SCIEN

社内PDCA改善案の収集・分析・タスク化システム構築

社内のカイゼン業務を自動化したい企業・組織様

社内PDCA改善案の収集・分析・タスク化システム構築
  • 事業内容

    オーダーメイドAI・システム受託開発、AI/DXコンサルティング・アドバイザリー

  • 分野

    生成AI、業務改善DX、ワークフロー自動化、教育・EdTech

  • 業種

    教育・EdTech

  • 技術

    LLM、要約、重複除去、部署分類、重要度判定、Backlog連携、Googleフォーム

現場から上がる改善案や週報は、収集した後の要約、重複確認、担当部署への振り分け、タスク起票までに多くの管理工数がかかっていました。SCIENは、Googleフォームでの投稿を起点に、要約・重複除去・宛先部署の自動分類・Backlog起票までをつなぐPDCA改善案システムの構築を支援しました。

  • オーダーメイドAI・システム受託開発
  • AI/DXコンサルティング・アドバイザリー

プロジェクト概要

現場から集まる改善案や週報は、収集後の要約、重複確認、担当部署への振り分け、タスク起票までに多くの管理工数を要していました。SCIENは、Googleフォームでの投稿を起点に、要約・重複除去・宛先部署の自動分類・Backlog起票までを一気通貫でつなぐPDCA改善案システムの構築を支援。改善活動の事務負荷を下げながら、現場の声を継続的な業務改善につなげる仕組みを整備しました。

投稿から起票までをつなぐ業務フロー設計

各自のデバイスから改善案を投稿できる導線を整え、その後の要約、重複除去、部署振り分け、Backlogへのタスク化までを一連のフローとして設計しました。単なる意見収集箱ではなく、改善案が実際のアクションに変わるところまでをシステムとしてつないでいます。

PDCA改善案システムの全体フロー図
Googleフォームから要約・分類・Backlog起票までの自動化フロー

ルールベースと学習モデルを並行で開発

要約や初期のBacklog連携など、すぐ実装できる機能は先行してアジャイルに開発しつつ、部署分類や重要度判定は教師データを用いたPoCとして並行検証する進め方を採用しました。短期で効果を出しながら、精度向上に必要な学習基盤も整える構成です。

  • Googleフォームを起点にした投稿導線の設計
  • 改善案の要約/重複除去/分類ロジックの設計
  • Backlog連携を含むタスク化フローの実装
  • 教師データ作成マニュアルと継続改善体制の整備

教師データ整備を前提にした精度向上

部署分類モデルや重要度判定モデルでは、過去データに正解ラベルを付与した教師データが必要になるため、運用側で無理なくラベルを整備できるようマニュアル化も支援しました。システム導入時点の精度だけでなく、使いながら賢くしていく前提で設計しています。

PDCAを回し続けるための運用基盤

SlackやGoogleドライブを用いた継続的なコミュニケーション、隔週定例での進捗共有を含め、開発後も改善が止まらない運用体制を整えました。改善案を集めるだけで終わらせず、分析・起票・振り返りまで継続する業務基盤として位置づけています。

本プロジェクトにおける価値

本プロジェクトの価値は、社内に散在していた改善案を”集める”だけでなく、“分析し、優先順位を付け、実行へつなぐ”ところまでシステム化した点にあります。管理者の確認負荷を下げながら、組織としてPDCAを速く回すための知の循環基盤を構築しました。

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