より優れたプロセスが、より優れた自動化を生む理由

サプライチェーンにおいて、書面に記されたプロセスは、何年も、あるいは何十年も前に設計されたワークフローに根ざしていることがよくあります。それ以来、新しいシステム、顧客の要求、回避策、そして例外ルールによって、実際の業務の進め方は変化してきました。一部の変更は正式なプロセスとして文書化されますが、多くは、どのポータルを確認すべきか、どのルールを無視すべきか、通常ルートが機能しないときにどう対処すべきかを知っている「現場の人々」のノウハウに依存したままになっています。  

「自社開発か外部購入か（buy-vs-build）」の決定において、汎用AIが登場したことで自社開発の魅力が大幅に増した現在、この問題はさらに重要になっています。チームはChatGPTやClaudeのようなツールを使い、自分たちでこれらのタスクの多くを自動化できるようになりつつあります。単純なユースケースであれば、それだけで十分かもしれません。しかし、より大きなリスクは、自動化しようとしているそのプロセス自体が、そもそも「正しいプロセス」であると仮定してしまうことです。

実際のプロセスはどのように動いているか

コールドチェーン（低温物流）における温度逸脱クレームを例に挙げてみましょう。書面上のワークフローでは、温度逸脱を検証し、証拠を収集し、運送業者にクレームを提起し、適切な顧客対応を決定することになっているかもしれません。

しかし、実際の業務がそれほど単純であることは稀です。ある担当者はどの温度記録を信頼すべきかを知っており、別の担当者は特定の運送業者が異なる書類を要求することを知っています。また別の従業員は、クレームの処理完了を待つのではなく、すぐに顧客に代替品を再送すべきタイミングを熟知しています。これらの判断は、たとえ標準作業手順書（SOP）に記載されていなくても、実際のプロセスの一部なのです。

BackOpsは、最初のイベントから解決に至るまで、実際の業務がどのように流れているかをマッピングすることから始めます。私たちは、人が待たされている場所、情報が失われている場所、どの引き継ぎが必要か、そしてチームが古いシステムやポリシーを回避するために生じたステップはどれかを見極めます。実際のプロセスは、文書化されたものとは異なることがよくあります。早い段階で必要な情報が、かなり後になるまで収集されないこともあります。2つのチームが同じような業務を重複して行っていることもあります。かつては意味のあったステップが、単に誰も削除しなかったという理由だけで残っていることもあります。そのプロセスをそのまま自動化すれば時間は節約できるかもしれませんが、非効率なやり方を新しいワークフローに固定化してしまうことにもなりかねません。

サプライチェーンのデータが答えを変える場所

実際の業務がどのように行われているかを理解した上で、私たちはより有益な問いを投げかけます。「もっと良い進め方はないか？」 その答えは、運送業者、製品、顧客、施設、クレームの種類、利用可能な証拠、あるいはその案件でこれまでに何が起きたかによって変わる可能性があります。温度逸脱の例では、既存のプロセスでは、顧客への対応を決定する前にクレームの調査を完了させているかもしれません。しかし、実際のワークフローを分析すると、特定の製品や顧客においては、調査を待つことが不要なサービスリスクを生み出していることが分かります。より優れたプロセスであれば、財務的なクレーム処理は別途進めつつ、より早い段階で顧客対応を開始できるかもしれません。

重要なのは、これがすべての温度逸脱に対する「正しいワークフロー」であるということではありません。現在のSOPを自動的に自動化の設計図にしてはならない、ということです。BackOpsは、お客様の業務から得た知見と、サプライチェーン特有のデータや経験を組み合わせることで、ワークフローそのものを改善します。プロセスに応じて、解決の迅速化、スループットの向上、SLAパフォーマンスの改善、エスカレーションの削減、または手作業の削減が実現します。ゴールは現在のプロセスを単に自動化することではなく、より良い成果をもたらす最適化された、より効率的なプロセスを見つけ出すことです。

自動化は答えの一部に過ぎない。プロセスの改善こそが、本当の価値を生み出す場所 

私たちは、BackOpsのAIプラットフォームであるRelayでワークフローを実行する前に、独自のサプライチェーンプロセスの知識とデータを適用して、ワークフローのどこを改善できるかを特定します。それは、ステップの順序を変更すること、不要な引き継ぎを排除すること、例外処理を異なる方法で行うこと、あるいは運送業者、顧客、製品、施設、クレームタイプに基づいて異なる意思決定を行うことを意味します。 

その後、Relayは実際に業務が行われているシステム全体で、その改善されたワークフローを実行します。情報を収集し、ビジネスルールを適用し、社内システムや社外ポータルを横断して稼働し、未解決の案件を追跡し、判断が必要な場合には人を介入させることができます。後から新しい情報が入ってきた場合でも、これまでの履歴やコンテキストを維持したままワークフローを継続します。 

また、プロセスは変化し続けます。データソースやフォーマットは進化し、システムは置き換わり、根本的なビジネスニーズが変わらなくても新しい要件が追加されます。ワークフローを実行することで、BackOpsは、業務が滞っている場所、例外が繰り返されている場所、そしてプロセスをさらに改善できる場所についての新たな情報を得ることができます。 

何を自社開発し、何を購入すべきかを知る

すべてのAIワークフローに専用のプラットフォームが必要なわけではありません。リサーチ、文書分析、ドラフト作成、単発のデータ作業、そして単純な自動化は、汎用AIによって今後もさらに簡単かつ安価になっていくでしょう。ChatGPTやClaudeで十分に処理できるタスクであれば、企業はそれを活用すべきです。しかし、こうした作業の多くはコモディティ化していきます。

自動化の構築自体は簡単かもしれませんが、自動化すべき「正しいプロセス」を見極めることの方がはるかに困難な課題です。まずプロセスを可視化する必要がある場合、サプライチェーンのデータによってプロセスの実行方法を改善できる場合、あるいはシステム、例外処理、人間の判断をまたいで業務を確実に動かす必要がある場合、単一の自律型エージェントを構築するだけでは解決できない多くの課題が存在します。

それこそが、BackOpsが注力している領域です。私たちはお客様と連携して実際の業務の稼働状況を理解し、プロセスのどこを改善できるかを特定した上で、Relayを使ってその改善されたプロセスを自動化します。自社開発すべきか、それとも外部サービスを購入すべきか迷っているなら、まずはプロセスから始めてみてください。あなたが今日持っているワークフローは、本当にそのまま自動化したいワークフローですか？

もし答えが「ノー」であるなら、それこそが最初に解決すべき問題です。

自社開発か購入かで迷われているなら、ぜひそのワークフローを私たちに見せてください。何を受動化すべきか、まず何を変更すべきか、そしてRelayが最適なソリューションであるかを見極めるお手伝いをいたします。