稟議書作成で年350時間削減の試算、日鉄ソリューションズのノーコード生成AI内製

業務を丸ごとAIに渡さず、一連の流れを工程ごとに分解して任せる範囲を決めた点が、この取り組みの土台になっています。SE業務では、思考を伴う上流工程は当面人が担う領域と整理したうえで、起票されたサポートチケットに対して過去事例を探し情報をまとめる保守フェーズの作業を最初の対象に据えました。参照すべき手がかりが過去の蓄積の中にある作業は、外部のデータを検索して回答に使うRAGという仕組みと噛み合いが良く、難しい精度の議論に入る前に価値を示しやすい領域です。顧客課題のリストから業務の汎用性と効果の大きさで対象を絞った選び方も発想は同じで、勝ち筋の見える場所を先に見極める設計だったと考えられます。

動くものを先に出して議論する進め方も、推進力として効いています。ノーコードでアプリを組める基盤を選んだことで、プロジェクト立ち上げから2ヶ月弱で実際の業務課題に沿ったアプリが形になり、その後も1〜2週間に1本のペースと複数並行での開発が成り立ちました。企画書ではなく触れる実物を社内に出せば、相手は使えるかどうかを自分の業務に引き寄せて判断でき、返ってきた要望がそのまま次のアプリの題材になります。3名の小さな体制で回り続けたのは、作る側の負担が軽く、反応が早く戻る循環を組み立てられたからでしょう。

出口を既存の業務画面に埋め込んだ設計も見逃せません。決裁文書の起案をサポートするアプリは、ワークフローシステムと自動連携させ、稟議書の作成画面からアプリを呼び出して生成結果を自動入力する形にしています。AIラボが掲げる「意識せずにAIを業務活用できる仕掛け」という考え方が、ここに具体化されている。利用者に新しい画面と手順を覚えさせないという判断は、社内展開の摩擦を確実に小さくします。