システム間を行き来する「往復作業」の検出
スプレッドシートからブラウザへコピーしてまた戻る。そんな2つのシステムの間を一日中往復する作業を、AIBOUは数えます。実際の事例では、1人で1日約250往復。数字で証明された、自動化の最有力候補です。
課題
工場ではすべてがデータ化されている一方、オフィス業務の多くは計測されていません。
結果として改善が勘に頼りがちになり、これまでの手法には限界がありました。
画面録画やキーロガーはすべてを記録し、そして信頼を壊します。あれだけの情報を集めても、改善は生まれません。
手書きの工数表は主観的かつ事後的で、精度も曖昧です。記入の負担が重いため、導入から数か月で形骸化してしまいます。
BIツールが見える化するのは、すでにあるデータだけです。『誰が次に何をすべきか』、そして『その対策が効果的だったのか』までは教えてくれません。
プライバシー・バイ・デザイン
AIBOUが観察するのは仕事の中身ではなく、仕事のかたち。どのアプリで、どのウィンドウで、いつ、アクティブだったか。ムダを見つけるにはそれで十分であり、信頼を保つには、それ以上は要りません。
閲覧権限は組織階層に沿って設定され、個人単位の詳細は指定された役員に限定。すべての閲覧が監査ログに残ります。何を収集し、誰が見られるかは、製品の中でそのまま確認できます。
見つけられるもの
スプレッドシートからブラウザへコピーしてまた戻る。そんな2つのシステムの間を一日中往復する作業を、AIBOUは数えます。実際の事例では、1人で1日約250往復。数字で証明された、自動化の最有力候補です。
会議・メール・チャットの割り込みが1日のどれだけを奪っているかを定量化。「返信が遅い」を、責める言葉から業務量の事実に変えます。
実際の作業時間をVistructionの標準時間と比較します。60分で終わるはずの作業に180分かかっている場合、プロセスの問題か、標準時間の陳腐化を示しています。
ダッシュボードではなく、エージェント
多くのツールはグラフで終わります。
AIBOUは検出した事実を構造化された改善候補に変換し、そのままSCADのループに流し込みます。誰も声を上げる時間がなかった改善を、システム自身が始めるのです。
AIBOU
客観的な業務イベントを静かに記録。中身は一切取得しません。
AIBOU
システム間の往復、細切れ時間、慢性的な残業、標準時間とのギャップ。
→ SCAD
検出結果は、すぐ議論できる改善候補としてSCADに届きます。
SCAD + AIBOU
「なぜ」を5回繰り返す対話の根拠として、AIBOUの客観データが使われます。
ループ
対策はSCADで実行され、次の観察がその変化を映し出します。
改善は、誰かが気づいて声を上げるのを待たなくていい。データが先に手を挙げます。
思想
工場が何十年も改善を続けてこられたのは、そこでは仕事が見えるからです。
AIBOUは同じ3つの規律を、オフィスワークにもたらします。
最小限かつ客観的なイベントが、見えないデスクワークを計測可能にします。監視はしません。
実際の作業時間とVistructionの標準時間を対比させることで、そのギャップが改善すべき課題（アジェンダ）として浮き彫りになります。
検出されたムダはSCAD（Share · Check · Adjust · Do）のサイクルへと組み込まれ、ループを重ねるごとに継続的な改善へとつながります。
AIBOUの名前は「相棒」から。働く人の側に立ち、過負荷を罰するのではなく、証明します。
働く時間を、見える化する。