これから、しばらくの間、生成ＡＩを使うことを目的にするのではなく、
各種課題を達成するのに生成ＡＩを如何に有効活用したらよいかを
検討することにしました。
市役所でも、時々、生成ＡＩを使って業務遂行をしていますが、
自分が如何に頭でっかちで実務に則した技術を持っていないことを
思い知らされています。
さて、今回の課題は
Ⅰ．データ分析から改善提案を生成（業務プロセスのボトルネックや経費の無駄を発見）
【結論】 忙しい方はここだけお読みください
・データ分析から改善提案を生成（業務プロセスのボトルネックを発見）
類似プロンプト有 → 改良 → ＧＰＴｓ化
・データ分析から改善提案を生成（経費の無駄を発見）
プロンプトジェネレーターまたがＣｈａｔＧＰＴでプロンプト作成 → 改良 → ＧＰＴｓ化
【詳細検討】 興味のある方はこちらをお読みください
◆全体の検討の進め方
1．業務プロセスのボトルネック分析
使用する生成AI: OpenAI (ChatGPT with Python API) または Azure OpenAI Services
解決策:
業務データを分析するため、ExcelまたはCSV形式のデータを入力として受け取り、プロセスフローの頻度や時間を可視化する。
分析にはPythonのPandasやPower BIを活用し、ChatGPTを用いて次の視点での洞察を生成:
プロセスの実行時間が長い箇所の特定
反復タスクの頻出箇所
人員リソースの偏り
改善提案として、タスクの自動化やリソース再配分のアクションプランを生成。
２．経費の無駄の検出と改善提案
使用する生成AI: ChatGPT (with Advanced Data Analysis) または Looker (Google Cloud)
解決策:
経費データをAIに取り込んで分類し、部門別・カテゴリー別の支出分析を実施。
AIを用いて、業界標準と比較する形で「過剰支出エリア」を特定。
自動レポート生成機能で、以下を含む具体的な提案を出力:
コスト削減可能な具体的なカテゴリ（例: 効率的な購買手法、契約見直し）
無駄をなくすためのプロセス改善案
３．視覚的レポートとダッシュボード作成
使用する生成AI: Tableau with GPT integration または Microsoft Copilot in Power BI
解決策:
業務データと経費データを結合し、AIを利用してボトルネックやコスト削減の視覚化レポートを生成。
ダッシュボードに以下を表示:
ボトルネック部分と関連タスク
コスト改善可能性のある項目と影響予測
ダッシュボードはリアルタイム更新機能を持たせ、改善効果を逐次評価可能に。
４．カスタムAIワークフローの構築
使用する生成AI: AutoGPT または LangChain
解決策:
企業専用のAIエージェントを設定し、以下を含むタスクを自動化:
業務データの収集と日次分析
各部門への改善通知と進捗状況のトラッキング
LangChainを用い、異なるデータソースを統合し、プロセスの効率化案を自動生成。
５．コミュニケーションプロセスの最適化
使用する生成AI: Notion AI または Slack GPT
解決策:
社内のコミュニケーションログを分析し、意思決定が遅れている要因をAIで抽出。
改善案を含むテンプレート提案やプロジェクト管理プラットフォームのカスタマイズを生成。
これらの方法で、効率的かつ具体的な改善提案を迅速に提供できます。必要に応じて、実装支援プランも考案可能です。
参考 上記のプロンプト
あなたは優秀な経営コンサルタントです。以下の課題をAIを使っての解決策を複数考えて下さい。使用する生成AIを示してください
・データ分析から改善提案を生成（業務プロセスのボトルネックや経費の無駄を発見）
◆業務プロセスのボトルネックを発見の類似プロンプト
一部紹介
前提条件:
- タイトル: 業務プロセス改善提案書の作成
- 依頼者条件: 社長を説得できる納得性の高い提案書を作成したい人
- 制作者条件: 業務プロセスの分析と改善提案を行うスキルを持つ人
- 目的と目標: 既存の業務プロセスの課題を洗い出し、改善策を提案することで、業務の効率化と最適化を図ること
- リソース: 現行業務のデータ、プロセスフロー、社内のフィードバック
- 評価基準: 提案書が社長に理解され、具体的なアクションプランが承認されること
- 明確化の要件:
- 現行業務プロセスの課題を明確にする
- 改善策の具体的な提案を行う
- 提案する改善策の効果を定量的に示す
- 実行可能なアクションプランを提示する
- 提案書の論理性と説得力を高める
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従業員150名の会社経営者のプロファイル
◆経費の無駄を発見のプロンプト
データ分析プロンプト例
- データの収集と可視化
「以下の経費データを基に、部門別、月別の支出額を可視化してください。無駄が目立つ分野を特定するために、支出割合の多い上位3部門をグラフで表示してください。」
必要なデータ項目:
部門名
支出項目（例: 通信費、交通費、消耗品費）
支出金額
日付（年月） - 異常値の検出
「経費データの中で、他月に比べて異常に高い支出項目を特定してください。また、その原因となる可能性のあるデータ（例: 支払い回数、単価の変動）を説明してください。」
分析方法:
平均と標準偏差を使用した異常値検出
ヒストグラムや箱ひげ図で視覚化 - 改善提案の生成
「特定した無駄な支出項目に対して、以下の観点から改善提案を作成してください。具体的なアクションプランを3つ提示してください。」
無駄を削減できる代替手段
コスト削減のための交渉案（例: サプライヤーの変更、契約見直し）
デジタル化や自動化による効率向上 - 予測モデルの提案
「過去1年間の経費データを使用して、来月の支出予測モデルを作成してください。無駄を防ぐため、予測支出額が大きい分野に優先的に改善提案を含めてください。」
モデルの種類:
回帰分析
時系列予測（ARIMAなど） - ダッシュボード構築
「経費データの管理用ダッシュボードを設計してください。以下の情報を含むようにしてください。」
部門別支出トレンド
支出項目ごとの割合
コスト削減の進捗状況
実施の流れ
データ準備: 必要なデータを収集・整理
分析: 支出の多い分野や異常値を特定
可視化: グラフやダッシュボードを用いて結果を分かりやすく表示
提案作成: データに基づく具体的な改善提案を提示
とまあこんな感じです。
さて、これを実際に動かすには？
もう少しお時間を頂戴！
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