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AI Transfomationへ導くLEXAR

AI Tranfomationを実現した企業は営業利益を倍にする、そんなことも夢ではなくなります。

しかし、今のままでは、DXで繰り替えしてきた期待とのGAPに落胆する未来になります

LEXARならDXをはるかに超える生産性向上を実現するAITransformationの実現を支援出来ます

AI Xの生産性

AI X Cycle.png

Value

進化する企業から、真価を発揮する企業へ

AIは企業の生産性を飛躍的に高める可能性を持っています。
しかしそれは単なる効率化ではありません。

AIは企業の生産性そのものを変え、
利益構造や売上構造を 根本から変える可能性 を持っています。

私たちはこの変革を

AI X（AI Transformation）

と呼びます。

しかし一つ重要な事実があります。

​現在ほとんどの企業は、今のままではAI Xを実現出来ません。

Premise

前提として企業改善はXプロセスで進む

企業における改善は、次の4つのステップで進みます。

把握 → 分析 → 企画 → 実行

この循環をXプロセス と呼びます。

企業の生産性は、このXプロセスを

  • 速く(DXは10レベル、AI Xは日レベル)

  • 高く(業務当たりの生産性向上の度合い)　

  • 広く(DXはIT専門家、AI Xは全従業員)

 

回せるかで決まります。​

AI Xとは、このXプロセスを 桁違いの速度と規模で回す企業です。

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Lesson

​期待と落胆の歴史、DXから得る教訓

DXでは主に2つの教訓があります。1つ目はバズワードとなり、導入するが期待していたほどの効果がなかったことが1度や2度ではない点。２つ目が分析・企画・実行が困難を極め、うまくいかなかった点です。
これらの原因はただ１つです。Ｘプロセスの起点である「把握」を十分に行ってこなかったからです。DXでは直接効果を生まない把握は軽視され、これら多くの問題の震源地となってきました。

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​ここでの「把握」とは、企業の業務・システム・データの仕様を構造化して可視化することを指し、これを企業構造と呼びます。​

Condition

DXの教訓を生かすことが、AI X実現の条件

AI Xを実現するためにはDXの教訓を十分に生かす必要性があります。

把握を軽視した施策は、どんなに精度の高いAIを使ってもDXのように期待したほどの成果は上がりません。

また、把握はDXの時のように一部のIT専門家が理解出来ればよいのではありません。

AIが理解できる必要：AIが仕様を理解出来なければ、システムの分析・企画実行を支援出来ません。これまでの人によって書き方の違うEXCELやWORDの仕様書ではAIは誤作動(ハルシネーション)を連発します。

全ての従業員が理解できる必要：ある業務部門の担当者が業務全体を理解せずに、自分が担当している領域を勝手に改善しまうと、前後の業務プロセスに重大な影響を与えてしまうことがあります。また全体像を理解出来ないと改善の本質も見えてきません。このように、企業構造は特定のIT専門家ではなく従業員が理解できるようになることで、分析・企画・実行の全フェースに好影響を及ぼします。

Requirement

​AI X実現の要件

Xプロセスを早く高く広く回すにはこれらを回すための基盤が必要となります。基盤に必要な要件は以下です。

  • 早く：企業構造が瞬時に把握出来、データは権限のあるすべてのデータを誰にも依頼せずにすぐに欲しいカットで取り出せ、実行(システム構築やAIエージェント構築)もすぐにできる。問題があれば、すぐに修正してすぐにリトライ

  • 高く：定型作業はすべてＡＩエージェントにより自動化され、人間は判断のみを行う。データ管理はすべてシステム化され、EXCELはもちろんSaaSもノーローコードもない。すべてのデータはシームレスに連動し、一切のサイロ化を許さない。

  • 広く：すべての従業員が改善作業に取り組み、IT専門家に依存しない改善を自律的に行う。活動は全社のあらゆる領域に及ぶ

 

これらの要件を満たすには、これを実現する基盤が必要です。

それがAI Xプラットフォーム「XERV」です。

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