大規模言語モデルを活用した全社的な業務プロセス再設計の戦略的展望

解説

多くの企業が人工知能（AI）を単なる個別の「効率化ツール」や限られた部門での実証実験で終わらせることなく、全社的な意思決定や根本的な業務プロセスの再構築にどうつなげるかという課題に取り組んでいます。

これに対し、アクセンチュアとOpenAIはグローバル戦略的パートナーシップの枠組みをさらに日本国内に拡充し、共同での変革モデルを提示しました。特に「製造」分野と「金融」分野を重点領域として挙げています。

今回の取り組みでは、単なる個別の業務改善に留まらず、部署やシステムに分散している知識をAIが意味的・構造的に扱えるように整える「オントロジー化」に着目しています。これにより、「生産管理」「製造プロセス」といった、これまで部門間の連携が難しく、非定型で属人化しがちな複雑な業務プロセス全体を一括して再設計することを目指します。

このアプローチの最大のポイントは、組織構造やシステム部門の枠を超えた「部門横断的な変革」を実現しようとしている点にあります。多くの日本企業にとって課題となりやすいこの領域での成功事例作りを通じて、AI導入の次のステップを示唆しています。

ポイント

• アクセンチュアとOpenAIが国内協業を拡充し、製造・金融分野において全社的な業務プロセス再設計モデルを提示した。
• 単なる効率化ではなく、部署間の知識やプロセス全体を構造化（オントロジー化）し、AIを活用して変革を目指す。
• 目標とする成果は、部門横断的な非定型業務の抜本的な再設計であり、工数の大幅削減も視野に入れている。

情シスへの影響

■業務設計・システム連携面

特定の技術要素や設定変更を管理する直接的なインパクトはありませんが、全社システムの構造的な見直しと、データガバナンス、セキュリティ、リスク管理体制の構築が必須課題となります。

特に、部門間で散在する知識（ノウハウ）をAIが利用可能な形式に「構造化」（オントロジー化）するため、業務プロセスや関連システムへの深い理解と情報整理作業が必要になります。

影響範囲

全社的なビジネスプロセスおよびデータガバナンス/セキュリティポリシー

*影響を受ける領域: 組織全体のワークフロー、知識管理システム、コア業務アプリケーション。

*対象範囲: 部門をまたがる複雑な非定型業務（生産計画、営業プロセスなど）。

*必要な対応: データ構造の標準化、部門横断的なデータ連携基盤の設計。影響は全社規模で考慮が必要。

重要度

★★★☆☆

対象者

• セキュリティ担当者
• AD管理者
• ネットワーク管理者
• M365管理者

優先度

計画的に対応

優先度の理由

この記事は特定の製品や技術の脆弱性・機能変更に関する直接的な指示ではありません。しかし、AI導入を次の段階に進めるための『組織変革』と『データ構造化』という観点から非常に重要性が高い情報です。

早急にパッチ適用が必要なセキュリティリスクではないため「今すぐ対応」は不要ですが、「全社規模のプロセス再設計」は工数がかかり、計画的な検討が求められます。自社の業務フローにおける属人化・部門間連携の問題点を洗い出す機会として活用すべきです。

確認手順

• ① 部署間の業務プロセスにおける「非定型性」「属人化」が高い箇所をリストアップする。
• ② 上記のプロセスにおいて、現在データや知識がどこに散在し、どのような形式で扱われているかを洗い出す。（＝オントロジー化が必要な情報源特定）
• ③ データガバナンス部門と連携し、全社的な「知識」および「業務フロー」を俯瞰的に捉えるためのワーキンググループを設立する。
• ④ 既存システムが抱えるデータサイロ化（データの孤立）の問題点とその影響範囲を特定する。
• ⑤ OpenAIや類似のAIプラットフォームを利用したパイロットプロジェクトでの成功体験に基づき、自社内のPoCテーマを選定し、部門横断的に複数のステークホルダーを巻き込んだ検討を開始する。