AI自動化になぜ、可視化・標準は必要なのか?

この資料でわかること

• AI導入失敗の共通原因：未整理で属人化した業務にAIをそのまま適用し、エラーや再チェックの手間が増大するリスク

• 可視化・標準化が必要な理由：属人化の排除、ROI最大化、システム停止の防止、AIの誤認識（ハルシネーション）防止の4点
• 自動化成功へのステップ：業務フローの構造化とマニュアルによる形式知化を経て、AIが代替可能な箇所を特定する手順

本資料は、AI導入が成果に結びつかない主因である業務の「属人化」や「ブラックボックス化」という課題を指摘しています。解決策として、AIが正しく判断できる土台を作るための「可視化」と「標準化」の重要性を説き、BPMサイクルを一気通貫で支援するプラットフォーム「mfloow」を活用した、ROIを最大化させるための具体的なアプローチを提示しています。