こんにちは！TX事業本部 インフラ事業部のISです。

先日、AWS Japan本社で開催された「AI-BPR ワークショップ」に、
当社メンバーと参加してきました。

以前ご紹介した「AIでアプリを作る」体験に続き、
今回のテーマは
「AIエージェント前提で業務プロセスを組み替える（BPR）」。

しかも当日、自分たちの業務を題材に“動くAIエージェント”まで作ってしまう
という濃い時間でした。レポートします！

AI-BPRって何！？

ひとことで言うと
「AIと対話しながら、業務の“強み”に集中できる形へ組み替える」手法です。

進め方は4ステップ。今の業務を可視化するObserve、
AIに任せる部分と人が磨く部分を仕分けるShift、
実際にAIエージェントを試作して評価するSimulate、
実運用に向けて意思決定するForecast。

面白いのは、いきなり「課題は何？」と粗探しから入らないこと。
まず“顧客への価値”と“自分たちの強み”から見つめ直すので、
終始ポジティブに進みます。

自分の業務が“作り替わって”いく

私たちの題材は、私たちが担当している
月次のセキュリティ監査業務（詳細はぼかしています）

複数の情報源を人手で洗い出し、緊急度の高いものを突き合わせて
資料化する…という、地味だけど神経を使う仕事です。

Observeで業務を図にすると、
「強み」と「負荷」が同じ工程に重なっていることが一目で判明。
Shiftでは、その突き合わせや資料作成をAIに委譲し、
人は“最終判断”に集中する形へ組み替えました。

AIに仕事を“奪われる”のではなく、人がより価値の高い判断に回る——
この発想の転換が、いちばんの気づきでした。

その場で“動くAI”を作って評価！

驚いたのはSimulate。仮のデータを使って
その場でAIエージェントを試作し、実際に動かして採点しました。
1回目は「提案文が定型的で物足りない」という評価。

そこをAIと相談して改良すると、2回目は「そのまま会議で使える」水準に。
改善が点数でハッキリ見えるのが痛快でした。

最後のForecastでは「もし3ヶ月後に失敗していたら？」
と先に失敗を語り合い、
“ここまでの失敗はOK”という許容ラインを決めてから踏み出す進め方に。
挑戦のハードルがぐっと下がる、うまい仕組みだと感じました。

おわりに

「AIは効率化の道具」という思い込みが、いい意味で崩れた一日でした。
AI-BPRは、“AIに何をさせるか”ではなく“人が何に集中するか”を問い直す
手法だと実感しています。

それから、これは個人的な感覚ですが——前回のAI-DLC、
そして今回のAI-BPRとワークショップを重ねるたびに、
自分自身の“AIを使いこなす力”がどんどんアップしているように感じます。
触れば触るほど手に馴染んでいく感覚で、これがなんとも楽しい！

そして次のステップは、この体験を社内へ広げることかと。
AI-BPRワークショップを開き、そこで磨いた手応えを
実際の業務導入につなげていきたいと考えています。
今回作った“動くAIエージェント”を、
いよいよ現場で走らせるフェーズになります！

今回、開催・運営くださったAWSの皆さまに、心より感謝申し上げます。

……またお察しの通り、このブログもAIと相談しながら書きました。
作るのはAI、判断するのは私。

個人のスキルも、会社の挑戦も——
テクノブレイブは常にパワーアップし続けます！

「おもいやり」と「おもしろ」で、世界をちょっと便利に。
テクノブレイブはこれからも“おもいやり おもしろ”を追求し、
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