ITオートメーションとは
AIプラットフォームを利用して高精度な予測結果をリアルタイムに配信、
柔軟なインフラ基盤とワークフローの自動化で業務オートメーションを実現
- 業務の自動化（業務の変革）
- コロナ禍により、企業は人間が作業する仕事の見直しを進めています。
これからは人間の手作業は無くなり、全てＩＴで業務を実行する時代が到来します。 - AIエンジン（技術の変革）
- 業務を自動化するために必要なのは、高精度な予測です。最先端のＡＩエンジンによる
ディープラーニングで、人間の叡智と同等以上の結果を出します。 - システムの自律化（ITオートメーション）
- ＡＩの予測結果をリアルタイムに情報配信。ワークフローの自動化とそれを実行する
インフラ基盤で、ＩＴによる業務のオートメーション化を実現します。
コロナ禍がもたらした社会変化
コロナ禍による環境の変化
新型コロナウイルスの影響により企業を取り巻く環境は大きく変わり、ニューノーマル時代に対応出来る企業経営が求められるようになりました。
コロナ禍でこれまでの生活スタイル、経済の全てが止まる事態が発生したことで、今までの道徳観、既成概念がリセットされ、新たな価値観が芽生え、生活様式が一変しました。
コロナ禍で分かったことは、従来の社会を支えていた仕組みや価値観の限界が見えたのです。
今後、この様な状況に対し、経営者はどう対応し、成長戦略を描くべきなのか。
新しい常態、行動の変化
いまだコロナ終息の見えない状況下、企業は事業を継続する判断を迫られています。
人々が外出を控える中で外食や観光、航空・交通などを筆頭に経営危機に陥る企業が増大しました。
人々の購買意欲も冷え込み、今迄売れた商品が売れなくなりました。
経済が元の様に回復が見込めない中、企業は新たな事業スタイルを確立しなければ生き残れない状況にあります。
今後も第２のパンデミックを見据えた上で経済に合わせた事業モデルを検討しなければならないのです。
会社は事務所などの存在感も変わり、仕事を行う上でテレワークが当たり前になり、働く従業員、社員がリモートワークを行えるような新しい環境を整備し始めました。
新しい常態に向けて、業務効率化の見直し
今後は、離れた場所から少ない人数で業務を回し、生産性を上げることが求められてきます。全ての業務をオートメーション化し、業務効率と生産性の向上、働き方改革への取り込みを加速させる必要があります。
高価な業務システムを時間かけて導入する時代は終わりました。
国が推し進めるデジタルトランスフォーメーション（DX）においてもようやく加速させる機運が生まれてきています。
ニューノーマル時代の働き方を推進する原動力として「AI/自動化」を本格的に導入する時期を迎えたといえます。
ITオートメーションでどう変わるのか？
今後は生産性を上げる為にオートメーション化の選択が必要不可欠となります。
人間の行っていた作業、データを抽出して判断する時間、機械に対しての作業指示、人間に対しての指示について、
やり取りする部分はワークフロー、考える時間はＡＩに置き換える自動化が必然となります。
オートメーションを実現する為に人からＩＴへの移行により、業務のオートメーション化が実現されるのです。
オートメーション化を実行する為には
業務をオートメーション化（自動実行）することで、業務メニューを必要としない世界が実現します。
自動と手動が混在する世界、高度な生産性、オートメーション化に向けて業務の変革が進んでいます。
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売上予測変化指標をAIプラットフォームに
組み込み未来の売上を予測します
過去の売上実績データを元に天気情報やイベント情報など、変化指標をAIプラットフォームに組み込みを行い、未来の売上を予測します。予測された売上や客数などを帳票や速報などの情報をＰＵＳＨで配信を行います。予測されたデータは業務を行う上での判断数値として利用します。
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リアルタイムな情報配信売上速報、問題発生を自動で配信
これまでは業務メニューから見たい帳票や画面を選択して確認したい条件を登録してから画面表示や帳票出力を行っていましたが、今後は売上データを収集した時点で売上速報を自動で配信を行う事が可能となります。問題の発生や緊急性を伴うような場合は管理者や経営者に配信します。リアルタイムな情報の配信、日次処理など、定期的な情報の配信を自動実行します。
ガルフネットが実現する業務のオートメーション
業務のオートメーション化
業務の元データとなるＰＯＳからの売上データ、勤怠打刻データや発注データ、仕入データ、棚卸データ。
これら業務で利用する元データに関してはデータの補正や追加が必ず発生します。
人間は必ずミスをする事を前提とした場合、発生の都度、もしくは日次でのデータ内容チェック、不正なデータの検知、
データの自動補正などを想定しなければなりません。
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AIパラメータ、マスタ設定
複雑なパラメータ設定やマスタ登録など、
人間が時間をかけて行う処理を
AIを利用して自動登録します。全ての項目に対して設定するのではなく設定内容から一定の規則性を見出して自動で設定します。
業務に沿った設問などから自動でパラメータやマスタ項目を埋めていき登録作業の手間を軽減します。 -
データの検知・補正
不整合なデータの検知、
自動補正、洗い替え機能事前にミスと思われるデータの検知を行いAIで内容を判断、補正や洗い替えがあるデータは業務締め処理を行う前段階でクリアの状態とします。補正を行った結果は管理者に自動で通達を行います。また、自動補正前に管理者が確認を行った後にアプリから実行指示します。
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生産高勤怠
作業時間ではなく結果に対しての成果を把握
成果は実績ポイントで評価これからは働いた時間ではなく働いた結果（＝実績）を計測する勤怠管理が必要となります。作業を行った時間ではなく結果に対しての成果を把握する仕組みとなります。行う作業を作業マスタに設定。行った作業に対しての成果物、作業実績もマスタに重みづけを登録する事で働いた時間に関係なく今日行った作業に対しての結果で実績ポイントで評価します。
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ワークフロー型業務設計
データ収集結果の連絡、
確認依頼を担当者・管理者に通達全ての作業においてワークフロー型の業務設計を行います。人間同士のコミュニケーションのワークフローの設定以外にシステムで発生するデータを元にデータ収集の結果の連絡、確認依頼を担当者、管理者に通達を行います。人間が能動的に設定して相手先に確認を取るのではなくデータ発生時点で速報などのデータを通達する。売上データの数値を認識してリアルタイムにシステム側で判断を行う、閾値を判断してマネージャに対してのマネジメント指示を即時で実行します。
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自動発注
AI予測された売上情報を元に販売量を算出、
適正量の発注を実現AIプラットフォームから予測された売上情報を元に商品やメニューの販売量を算出。現時点の理論在庫、廃棄や在庫移動、納品リードタイムを考慮して必要な発注量を算出します。担当者は調整が必要な商品のみ数量の調整を行います。確認を行わなくても適正量の発注が実現出来ます。
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自動シフト
AI診断された結果を基に
シフトを自動割り当てＡＩで判断された結果をシフトに展開を行う。店舗で最適なシフトパターンの自動作成、従業員の規定の時間やポジション、スキルレベル、担当業務などを加味した形でシフトの自動割り当てします。
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インフラ環境
閾値に達した場合、必要なリソースが自動に
拡張、縮小されます業務を常に安定稼働させる為にはリソースの拡張や縮小が即座に対応出来るインフラ環境が必要です。閾値に達した場合、必要なリソースが自動に拡張、縮小されるようになります。また、遠隔地などでスマホやタブレットを快適にインターネット出来るようなＷi-Fi環境を提供します。
BBP
Next Generationに対応したITソリューションを一括提供
ガルフネットの提供するITオートメーションで業務を合理化。
流通/小売業で豊富な導入実績を持つ
ガルフネットのITプラットフォームBBPで
Next Generation経営を支援します。