどんなことが起きたか。

うん。

って言うと、一定の効果は、ある程度は。

うん。

なんかあったし実感もできたけど。

うん。

なんか、この業務AIエージェントに任せるっていうのはなんか事業継続性的によくないよねっていうフィードバックが来て、結局そのAIエージェント使われないとか。

はい。へえー。

あとはやってみたけど、なんかやっぱ、なんかそんなに抜本的に解決しなかったから。

うん。

なんか今までやってた、なんかわざわざAWSに頼み、頼んだけど、なんか今までやってた検討と大して変わんなかったわとか。

うーん。

なんかそういう、なんだろうな、二重丸の反応というよりも、なんか三角というか、丸とか三角みたいな。

ああ、まあ、だから6、60点ぐらいの。

うん。

あ、そうそうそうそうそうそう。

反応だったって感じですか。

そうそうそうそう。

っていうのが、まあありましたと。

うん。

で、これ、なんて言うんでしょうね、その、この業務改革ってめっちゃむずらい、むずらしくて。

うんうんうん。

2021年とかだっけな、の研究でも、成功する割合って3割から4割と言われてると。

ほおー。

2021年でですよ。

いや、まあ確かに。

なんか、そうね。めっちゃ最近。

お金もらってやって、そんぐらいしか成功しないの悲しすぎる。

確かになあ。てかしかもあれですよね、これ僕もブログ記事読んだんすけど。

はい。

マッキンゼーのデータすよね、これ。

あ、そうそうそうそう。

結構マッキンゼーって俺トップオブコンサルみたいなイメージあるんすけど。

間違いない。

対象が、対象プロジェクトがどこだかはわかんないですけどね。

ああ、そっか。

はい。

確かに。

うん。で、これすごい、まあちょっと偉そうなこと言うと偉いのがですね。

え、え?

はい。偉いっていう言い方してすごいなんか僕偉そうだなと思ったんですけど。

いや、二重の偉いがあってちょっと。

あ、ごめんなさい、ややこしいことしちゃった。

はい。

これ偉いのがですね。

はい。

AWSここで終わんないんですね。

ああ。

だって。

あの、何、その、うわ、60点だったわつって。どんまい、どんまい。ちゃんちゃんじゃないと。

まあ0点じゃなくて60点取れたから。

うん。

まあお金払ってもらった分はやったよねみたいな考え方できそうじゃないすか。

まあまあまあまあ。

言うてもね、ちゃんと時間使ったしね。

はいはいはい。

で、お客さんによってはうまくいくし。

うん。

お客さんによってはうまくいかないしみたいな状態って、まあまあまあってなることあるじゃないすか。

うんうん。

言うて。そこで終わらないっていうのがすごいおもしろいところで。

不屈の男だ。

不屈っすよ。これなんでこういうなんか、なんだろうな、なんか事業継続性的にあれだとか、あとなんか抜本的な解決にならないとか、なんかそういうふうにフィードバックが来るのってなんでなんだろうって。

うんうん。

思ったときにですね、この、えー、担当の方。

うん。

は、なんかやっぱAIに長年担当してきた業務が取られるのって。

うん。

なんかアイデンティティへの脅威を、脅威として捉えられる。

なるほどね。

だから心理的にすごいなんか抵抗をされる。

はいはいはい。

のでは。

なるほどね。

っていう話とか。

あれか。

あとは、ああどうぞ。

3歳児とかがさ、こう弟とか妹ができたときにさ。

はい。

親を奪われちゃうんじゃないかって言ってちょっと精神年齢下がるみたいな。それか。

誰がいい? ジークが合ってるかな、あってるかな。

本能レベルで見たらそれか。

うん。あ、まあそうっすね、確かに本能レベルで見たらそうっすね。

本能レベルで見たら。

本能レベルで見るとね。で、あとは、えっと、人間に信頼を置くことで、組織内の人間関係や責任の所在を安定させたいっていう心理が働いてるんじゃないかっていう予想を立ててて。どういうことかというと。

なるほどね、はい。

AIに代替させることによって、じゃあその責任ってどこが持つのみたいな話になるわけですよ。

はいはいはい。

で、どこが持つのってなったときに、じゃあその今までまったく関係してなかったけどAIを導入推進したIT部門にその責任ちょっとかかってくるんじゃないのみたいな。

うんうんうん。

で、そんなことめんどくさいじゃん。

うん。

っていうので、なかなか導入が進まないんじゃないかとか。

なるほどね。

そう。だからなんかその、なんて言うんでしょうね、えっと、AIエージェントにその仕事をお願いするのって、なんか業務をお願いするだけじゃなくて、なんか責任の所在を整理するというか、移動させる。そういうニュアンスも含むのではないかっていう。

うん。

この2つをその担当の方は、まあ考えて、で、こういうことなんじゃないかっていう予想を立てるわけなんですよ。

鋭いなあ。てかめっちゃ人間的だなあ、なんか。

めっちゃ人間的。そう。で、ここでやっぱね、めっちゃ人間的やなって思うわけですよ。

ああ。

で、この人間的だなっていうところの気づきって、この業務の改革。

うん。

のその課題の質が、技術課題じゃなくて適応課題だよねっていう話になってくるんですよ。

なんですか、それは。

で、難しいワードを出したんですけど。

はい。

えー、技術課題と適応課題っていうのがあって、まあほかにもあるのかもしんないですけど。

うん。

えー、技術課題っていうのは、なんか専門家が知識とかを持って解決できる、なんか基地の課題、基地の方法で解ける課題。

うん。

を技術課題って言います。

はいはいはい。

まあなので、なんかエンジニアリング的なっていうものに限らず、えー、コカ・コーラ買ってきては技術的課題です。コカ・コーラ買ってきてじゃない、コカ・コーラを買ってくるは技術的課題です。

はい。

基地の方法で解決できる課題だから。

うんうんうん。

うん。で、これは技術的課題、技術課題で、もう1個の適応課題っていうのは、本人の価値観とか行動を変えないと解決できない課題です。

うんうん。

えー、例えば、痩せ、痩せる。あなた痩せてください。

あなた痩せてください。

はい。

コカ・コーラ買わせたのに。

コカ・コーラ買わせたのに、あなた痩せてくださいは適応課題です。

なるほどね。

はい。それはあの、痩せる人というか、やる人自身の行動とか価値観を変えないとできないじゃないですか。

うんうんうん。

痩せがちの人に痩せてくださいは、あの、できるんですけど、なんか太りがちな人に痩せてくださいは適応課題になります。

ほお、ほお。

で、この業務課題、違うわ、業務改革って。

うん。

技術課題じゃなくて適応課題なんですよ。

本人が望まないと解決しない問題。

そう。技術、AIエージェントっていう技術を基地の、まあなんか確立した、こうやったらうまくいきますよっていうものを。

うん。

ただ渡してやってもらえば解決する問題じゃなくて。

うんうん。

その担当とかその辺に関わってくる人全員が価値観とか行動を変えることによって物事を変えるっていう。そういう順番じゃないと、えー、業務改革って成立しないっていう。

うん。

うん。ことに気づいたんですよ。

すごいね。

すごいっす。

その、その分析力マジですごい。

これえぐいっすよね。

ああ。

なんかちょっと話ずれちゃうんですけど。

はい。

えっと、勝手に名前出しちゃうんですけど。

うん。

あの、前ゲストに出ていただいた吉田さん。

はい。

弊社の元AWSの方なんですけど。

はいはいはい。

えー、吉田さんもですね、あの、やっぱエクストリームプログラミング力がすごい高いというか。

うん。

この話ってソーシャルチェンジだと思うんですよね、結局。

おお。

ビジネスプロセスリエンジニアリングもソーシャルチェンジじゃないですか。

確かに。

やり方を変えるっていう意味で。

うん。

で、そのやり方を変えるための、なんか学習の勘どころっていうのかな。

うん。

勘どころとか、じゃあどうチャレンジをして、で、どうフィードバックを受けて次に生かすかみたいなところがバチ強。

うーん。

うん。結局だからなんか今の時代に、というかまあこれからというか優秀な人材に求められるのって、まあエクストリームプログラミングなんじゃないかと。

うん。

ここに来て思わされている。

いやー。てかなんかそのさあ、なんか抽出力すごいなって思うんだよな。

すごい。

なんなんすかね。

なんかこう、この課題はこう分類できるぞみたいなパターン分けをさあ。

はい。

する難しさない、なんか。

ある。

ね。

うん。

で、まあちょっとこの記事にヒントがあってですね。

うん。

そこの部分も。この記事非常に、あ、まあいつ話そうかなって思いながら、まあちょっと今話したんですけど。

はい。

こういうなんか何かの物事に対してすごい深い分析をしているように見えるじゃないですか。

うんうん。

で、これって、ああ超人だよなやっぱAWSの人って思うことも、まあできるんですけど。

うん。

なんかそれ以外にもうまくやってて、我々にもちょっと真似できるだなって思ってることがちょっとこの記事の中に書かれててですね。

はい。

えー、このAI、BPR。

うん。

AIビジネスプロセスリエンジニアリングっていうこのプログラム。

はい。

これって結局その最初のやり方じゃうまくいきませんでした。で、こういう原因があるんじゃないかって分析して。

うん。

で、組み直してやってフィードバック受けて変えてっていうのを、まあやってたわけなんですけど。

はい。

このAIBPRを提供する参加者の反応を見る、記録する。で、分解して、えー、分析して、で、先行事例とか研究と裏付けをしながら、えー、次の具体的改善点を特定するっていうのは、生成AI使ってやってるんですよ。

ふーん。

うん。

うん。

って書いてて。

うんうんうん。

まあそのね、ちょっと実際のお客さんのそのフィードバックをどうAIに食わせるかっていうところは、まあもちろんあるとは思うんですけど。

うん。

この先行事例とか研究との裏付けとかっていうのは、なんかさすがにAIってやっぱいろいろ調べてるんじゃないかなって。

うんうん。

思うところはありますね。

なるほどね。あー。

あまりにも。なんか今まで見たこういう系のやってみた記事の中で。

うん。

1番リファレンスが多い。

はいはいはいはい。

知らん理論とかいっぱい出てくる。

確かにね。

うん。

下のほうリンクで埋め尽くされてるもんね。

そうそうそうそう。あんまり見たことない。

うんうんうん。

うん。まあなんで多分、あのー、フィードバックサイクルを回すための、なんか仕組み作りをすごいやっぱ力入れてやってたんだろうなっていう感じがしますね。

うんうん。

うん。

うん。

はい。で、改善して改善して改善してって言って最終的にどうなったかですよ。

はい。

で、組み直したらどうなったかで言うと、えー、そうですね、元々現状分析、課題抽出、解決策作る。

うん。

計画立てる、終わりみたいな。

うん。

プロセスだったのが。

はい。

えー、改善したあとは、えー、現状を把握しつつ、あなたの得意なところなんですかと。

うんうん。

強み、価値、リスクを、まあ抽出して。で、じゃあ今の業務これですよねと。で、分解したあとに。

うん。

じゃあこの業務に対してAIにお願い、異常するか、お願いするか、はたまた人手でやってさらにその業務を超卓越させるか。

うんうん。

っていう2択に。2択を選ばせて、で、それで何を手放し、何に集中するかっていうのを。

うんうん。

決定さし、してもらう。

うーん。

で、えー、最終的になんかいろんなものある中で、まあ1番効果出そうなやつ、1番というか相対的に効果が出そうなやつ。

うん。

を選んで、それを計画に落とし込んでいくっていうふうなやり方に変えたいみたいなんですよ。

うん。

で、このなんか業務改善するときに、なんか強み駆動で選ぶっていうんですか。

うんうん。

これ強み選んだときに何をやってるかっていうと、なんか軸を作ってるんですよ。

うんうんうんうん。

えー、例えば、なんかうちの業務はやっぱお客さんへの信頼1番だから、納期厳守ですみたいな。

うん。

のがあったときに。じゃあ強みは何かっていうと納期になりますと。

はい。

で、納期を絶対に守るっていうのを軸に、そのための業務がいろいろ並んでるわけじゃないですか、その納期を。ん、リリースというかなんだ、納品の前にいろんなプロセスがある中で、じゃあこのプロセスの、その納品までのプロセスの中で、じゃあここの部分はAIに任せるか、それとも人手でやってさらに卓越させるかっていうのを1個1個選んでもらう。

うんうんうん。

で、そうするとAIに任せると、そこの分の人を組んで、別のステップというか作業。

うん。

により人手をかけられるから、じゃあここ卓越させましょうね。で、卓越させることによって、じゃあこの納期を守るっていうのが、守りやすくなるっていうのかな、より確実になるっていうんですか。

うんうん。

強み伸ばせますよねっていう。軸で選んで業務改革すると、実践してくれるんですよっていう。

うん。

話になってるんですよ。

はいはいはい。

で、これ僕なかなかすごいなって思って。

うん。

僕、今まで自分に対してもそうだし、チームに対してもそうなんですけど、現状分析して課題これだねっつって。

うん。

で、ああ、じゃあこの課題直しゃいいやっつって直して。

うん。

で、どうにか、まあ進化していく、変化していく。

うんうんうん。

っていうのを人生通してやってきたつもりなんですけど。

うん。

なかなかチームでやるとうまくいかないなって思うことがあって、僕は。

へえ。

うん。なんか、なんて言うんでしょうね、僕結構細胞組みながあると思うんですよ。

うん。

うん。

ああ。

割り切れるっていう言い方なのかな。

ああ。

まあね、オイルとか飲んでるしねっていう話はないんですけど。

そうね、でもあれだよね、いつもこうWi-Fiを自動で探してるよね、なんか。

どういうことやねん、自動で。

自動で。

ちょっとちょっとちょっと、手動で探して。

Wi-Fi出てた、この前、帰りから。

あ、マジ？

うん。

マジ？アクセスポイントなんや、俺。

アクセスポイントになってた。

ちょっと細胞部のイメージがちょっと違うな、僕って。

かもな、うん。

はい。で、えっと、そう、で、強み駆動でやることで。

うん。

なんか、さっき言ってた適応課題で大事とされている価値観とか行動を変えるっていうところ。

うん。

にすごいフォーカスをしてると。

うんうんうん。

で、これ元々なんか先行研究があるみたいで、こういう。

うん。

考え方を変える、その変化を促すやり方のいいアプローチとして、アプレシエイティブインクアイリティっていう。

適応的。

インクアイリティ。

問い合わせ、え、なんか問い合わせみたいなイメージあるな。

インクアイアってなんでしたっけ、要求とか。

問い合わせだから、インクアイリティは、まあ尋ねることか。問いなのかな、まあアプレシエイティブインクアイリティっていう、まあやり方があるみたいで。

うんうん。

で、これも結局あの、問題を分析して修正するっていうのじゃなくて、組織の既存の強みとか成功体験を発見して、それを増幅させるっていうのを、なんかうまいこと問いを立てたりとか。

うんうん。

ファシリテートしてって、当事者にそれを促してくみたいな。

うん。