AI活用の候補が複数あるときは、期待効果だけで順番を決めないことが重要です。必要なデータ、確認負荷、例外の多さ、実装難易度も合わせて評価します。
現状の業務を可視化する
担当者、所要時間、使用データ、判断基準、成果物を工程ごとに整理します。業務の一部だけを切り取らず、前後の受け渡しも確認します。
効果と実現性を分けて評価する
効果が大きくてもデータが不足している業務は、すぐには着手できません。短期間で試せる候補と、準備が必要な候補を分けます。
次の判断に使える形で残す
レポートには、導入する場合の範囲、確認方法、必要体制を記載します。診断後に構築へ進まない場合でも、社内の検討材料として利用できます。