データを自社に取り戻す。会社が自分で回り始める

課題

AIを足しても、測れない会社は速くならない。

同じ指示でも、書く人と日によって結果が変わります。データが各SaaSに散らばったままだと、何が起きたかを自分で測れません。測れなければ直せず、直せなければ改善は積み上がりません。属人化したままAIを足すと、ぶれる作業がぶれたまま速くなるだけです。

散らばったままの改善と、自社に集めたあとの改善

測れない状態では、良くなったのか偶然かを区別できない。データが自社にあると、直した結果が次の判断の材料になる。

データが自社にあると、計画・実行・測定・改善がデータの上で回ります。改善が次の改善を呼び、貯まったデータが次の判断を速くします。重いのは最初のひと押しだけです。

一度回り始めた会社との差は、足し算ではなく掛け算で開きます。2〜3年後、その差は追いつくための費用が払えない大きさになります。

回る輪と、輪が切れる場所

一周するたびに、次の一周が速くなる。データを外の器に預けたままだと、測る工程で輪が切れる。切れた輪は、どれだけ速く回そうとしても進まない。

何がどこにあり、誰が持っているかを先に確定します。ここを飛ばすと、後から集める作業が全部やり直しになります。

散らばったデータを自社のDBへ集め、同じものを同じと呼べるようにします。呼び名が揃って初めて突合できます。

その会社の現場に合った形のオペレーションを、現場の人が自分で再現できるようにします。外注のままにすると、支援が終わった時点で止まります。

検証ゲートで出力のムラを消し、AIが日々回す状態へ載せます。人の注意力に依存させません。

見積から請求までを別々のツールで持つと、転記のたびに数字がずれます。契約管理から販売管理までを1本の流れにして、ずれる余地そのものを無くしました。

契約管理から販売管理までの一気通貫

請求はロックしたあと変更できないため、確定した数字が後から動かない。各工程はマスタデータだけを参照する。

7つの役割を1つの流れにしています。止まればその場で分かり、直せばその日から結果が変わります。会社ごとに違うのは提供しているサービスの中身だけで、それ以外は組み替えれば移せます。

この改善サイクルは、システムを内製化したから作れました。出来合いのSaaSを並べていたら、データの持ち方も測り方も、こちらの都合では決められません。自分で作ったから、測りたいものを測り、直したいところを直せます。

7つの役割と、その間の受け渡し口

外から見る役割だけは、他と同じ経路に置かない。同じ経路に置くと、壊れたときに一緒に倒れて気づけなくなる。

単なるAI人材ではありません。法務・ガバナンス・新規事業・ITを横断して、会社の仕組みを設計できる人間が、AIを道具として扱います。

母はAOL・Netscape・ICQ の日本法人で代表取締役を務め、父はNECのエンジニアでした。インターネットが会社の形を変えていく現場を、家庭の中で見て育っています。

後藤穂高

合同会社 Intelligent Beast 代表

データがどこにあるか分からない。SaaSが増えすぎた。AIを試したが業務に残らない。まず現状を棚卸しし、引き上げる順番を設計します。