サビ落としはいろいろありますが、発売7年で15万本を売ったというアイメディアの｢業務用ガチ落ちサビ取りスプレー｣が良さそうです。
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SF市長のLurieからTech CEO：「どうすればあなたを取り戻すことができますか？」
サンフランシスコ市長のダニエル・ルーリーは、彼の街を栄光の時代に戻したいと考えています。そして、彼は、しばしばユートピアの理想を自分の理想を売り込むことができる技術リーダーが彼を提供するのを助けることができると確信しています。
「私は電話を拾い、CEOに電話をかけている市長です」と、木曜日の夜のTechCrunchのStrictlyVCイベントでLurieは言いました。 「私は起業家を呼んでいて、「どうすればあなたをここに留めることができますか？」と言っています。または「どうすればあなたを取り戻すことができますか？」
これらの人々を獲得するための最初のステップは、多くのビジネスリーダーを都市から追い出したramp延する薬物とホームレスの危機に取り組むことだと彼は言った。ルーリーは、最初の100日間の多くをオフィスで過ごし、街で最も問題のある地域を歩いています。今週、 彼は長年のプログラムを転がしました サンフランシスコは、フェンタニルなどの薬物の摂取に使用された無料のパイプ、ホイル、ストローを配っていました。
ルーリーの「常識政策」は、2024年の市長キャンペーンで彼らを呼んだように、主にテクノロジーリーダーによって擁護されています。 FlexportのCEOであるRyan PetersonがStrictlyVCでステージを離れたとき、サンフランシスコ市長が歩いている間、彼はLurieに叫んだ。
「街を少し掃除してくれてありがとう。」
公共安全イニシアチブを超えて、ルーリーは、サンフランシスコで「建設」しやすくする必要があることを強調しました。家の建設と企業の創設を参照しています。
市は最近、新しいイニシアチブを発表しました、 SFを許可しますこれにより、スタートアップがサンフランシスコで操作するために歩いて行かなければならない赤字の量が減ります。
木曜日に、市長も紹介しました 新しいゾーニング提案 これにより、より高い建物、したがって、より多くの住宅が、従来、より低い単一の家族の家しか許可していなかった近所で、より多くの住宅を可能にします。合格した場合、1970年以来のサンフランシスコの最初の再ゾーニングになる可能性があります。
「起業家がビジネスを始めてからここにとどまることを望んでいます」とルーリーは言いました。 「それは、許可を合理化し、レストラン、バー、またはスタートアップを簡単に開始できるようにすることを意味します。」
「私たちがもっと必要としているのは、人々が集まって存在することです […] 実用的。私たちはここサンフランシスコでそれを失いました」とルーリーは言いました。
AIハブの構築
その努力の一環として、ルーリーは「税務上の競争力」を獲得したいと言い、市内の企業に税控除を喜んで与えることを示唆しています。サンフランシスコ市長は、彼がすでに市内の大手AI企業と協力して、より多くのオフィスを建設し、市内でより多くの会議を開催していると言いました。
たとえば、ルーリーは、当初の計画通りラスベガスに移る代わりに、2030年までサンフランシスコでAI会議を開催するようデータビックに説得したと言いました。先月、市長は新しいOpenaiオフィスのリボン切断にも出席しました。
これらのAI企業は減税を受ける可能性がありますが、市長は他の方法でサンフランシスコに投資することを望んでいます。具体的には、彼はオープンアイCEOのサム・アルトマンに、サンフランシスコの芸術と文化のシーンへの投資を「大声で」「大声で」「大声で」「大声で」と望んでいます。
しかし、ルーリーはハイテク業界のドルを望んでいるだけでなく、彼も彼らのアイデアを追っています。市は最近、サンフランシスコのパートナーシップを発表しました。サンフランシスコは、大西洋の所有者やスティーブジョブズの未亡人であるローレンパウエルジョブズ、有名なアップルデザイナーのジョニーアイブ、アルトマンなどのビジネスリーダーのコンソーシアムであることを発表しました。
SFのロボタキシス
しかし、一部のサンフランシスコ人は、ハイテク業界が他のコミュニティを押し出していることを懸念しています。その緊張は最近燃え上がりました WaymoはSFO空港をマップする許可を取得しようとしましたロボタキシスがライダーを空港に移動できるようにします。
WaymoはSFOマッピング許可を正常に取得しましたが、Waymoが空港との間で商業用品を移動しないようにするための厳格なカーブアウトが付属していました。チームスターの兄弟愛のおかげで、配達ドライバーはサンフランシスコの市役所で大きな力を持っています。
Lurieは、WaymoのSFO許可を完了するために労働組合との取引を検討したが、「Waymoはどこにも行かない」と明らかにしたと述べた。
市長は、自動運転車は「未来が進んでいる場所」であり、都市でより大きな存在感について他の企業と話をしていると確信していると言いました。 Lurieはまた、より多くの自律型車両に対応するために、都市のインフラストラクチャの構築を除外しませんでした。
ハイテク業界のイノベーションの多くは、都市の南約40マイルのシリコンバレーで歴史的に起こりましたが、AIブームはサンフランシスコをしっかりと集中しているようです。ルーリーは、それが都市に革新を本当に都市に戻す勢いを与えたと言います。
「私たちが終わったら、誰もが「私はサンフランシスコにいることができた。そうでなければ私は見逃している」のようになるだろう。それが私たちが行くところです」とルーリーは言いました。
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今後の更新計画
私たちは戻ってきます！今週の計画は次のとおりです。
- より大きなフォントサイズオプション、
- 日本語の新しいフォントと読みやすさの改善
- 自動スキップはテキストを高速でスクロールします
- ギャラリー機能を追加すると、ロックを解除したエンディングを録画できます
- ゲーム内ショートカット用の紹介
- 以前に発表したその他の改善は開発キューにあり、終了したら更新されます
さらに、現在、サウンドと音楽の修正に取り組んでおり、このパートを段階的に更新します。
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Itch Desktopクライアントは、Epic Gamesストアで利用可能になりました！
howdy itch.ioコミュニティ！
今朝の時点で、かゆみデスクトップクライアントがダウンロードできることをお知らせします。 壮大なゲームストア。他のゲームランチャーを介してゲームランチャーを起動したい場合は、これはあなたに最適です！これは、当社のサイトでホストしたクライアントと同じため、ロードまたは変更を再ダウンロードまたは変更する必要はありません。
なぜ私たちはこれをしたのですか？
彼らは数ヶ月前に、彼らが彼らの店にアプリの追加を探求していることについて私たちに連絡しました。 EGSにはかなり多くの聴衆がいるので、それは面白いアイデアだと思っていましたが、より多くの人々をItch.ioにさらす可能性がある可能性もあります。
更新はどのように機能しますか？
EGSにアプリをインストールすると、実際に独自のインストーラーをダウンロードします。独自のインフラストラクチャを使用して、最新バージョンをインストールし、EGSから完全に独立して更新されます。更新はEGSを介して配信されません（インストーラーを更新する必要がない限り）。つまり、かゆみアプリを更新する場合は、開くだけです。また、他のソフトウェアと同様にコンピューターにインストールされるため、OSの「削除プログラムの追加」機能を使用してアプリをアンインストールできます。インストールしたら、そこにアンインストールすることで、EGSからインストーラーを削除できます。アプリのシステムインストールに影響を与えません。
何かをする必要がありますか？
いいえ。これは、人々がアプリを発見してダウンロードするための新しい場所です。開発者やプレイヤーがitch.ioにアクセスする方法については何も変化していません。この発表を完全に無視できます！
これについてもっと話したいですか？ こちらのコミュニティスレッドをご覧ください。
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BS松竹東急にゴジラ再上陸。4/14から「平成・VSシリーズ」6作品を一挙無料放送
BS松竹東急（BS260ch・全国無料放送）は、4月14日（月）から23日（水）に掛けて『ゴジラVSビオランテ』から『ゴジラVSデストロイア』までの「平成・VSシリーズ」6作品を一挙放送する。ラインナップ、および放送日時は下記の通り。
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モロゾフは4月11日より「イースター デンマーククリームチーズケーキ」（1296円）を発売する。SwiftWasm 6.1のリリースを自慢したい
ここ数年、日本語のリリースノートはサボりがちだったんですが、今回はちょっと自慢したいトピックがいくつかあるので、その部分だけ頑張って書きます。
本当に興味がある方は公式の方で出したブログをご確認ください。(https://blog.swiftwasm.org/posts/6-1-released/)
とりあえず試したい人向け: https://book.swiftwasm.org/getting-started/setup.html
全てのパッチをアップストリームしました
これまで過去5年ほどSwiftの公式リポジトリにパッチを送りつつ、フォーク上で作業をしていました。
今回のリリースでは、初めてパッチなしでアップストリームのソースをそのままビルドして配布しています。
当然今後もアップストリームがビルド可能な状態を維持するために我々がメンテナンスし続ける必要はあります。ただ、アップストリームが一旦完了したことで、PRの必須CIでWebAssembly向けのテストをチェックしてもらえるようになり、アップストリームのPRマージ後にビルドの破損に気が付くことがかなり減りました。
じつは、アップストリーム作業は2024年の3月時点で完了しており、6.0のリリースブランチでもリリースの数ヶ月前まで完全アップストリームを達成できていたんですが、リリースブランチが切られてからswift-foundationのre-core作業が6.0へバックポートされた影響でびっくりするほど追加のパッチが必要になり、その大量の修正をバックポートするのに途中で力尽きてました。
LLVM本体へのコードカバレッジサポート追加
とある大きなアプリケーションで必要になったので、WebAssemblyにコンパイルされたコードのカバレッジ計測をできるようにしました。
これによって、どうやってもネイティブにコンパイルできないようなWasm特有のコードにもカバレッジが取れるようになります。
Swiftのカバレッジ計測機能はLLVMの上で実現されています。じつはこれまでLLVM自体がWasmターゲットをサポートしていなかったので、今回LLVM側にサポートを追加しました。
これによってC/C++などの他の言語ツールチェインでもカバレッジ計測できるはずです。フリーランチをお楽しみください。
おわりに
今回のリリースではそれなりに大きなマイルストーンを達成できましたが、まだまだやるべきことはたくさんあります。正式な公式プラットフォーム化への道筋や、JavaScriptとのInteroperabilityの強化、パフォーマンス改善など、本当に山積みです。
ぜひ触ってみて、何か気づいた点や改善点があればコントリビューションをお待ちしています。
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スタイルのスキルを祝うようなもの – Codepen
それは1月で、私たちは少しのラウンドを見ています CSSウィッシュリスト ラウンドを作ります。
- タイラー・スティッカは主に望んでいます ビュートランジション、アンカーポジショニング、バランスの取れたテキスト、スクロール駆動型のアニメーションなど、すでに調理を開始しているものをよりよくサポートするため。しかし、彼は彼自身を持っています 新しい 願い、そしてそれらを適切に提案するために足の仕掛けをしました。 より便利な垂直アライメント （それなし 余分な作業）。
- クリストファー・カーク・ニールセンにもいくつかの願いがあります スタイルクエリのように、それを自然にやるべきであるべきことをより良いサポートのために
transform未知のサイズの要素を特定のサイズに強制するために、彼も 適切に書いた。 - マヌエル・マトゾヴィッチはもっと愛を持っています スタイル（および 州）クエリ（CSSのサイズと複雑さを減らすためのいくつかの本当の可能性があることに同意）および@scope。存在しない側では、 ミキシンへの投票 エコー：はい、お願いします！
- 昨年、Elly Loelが重み付けされました 同じ区別を使用する：すでに料理をしているもの（カスタムメディアなど）とまだ存在しないもの（例： Flex-Wrapの検出）。エリーにとって朗報です。リストのいくつかのことは、Subgridのように行われました。
- ネイサンノウラー スタイルクエリ、スクロール駆動型のアニメーション、@Scopeなど、強力な投票で合唱団に参加します。
- サラ・ゲバウアーには素晴らしいものがあります 境界とオフセットの制御についての彼女のウィッシュリスト。ねえ、SVGはそれを行うことができ、それはとてもクールです。さらに、個人的なお気に入りへの叫び：より便利な属性と
attr()関数。
うーん！それは多くの人々がCSSについて時間をかけて、彼らが望むものを明らかにするために時間を取っています。 CSSが最近行く方法は、2024年に再び大きな進歩を見て驚かないでしょう。
Stephanie Ecklesは、CSSで12のワンライナーを指摘しています それは 全て 非常に便利で強力です。
1つのライナー。
のようなもの p { text-wrap: pretty; } これにより、Webタイプがすべて良くなります。 5年前、彼らが何が来るのか知っていれば、私たちのギャップの口は床にあったでしょう。
ブレヒト・ド・ルイテ 2つの真新しいCSSとHTMLのものを取り、それらを一緒に破壊しました：
- 新しい
完全にCSSスタイル可能を除きます。 - アンカー位置API
これはクールな相互作用です。
しかし、これは実際には終日半ばに公開されました デモ すでに壊れています。 Chrome Canaryでは、実験的なWebプラットフォーム機能フラグがオンになっているためだけに機能したため、この実験的なものがどれだけ速く動くかを示すだけです。
そうではありません
ベン・フレーンはとても賢いアイデアを持っています CSSで角度のある線を描くため（ラインチャートなど）。奇妙なことに、CSSでは特に簡単なことではありません。さまざまな方法を作成して、それらを回転させることができますが、次のようにするのは難しいです。ここからここまで行を描画します。 SVGは通常、そのためのパスです。
ベンのテクニックでは、あなたはそれを利用します polygon() 関数と clip-path。特定の座標のクリップパスでポイントを「描画」し、1pxの差でまったく同じ座標に戻り、新しい色が「輝く」ことができる小さなギャップを残します。
のように：
clip-path: polygon(
0% 60%,
20% 90%,
40% 43.33%,
60% 61.67%,
80% 23.33%,
100% 18.33%,
100% calc(18.33% - 1px),
80% calc(23.33% - 1px),
60% calc(61.67% - 1px),
40% calc(43.33% - 1px),
20% calc(90% - 1px),
0% calc(60% - 1px)
);
ロビンレンドル 一度さまざまなチャートタイプを作成しました CSSのみですが、今までこのようなCSS「スパークライン」を見たことはないと思います。
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熱いシュレーディンガーの猫を作ることに成功 – ナゾロジー
極低温猫の時代は終わった？量子の重ね合わせに潜む温度問題
量子力学の世界において、「シュレディンガーの猫」といえば、生きているとも死んでいるとも言えない不思議な両義的存在として有名です。
想像の中の箱を開けると、猫は同時に両方の状態にあるという――どう考えても常識に反する設定が、なぜか理論的には成り立ってしまうことが、私たちの直感を大きく揺さぶってきました。
ところが、実際の実験でこの“猫状態”を再現しようとすると、どうしても猛烈に冷却しなければならないのが従来の常識でした。
ほんのわずかの温度上昇やノイズがあるだけで、せっかくの量子干渉がかき消されてしまうからです。
たとえるなら、とても繊細な砂の芸術作品を、あらゆる振動や風から必死に守り続けるようなイメージでしょう。
しかしそもそも、シュレディンガーのオリジナルな発想の中での猫は“普通の動物”です。
体温があって、外界の揺らぎをもろに受ける、いわゆる生々しい“温かみ”を持つ存在として描かれています。
それにもかかわらず、これまでの実験が狙ってきたのは温度や雑音を極限まで下げた“冷たい猫”でした。
これは仕方のないことでもあります。
量子の干渉現象はちょっとした熱エネルギーや環境の乱れですぐに壊れてしまうというのが、長い間の定説だったからです。
あたかも冷凍庫の扉をうっかり開けっぱなしにするとアイスクリームがすぐ溶けてしまうように、ちょっとでも熱が入り込むと量子の面白さが台無しになる――誰もがそう信じていました。
ところが近年、わざわざ冷やしこまなくとも、熱や雑音を抱えたままでも量子力学特有の干渉を引き起こせるはずだという議論が、研究者の間で盛んに交わされるようになりました。
そこで今回の研究では、実験装置そのものは約30ミリケルビンという極低温に保ちながらも、外部から雑音を注入して見かけ上“熱い”シュレディンガーの猫を生成できるか調べることにしました。
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ご注文は（本当に）AIですか？ #業務効率化 – Qiita
はじめまして。レアゾンHD・開発本部の中津留です。
前職では、工場向けの画像検査システムや組込みシステムなどの仕事をしていた開発エンジニアです。
弊社に入ってからは、なんちゃってPMにキャリアチェンジしています。そこで気づいた学びをポエムにしました。
近年、業務改善と効率化の手段としてAIへの関心が高まっています。しかし、AIはあらゆるビジネス上の課題に対する万能薬であるという認識は誤りです。本稿では、AI導入を検討する前に、既存の業務フローを徹底的に分析し、最適化することの重要性を主張します。この結論はPREP法を用いて説明され、業務効率化におけるAIの役割と、AIに頼らずに業務改善を達成した事例を比較分析することで裏付けられます。
結論
安易なAI導入ではなく、業務フローの洗い出しと最適化が重要である
AI導入を検討する前に、組織はまず既存の業務プロセスを詳細に分析し、最適化することに注力すべきです。高度なAIであっても、明確に定義されたインプットとワークフローがなければ、有意義な成果を期待することはできません。多くの場合、業務プロセスの最適化自体が、AIに頼ることなく大幅な効率向上につながる可能性があります。
AI導入に成功している企業の事例を見ると、その多くが効率化されたワークフローを基盤としていることがわかります。AIは、既存の洗練されたプロセスをさらに強化する役割を果たすことが多いのです。
事例１：パナソニック – 「ConnectAI」による社内生産性向上
パナソニックは、OpenAIの大規模言語モデルを基盤とするAIアシスタント「ConnectAI」を導入し、従業員の生産性向上を図りました。導入前の具体的な業務フローは明示されていませんが、情報検索、戦略立案、製品開発といった業務に多くの時間を費やしていたことが示唆されています。「ConnectAI」導入後、これらのタスクが自動化され、1年間で全国内従業員において18万6千時間もの労働時間削減を達成しました。利用頻度も増加し、当初は検索エンジンのような簡単な用途が中心でしたが、戦略策定や製品企画といったより複雑な業務にも活用されるようになり、一部では1時間以上の生産性向上につながっています。製造業特有の材料や製造プロセスに関する専門的な質問への利用も増えています。この事例から、AIアシスタントの成功的な統合と利用の増加は、従業員がAIを効果的に活用できる確立されたワークフローが存在していたことを示唆しています。利用用途の進化は、既存の業務プロセスにAIが適切に組み込まれ、適応されていることを示唆しています。1
事例２：オムロン – 製造業におけるAI活用
オムロンは製造プロセスにおいてAIを活用し、効率化と品質向上を実現しています。導入前の具体的な製造ワークフローは詳細には述べられていませんが、リアルタイムでのデータ分析や最適化が少ない、より伝統的なアプローチであったと考えられます。AI導入後は、製造プロセス中のデータをリアルタイムで分析し、生産ラインの最適化、異常検知と予知保全、品質向上に貢献しています。人間と機械の協調作業による高度な自動化も実現し、ロボットが反復作業を担い、人間はより創造的な業務に集中できるようになりました。製造拠点のデジタルエンジニアリングにバーチャル技術を導入し、リモート監視やシミュレーションによる効率化と柔軟性の向上も図られています。リアルタイムでのデータ分析と生産ラインの最適化の実現は、オムロンがAI統合の基盤となるデータ収集と処理のメカニズムを確立していたことを示唆しています。
事例３：セブン-イレブン – AIによる商品企画
セブン-イレブンは、商品企画に生成AIを活用し、効率化と売上増加に成功しました。導入前は、店舗数の多さと多様な商品ラインナップのため、新商品企画は困難を伴い、時間とリソースを要する手作業が中心であったと考えられます。AI導入後は、市場データとSNS上の消費者の反応を分析し、需要の高い商品を特定し、新たな商品アイデアを生み出すことで、商品企画プロセスを自動化しました。AIが提案した新商品は好評を得ており、売上増加に貢献しています。商品企画の効率が向上し、商品開発にかかる時間とリソースが大幅に削減されました。販売データやSNSの反応を効果的に分析する能力は、セブン-イレブンがこれらの情報を収集し、整理するためのシステムを整備しており、AIがそれを活用できたことを示唆しています。
事例４：LINE – ソフトウェア開発におけるAI活用
LINEでは、ソフトウェア開発において生成AIを活用し、エンジニアの業務効率化を図っています。導入前は、エンジニアがルーチンなコーディング作業、コードレビュー、エラー検出などに時間を費やしていました。AI導入後は、コード記述の提案、エラー検出、最適化対応などが自動化され、エンジニア一人あたり1日1～2時間の作業時間削減を実現しました。これにより、空いた時間を新たなサービスの考案といった付加価値の高い業務に充てています。LINEのエンジニアチーム内に確立されたコーディング慣行とワークフローが存在したことが、AIツールのスムーズな統合と活用を可能にしたと考えられます。
表１：AI導入の成功とプロセスの役割
| 企業名 | 業界 | AIの用途 | AIによって可能になった主なプロセス変化 | 導入前のプロセスの成熟度 (定性的評価) | プロセスに関連する主な成功要因 |
|---|---|---|---|---|---|
| パナソニック | 製造業 | 社内生産性向上 | 情報検索、戦略立案、製品企画の自動化による時間短縮 | 中～高 | 既存の業務フローにAIが効果的に統合されたこと、従業員がAIを活用する能力 |
| オムロン | 製造業 | 製造プロセス最適化 | リアルタイムデータ分析による生産ライン最適化、異常検知 | 中 | データ収集と処理のメカニズムが確立されていたこと |
| セブン-イレブン | 小売業 | 商品企画 | 市場データ分析とトレンド予測による商品企画の自動化 | 中 | 販売データと消費者データの収集・整理システム |
| LINE | IT | ソフトウェア開発 | コード提案、エラー検出、最適化の自動化 | 高 | 確立された開発プロセスとワークフロー |
AIに頼らずとも、業務プロセスの最適化に焦点を当てることで、効率と生産性を大幅に向上させることが可能です。プロセス改善手法、AI以外のテクノロジー導入、組織体制の変更などによって、多くの企業が業務効率化に成功しています。
事例１：株式会社建新 – 柔軟な働き方の導入
戸建住宅の分譲販売を行う株式会社建新は、「ALL-Win」を企業理念に掲げ、残業時間削減と完全週休3日制を目指し、働き方改革を推進しました。具体的な施策として、月1回の週休3日制の試行導入、始業前後のPC自動制御、残業事前申請制、労働時間モニタリング、現場管理ツールのデジタル化などを実施しました。その結果、月平均残業時間は2019年度の40時間から2021年には約20時間にまで減少し、営業利益は約200%増加、新卒採用応募者数も9倍に増加しました。この事例は、明確な目標設定、プロセス変更（残業の事前申請など）、そしてAI以外のテクノロジー（デジタルツール）の活用が、AIなしでも大きな効率改善につながることを示しています。
事例２：NECネッツアイ株式会社 – テレワークの推進
ネットワークソリューション事業を行うNECネッツアイ株式会社は、テレワークの推進により業務効率化と生産性向上を実現しました。2007年からペーパーレス化を推進し、2015年からはテレワークの実証実験を行うなど、段階的な取り組みを進めてきました。ペーパーレス化、フリーアドレス制の導入、在宅勤務の実証実験、業務進捗管理ツールの開発、サテライトオフィスの開設などを経て、全従業員を対象としたテレワークを本格運用しています。この事例は、段階的な検証と現場の意見を取り入れながら、着実にプロセス変更を進めることで、AIに頼らずとも効率化を実現できることを示しています。
事例３：株式会社唐沢農機サービス – 情報共有とマニュアル化
インターネット上で農機のマーケットプレイスを運営する株式会社唐沢農機サービスでは、顧客対応の効率化と均一化を図るため、属人化していた情報を共有化し、詳細な業務マニュアルを作成しました。これにより、迅速かつ的確な顧客対応が可能になり、月平均残業時間は約20時間から8時間に短縮、未経験者やパート従業員の雇用も容易になりました。この事例は、業務プロセスの標準化と情報へのアクセス改善が、AIなしでも業務効率を大幅に向上させることを示しています。
事例４：鹿島建設株式会社 – ERPシステム「HUE SCMシリーズ」の導入
鹿島建設株式会社は、20年以上運用してきた自社開発の基幹システムをERPパッケージ「HUE SCMシリーズ」で刷新しました。これにより、年間100万枚の書類削減というペーパーレス化を達成し、クラウド運用によるテレワークも推進されました。この事例は、AIではないものの、包括的なシステムを導入し、業務プロセスをデジタル化することで、大幅な効率改善と働き方の変革を実現できることを示しています。
表２：AIなしでの業務効率化成功事例
| 企業名 | 業界 | 効率化の課題 | 最適化の方法 | 主な成果 |
|---|---|---|---|---|
| 株式会社建新 | 不動産業 | 残業時間の削減、完全週休3日制への移行 | 柔軟な働き方の導入、業務プロセスの見直し、デジタルツールの活用 | 残業時間の大幅削減、営業利益の増加、採用応募者数の増加 |
| NECネッツアイ株式会社 | IT | 業務効率と生産性の向上 | テレワークの推進、ペーパーレス化、フリーアドレス制の導入 | テレワークの本格運用、通勤負担の軽減、従業員満足度の向上 |
| 株式会社唐沢農機サービス | EC | 顧客対応の遅延と属人化 | 業務マニュアルの作成と情報共有の促進 | 迅速かつ的確な顧客対応、残業時間の削減、人材育成の効率化 |
| 鹿島建設株式会社 | 建設業 | 複雑で老朽化した基幹システムの刷新 | ERPシステムの導入とペーパーレス化の推進 | 年間100万枚の書類削減、テレワークの推進、情報アクセスの向上 |
具体例：早すぎるAI導入の危険性
データ不足や最適化されていない業務フローのままAIを導入すると、期待される効果が得られないばかりか、業務の混乱を招く可能性もあります。
以下はデータ不足または低品質なデータによる失敗例です
- 不正取引検知AIの失敗 : ある金融機関が不正取引を検知するAIシステムを開発しましたが、実際の不正取引データが極端に少なかったため、誤検知が多く発生し、既存のルールベースのシステムに戻すことになりました。AIモデルの学習には十分な量のデータが必要であり、データが不足すると精度が低下します。
- 製造業における故障予測AIの失敗 : 製造業の企業が工場のセンサーデータを用いて製品の故障を予測するAIモデルを開発しましたが、センサーデータに異常値や欠損値が多く含まれていたため、正確な故障予測ができず、誤った判断を下してしまう可能性がありました。データの質も量と同様に重要です。
- 製造計画AIの失敗 : ある半導体メーカーが製造工程の一部でAIを活用しようとしましたが、プロジェクト途中で方針が二転三転し、必要なデータが十分に取得できず、AIの有効性を十分に発揮できませんでした。AI導入の目的と必要なデータを明確にすることが重要です。
最適化されていない業務フローとの不整合による失敗例 - カスタマーサポート自動化AIの失敗 : ある企業がコスト削減を目的にAIを活用した自動応答システムを導入しましたが、顧客体験の向上を考慮せず、自動応答の誤回答が多発したため顧客満足度が大幅に低下し、導入後6ヶ月でシステムが廃止されました。既存の業務フローを十分に分析せずにAIを導入すると、顧客満足度を損なう可能性があります。
- コンテンツ作成における生成AIの失敗 : ある企業では、すでにテンプレート制作や定型化が進んでいたにもかかわらず、生成AIを導入した結果、プロセスが複雑化し、導入前よりも人員の稼働が増加してしまいました。既存の業務プロセスとの整合性を考慮せずにAIを導入すると、逆効果になることがあります。
- ユーザーの協力が得られないAI導入の失敗 : IT部門だけでAI導入プロジェクトが進められ、現場の担当者がその価値を理解しない場合、AIツールは活用されず、宝の持ち腐れとなってしまいます。AI導入を成功させるには、現場の意見を聞き、共に作り上げていくことが重要です。
安易なAI導入ではなく、まず既存の業務フローを徹底的に洗い出し、最適化することが、持続可能で効果的な業務改善への道筋です。AI導入で成功している事例の多くは、事前に業務フローが整理・最適化されています。また、AIに頼らずとも、業務プロセスの改善、テクノロジーの導入（AI以外）、組織体制の変更などによって、顕著な業務効率化を達成している企業も数多く存在します。一方、データが不足していたり、既存の業務フローとの整合性が取れていない状況でAIを導入すると、期待される効果が得られないばかりか、業務の混乱を招き、投資が無駄になる可能性さえあります。
したがって、まずは業務フローを見直し、最適化を図ることが、真の業務改善につながります。AI導入は、その後の選択肢の一つとして検討すべきです。最適化されたビジネスプロセスは、将来的なAI導入の際にも、その効果を最大限に引き出すための強固な基盤となるでしょう。
デジタル変革への取り組みにおいて、プロセス最適化に焦点を当てることは、長期的な利益をもたらす基盤となります。適切に最適化された業務プロセスを持つ組織は、将来的にAIの力を効果的に活用するための準備が整っていると言えるでしょう。
ということで、Geminiに記事を作成してもらいました。我ながらうまく書けていると思います。
AIとハサミは使いようの時代ですね。
さて伝えたかった内容としては、問いの設定によってAIの真価が問われるという話です。
初めてのタスクを振り返ってみた内容を先日、LayerX様のイベントで発表してきました。
今回の糧としては、巨視的な視点が足らず、対処療法になってしまったことです。
以下が一般的な広告代理店のバリューチェーン（業務フロー）です。
チェーンの各段階には担当者がアサインされていますが、それぞれが認識している問題点は異なっているのが実情です。
つまるところ、今回の経験から得られた教訓は、まさにこのバリューチェーンマネジメントの重要性にある、ということになりますね。
当日の様子は以下のyoutubeにて公開されています。
▼採用情報
レアゾン・ホールディングスは、「世界一の企業へ」というビジョンを掲げ、「新しい”当たり前”を作り続ける」というミッションを推進しています。
現在、エンジニア採用を積極的に行っておりますので、ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひ下記リンクからご応募ください。
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