DXを丸投げすると失敗する理由｜コンサル・ベンダー任せで社内に残らないものと発注側が決める4項目
DXを丸投げすると、業務マニュアル・判定ルール表・直す担当者が社内に残らず、改修のたびに外注が続きます。経済産業省のDXレポートとIPAの調査を原典で確かめ、丸投げが起きる4つの理由と、発注前に決める4項目をチェックリストで整理しました。
記事を見る
管理部門の適正人数とは｜人事・経理・総務の人数比率の目安と、増員の前に業務量を測る方法
管理部門の適正人数を通説の5〜10%と調査の中央値11.8%で確かめ、人事・経理・総務の人数比率の目安、比率が会社で違う理由、増員の前に業務量から必要人数を出す手順、採用とAI活用の費用の比べ方をAIへの指示文つきで解説します。
記事を見る
人事部の適正人数とは｜100人に1人は通説・規模別の平均人数・AIで手続きを減らした後の決め方
人事部の適正人数は「100人に1人」が通説ですが、調査では人事1人あたりの従業員数は規模により47〜245人と差があります。人数が違う5つの要因と、業務量とAIに移せる時間から必要人数を出す手順を、試算表と指示文つきで解説します。
記事を見る
ダブルチェックは無駄か｜経理・給与計算の確認作業を減らす方法と、機械・AI・人の分担を解説
経理や給与計算のダブルチェックが無駄になるのは、2人で確認すれば見落としが減るという前提が崩れているためです。4つの理由と研究、廃止してはいけない承認、確認作業を機械の判定・AIの補助・人の確認に分ける方法を指示文つきで解説します。
記事を見る
業務改善を上司に相談する方法｜業務削減を任されたら1枚で通す報告の構成・例文・工数の計算
部長から業務削減を任されたときの、上司への業務改善の相談の仕方を解説します。報告1枚に書く4項目とそのまま使える例文、件数×1件あたりの時間で出す工数の計算、指示を受けた日に聞く5つの質問、差し戻される書き方の直し方まで整理しました。
記事を見る
事務職のChatGPT活用法｜コピペで使える指示文8例・個人情報を入れてはいけない作業の見分け方
事務職がChatGPTで減らせる作業を、メール・議事録・Excelの関数・手順書など8つに分け、コピペで使える指示文と使う前後の確認を載せました。個人情報を入れてはいけない作業の見分け方と、部長に削減時間を報告する測り方まで解説します。
記事を見る
生成AI導入が進まない理由｜稟議・情シスの審査・社内ルールなど「検討中」が続く5つの原因と対策
生成AI導入が試験導入より前で進まない原因は、経営の方針と予算・情シスの審査・社内ルール・対象業務・推進役の5つです。原因ごとに承認する人と先に決める項目、稟議書に添える確認表を、公的調査の最新の数字とあわせて整理しました。
記事を見る
HRBPの役割とは｜定着しない理由と、AIで定型業務を減らし事業部門長との対話に時間を使う方法
HRBPの役割は、事業部門長と組んで人と組織の課題を解くことです。3本柱モデルでの位置づけ、日本企業で定着しない2つの理由、AIに任せる3つの定型業務と、空いた時間を事業部門長との対話や制度設計に使う方法、必要なスキルを整理しました。
記事を見る
人事部の生成AI導入｜個人情報の注意点と入力してよい範囲、経営と先に決める5項目
人事部の生成AI活用が文書の下書きで止まるのは、社員の個人情報をどこまで入力してよいかを人事だけで決めようとするためです。個人情報保護委員会の注意喚起で確かめる2点、情報の3区分、導入前に経営と決める5項目を整理しました。
記事を見る
AI推進担当者の役割とは｜選び方・育て方と、号令と申請制度を整えても社内に広がらない理由
AI推進担当者の役割は、ツールの使い方を教えることではなく、担当部門の業務の手順をAIを前提に書き換えることです。役割5つ、向いている人の選び方、部門ごとに置く体制、最初の90日、任命時に決める5項目を支援の現場から整理しました。
記事を見る
AI活用が「楽をしている」と見られる職場｜評価されない構造と社内の合意の作り方
AIで業務を早く終わらせた人が「楽をしている」と見られる職場があります。原因は本人の伝え方ではなく、過去の意思決定の積み重ねで作られた評価の基準にあります。3つの兆候と、経営が出すべきメッセージ、評価と表彰で認める仕組みまで解説します。
記事を見る
AIに任せる業務の選び方｜負荷と貢献度の2軸で決める優先順位と全業務をAI化しない理由
AIに任せる業務は、全部を対象にすると決まりません。業務の負荷と自社の価値提供への貢献度という2軸で仕分け、4象限のうち最初に着手する1つを特定する方法と、浮いた時間の再投資先を先に決める理由、仕分け用のAIプロンプトまで解説します。
記事を見る
業務棚卸しの粒度の決め方｜27項目で業務の7割をカバーした実例と書き出す範囲の基準
業務棚卸しが終わらないのは、どこまで細かく書くかを決めていないためです。全95項目のうち27項目で業務の7割をカバーできた実例をもとに、書き出す範囲を決める3つの基準と、例外処理を後回しにしてよい理由、粒度をそろえるAIプロンプトまで解説します。
記事を見る
省人化と省力化の違い｜意味・見分け方、上司に「業務を減らせ」と言われたらAIで省力化する手順
省人化は業務に必要な人数を、省力化は1件あたりの手間と時間を減らす取り組みです。上司の「業務を減らして」がどちらを指すかの判定表、確認の文面、チームへの説明文、ChatGPTに頼める事務作業と頼み方まで、そのまま使える形で解説します。
記事を見る
属人化の解消方法｜担当者しか分からない業務を減らす手順と、標準化しない業務の見分け方
属人化はマニュアルを作っても解消しません。担当者の頭にある判断が文書に落ちないためです。判断を言葉にする3つの問い、標準化してはいけない業務の見分け方、評価が属人化している場合の直し方までを支援の現場から整理しました。
記事を見る
バックオフィスの業務効率化｜上司に言われたら何から始めるか・着手順とAIで省力化する方法
上司からバックオフィスの業務効率化を任されたら、最初にやるのは今の仕事の書き出しです。書き出す表の記入例、最初に手をつける3業務の選び方、やめる・まとめる・入れ替える・任せるの順の考え方、AIに任せる工程の決め方と効果の測り方を、経理・人事・総務の業務で解説します。
記事を見る
シェアードサービスとは｜集約で人が減らない3つの理由と、分散へ戻した会社の教訓
シェアードサービスは集約しただけでは人員が減りません。移した先で新しい手作業が生まれる構造、集約と分散のどちらにも副作用があること、分散へ戻した会社で何が起きたかを、支援の現場から整理しました。設計前に決める4項目つきです。
記事を見る
AIガバナンスの作り方｜規程とテナント設定を同時に決めないと現場で止まる理由
AIガバナンスは規程を作っただけでは機能しません。文書の禁止事項と管理画面の設定が対応していないと、現場は許可申請の段階で止まります。規程とテナント設定を同時に決める手順と、承認を通す進め方を整理しました。
記事を見る
AIに仕事を奪われるという不安の正体｜二極化した現場でベテランを動かすメッセージの作り方
AI活用が進まない最大の理由は技術ではなく、現場へのメッセージの作り方です。仕事を奪われるという不安から社内が二極化する構造と、暗黙知を持つベテラン層を動かすための伝え方を、支援の現場から整理しました。
記事を見る
ベンダーロックインを避けるAI導入とは｜納品物ではなく自社で更新できる状態を納めさせる契約の要件
AI導入でベンダーロックインが起きるのは、納品物を受け取って運用を委ねる契約になっているためです。担当者が交代しても止まらない状態をどう発注要件に書くか、判定ロジックとルールの分離まで実例で整理しました。
記事を見る
