【Chat GPT】業務改善の実現方法を聞いてみた

AI/データサイエンス

最近大流行のChat GPTを使って、”業務改善の実現方法”について聞いてみました。以下は、Chat GPTにて英語で質疑応答した文章をDeep Lで和訳し、ごく一部不自然な表現を修正したものです。

なお、Chat GPTは論文や書籍については架空のコンテンツを提示してくることがあることがわかっていますので、ご注意ください。

また、そもそもChat GPTとは何かについては以下Wikipediaを参照ください。

ChatGPT – Wikipedia

またAIとは何かについては以下を参照ください。

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業務改善の実現方法を聞く

ではさっそく、Chat GPTとのやりとりを紹介します。なお、元々英語でやりとりしましたので、”業務改善”を”BPR(Business Process Reengineering)”としてやりとりしています。

人間
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Q:BPR(ビジネス・プロセス・リエンジニアリング)を実現するには?

Chat GPT
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BPR(Business Process Reengineering)とは、ビジネスの業績と効率の大幅な改善を達成するために、業務を根本的に変えるプロセスのことです。ここでは、BPRを実現するためのステップを紹介します。

  1. ビジネスプロセスを定義する。再構築が必要な主要なビジネスプロセスを特定し、各プロセスの詳細なマップを作成する。
  2. 現在のプロセスを分析する。ボトルネック、冗長な手順、非効率性など、改善すべき点を特定するために、現在のプロセスを詳細に調査する。
  3. 利害関係者に参加してもらう。BPRには、従業員、顧客、サプライヤーなど、組織のあらゆるレベルの利害関係者を参加させる。利害関係者の意見は、改善すべき領域を特定する上で貴重なものとなります。
  4. プロセスの再設計。分析に基づき、ビジネスプロセスを再設計し、無駄をなくし、手順を合理化し、効率を向上させる。
  5. 新しいプロセスを導入する。テクノロジー、ワークフロー、組織構造への必要な変更を含め、新しいプロセスを導入します。
  6. 監視と評価。新しいプロセスのパフォーマンスを定期的に監視、評価し、効果的に機能していることを確認するために必要な調整を行う。
  7. 継続的な改善。組織の競争力と効率性を維持するために、時間をかけて継続的にプロセスを見直し、改善する。

これらのステップを踏むことで、BPRを実現し、組織のパフォーマンスと効率を向上させることができます。ただし、BPRは複雑で困難なプロセスである可能性があり、組織から多大なリソースとコミットメントを必要とする場合があることに留意することが重要です。

人間
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Q:項目1と2について、現在のビジネスプロセスを定義し、分析するにはどうすればよいですか?

Chat GPT
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BPRでは、現在のビジネスプロセスを定義し、分析することが重要なステップとなります。ここでは、現在のプロセスを定義し、分析するためのステップをいくつか紹介します。

  1. 対象業務プロセスを特定する。 再構築が必要な主要業務プロセスをすべて特定し、その影響度と再構築に必要なリソースに基づいて優先順位を付けます。
  2. 業務プロセスのマップを作成します。各プロセスの詳細なマップを作成します。このマップには、関連するすべてのステップ、関係者、インプットとアウトプット、およびすべての意思決定を含めます。
  3. プロセスを調査する。プロセスにかかる時間、必要なリソース、エラーの数、その他プロセスに関連する指標など、各プロセスを詳細に調査します。
  4. データを収集する。プロセスのフローチャート、時間とコストのデータ、顧客からのフィードバックなど、プロセスに関するあらゆるデータを収集する。
  5. 改善点を特定する。データに基づいて、ボトルネック、冗長なステップ、非効率性、顧客満足度の低い領域など、改善のための領域を特定する。
  6. 利害関係者を巻き込む。プロセス分析には、従業員、顧客、サプライヤーなどの利害関係者を参加させる。利害関係者の意見は、改善すべき領域を特定し、BPRがすべての関係者のニーズに合致していることを確認する上で、貴重なものとなる可能性があります。

これらのステップを踏むことで、現在のビジネスプロセスを定義、分析し、改善すべき領域を特定することができます。この情報は、パフォーマンスと効率の望ましい改善を達成するために、プロセスを再設計する際に非常に重要となります。

人間
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Q:利害関係者を巻き込む際に注意すべきことは?

Chat GPT
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BPRで利害関係者を巻き込む際には、以下の点に注意することが重要です。

  1. コミュニケーション。BPRの目的とメリットを明確に伝え、BPRのプロセス全体を通して利害関係者に進捗を知らせる。
  2. 包括性。従業員、顧客、サプライヤーなど、関係するすべての利害関係者がプロセスに参加するようにする。これにより、再構築されたプロセスがすべての関係者のニーズに合致していることを確認することができます。
  3. コラボレーション。利害関係者間のコラボレーションを奨励し、利害関係者が意見やフィードバックを提供する機会を設ける。これにより、BPRの取り組みへの賛同と支持を得ることができます。
  4. 権限委譲。利害関係者が業務プロセスのオーナーシップを持ち、プロセスを改善するための意思決定を行うことができるよう、権限を与える。これは、再構築されたプロセスが長期的に持続可能で効果的であることを保証するのに役立ちます。
  5. 課題の認識。利害関係者の貢献を認め、それに報いるとともに、再構築プロセスにおいて彼らが直面する可能性のある課題を認識する。これにより、取り組み期間中の士気とモチベーションを維持することができます。

これらの点に留意することで、利害関係者を効果的にBPRプロセスに参加させ、BPRがすべての関係者のニーズに合致していることを確認することができます。

人間
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Q:項目3について、プロセスを再設計するにはどうすればよいですか?

Chat GPT
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プロセスの再設計は、BPRの重要なステップです。ここでは、プロセスを再設計するためのステップをいくつか紹介します。

  1. 目的を定義する。何を達成したいのか、どのような指標で成功を測るのかなど、BPRの目的を明確に定義する。
  2. ベストプラクティスを特定する。他の組織のベストプラクティスを研究し、自組織に適用できるプロセスや技術を特定します。
  3. プロセスを再想像(原文、reimagine)する。プロセス分析とベストプラクティスの調査から得た情報をもとに、プロセスを一から考え直す。非効率性を排除し、プロセスを合理化し、顧客満足度を向上させる方法を検討する。
  4. プロトタイプを作成する。再設計したプロセスのプロトタイプを作成し、制御された環境でテストします。テストの結果を基に、プロセスを改良し、必要な調整を行います。
  5. プロセスを実施する。再設計したプロセスをテストし、改良したら、組織で実施します。従業員にはトレーニングとサポートを提供し、プロセスが円滑に運営され、望ましい結果が達成されていることを確認するために、プロセスを監視します。
  6. 継続的に改善する。プロセスを継続的に監視し、利害関係者からフィードバックを収集します。この情報をもとに継続的な改善を行い、プロセスが長期にわたって適切かつ効果的であることを確認する。

これらのステップに従うことで、体系的かつ効果的な方法でプロセスを再設計し、パフォーマンスと効率の望ましい改善を達成することができます。

人間
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Q:BPRの良い例はありますか?

Chat GPT
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はい。BPRの成功例をいくつかご紹介します。

  1. FedEx Corporation。フェデックスはより効率的でコスト効果の高いサービスを提供するため、配送プロセスを再構築した。同社は業務を合理化し、先進技術を導入し、従業員にリアルタイムの意思決定をさせることで、効率と顧客満足度を大幅に向上させた。
  2. GEキャピタル。GEキャピタルは、融資処理プロセスを再構築し、融資処理に要する時間を10日間からわずか24時間に短縮しました。プロセスの合理化、多くの手動タスクの自動化、従業員間のコミュニケーションとコラボレーションの改善により、大幅なコスト削減と顧客満足度の向上を実現しました。
  3. Procter & Gamble社。プロクター・アンド・ギャンブルは、サプライチェーンプロセスを再構築し、リードタイムの短縮、配送の正確性の向上、在庫回転率の改善を実現しました。同社は新技術を導入し、プロセスを合理化し、サプライヤー、顧客、社内チーム間のコラボレーションを改善した結果、効率と顧客満足度を大幅に向上させました。
  4. Xerox Corporation。ゼロックスは、文書管理プロセスを再構築し、文書処理のスピード、正確さ、セキュリティを向上させました。同社は、新技術の導入、プロセスの合理化、従業員や部門間のコラボレーションを改善し、効率性と顧客満足度を大幅に向上させた。

これらはBPRの成功例のほんの一部であり、他にもさまざまな業界や組織で多くの事例があります。これらの企業は、プロセスの再構築により、業績、効率、顧客満足度の大幅な向上を達成しました。

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使って見ての感想

感想としては、まずやりとりの流れやその返答が非常に自然で、かつ説得力があります。数千億単語に該当する言語情報データを使って学習し、100億超のパラメータで構成されるGPT-3の流れを汲んでいるのでしょうから、当然なのかもしれませんが、それにしても、質の高さに驚きました。

また、今回のように自分の詳しくない分野で”大まかな論点を整理してほしい”時には非常に有益と感じる反面、この世にないアイディアを得るのに使えるかは不明、また論文や書籍の参照には使えませんでした。(以下の別記事参照)

いずれにしても、凄まじい技術です。使わない手はないでしょう。

同様の実験を以下の通り行っています。以下ご参照ください。

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