聞き取りでは約90%減。余力は増えたのか
匿名企業で、毎月のインターネット調査をAIを組み込んだRPAで自動化した。関係者への聞き取りでは作業時間が約90%減った一方、数か月後に新しい仕事へ使われたと説明できたのは、減ったと推定された時間の10〜20%だった。実際に空いた時間と、その使い道をどう測るかを考えます。
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組織・浸透
導入、学習、ナレッジと組織能力の変化を扱う。
GROUNDING MAP
この領域で扱う問いと根拠
15本の研究ノートを、共通する意思決定領域からたどれます。各記事は結論、出典、観測結果、限界を明示しています。
関連する研究ノート
15 ARTICLES
RPAを見直す――AI時代の実行方式と運用移管
業務を見直した後に残る処理を、基幹機能、API、RPA、AI、人へどう割り当て、作成者不在でも運用できると何で判定するかを整理します。
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一部工程の時間短縮を全体成果と見なさず、ボトルネック、例外、専門家への引継ぎ、余力の再配分まで含めて業務フローを組み替えます。
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AIへ思考を預けても、独力で戻れるか
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アルゴリズム管理は、仕事の裁量を奪うのか
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KPIはなぜ壊れるのか：Goodhartの法則を運用に落とす
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生成AIは雇用を変えるのか、それとも先に仕事を組み替えるのか
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生成AIは創造性を高めながら、アイデアを均質化するのか
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生成AIは学習を深めるのか、支援中の成績を上げるだけか
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人とAIの協働は、人だけを超えても最良の単独主体を超えるとは限らない
人より良くなる拡張効果と、人またはAIの最良成績を超える相乗効果を分け、106実験のメタ分析と経営実験から協働が成立する条件を考えます。
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AIが使われる組織は、何を標準化しているのか
ツールを配るだけでは組織能力にならない。実地研究を手がかりに、業務、学習、専門性、統制をどう再設計するかを整理します。
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