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「体感で8割削減できた作業も」——ソフトバンクの現場担当者2名が語る、satto workspace活用のリアル

情報・通信

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ソフトバンク株式会社のロゴ
企業名
ソフトバンク株式会社
業種
情報・通信
従業員数
18895人

主な活用シーン

AI活用

業務効率化


ソフトバンク株式会社

今回お話を伺ったのは、異なる部署で異なるミッションを持つお二人です。

ソフトバンクは通信事業を基盤としながら、AIやテクノロジーを活用した事業変革を積極的に推進しています。

その中で、一人はAIツールの導入を現場に落とし込む役割を持つ成安さん、もう一人は業務効率化の推進と新規事業のアイデア創出を担う野津さん。お二人に、それぞれぶつかった課題と体験についてインタビューしました。




── まずお二人の現在のミッションを教えてください。


成安: 私が所属するAI RPA推進室では、現場の業務効率化や生産性向上、売上・利益の最大化を目的に、AIツールの導入提案や検証を行っています。机の上だけの検討ではなく、本当に現場で使える形に落とし込むことを役割としています。 中でも多いのが、人力では限界のある需要予測などをAI化する取り組みです。


野津: 私のミッションは社内の業務効率化推進です。部署としては、AIをフル活用することによる生産性向上や新規収益の創出を目指しています。その中で私自身は、メンバー一人ひとりに合わせた業務効率化支援や、新規事業のアイデア創出に携わっています。


── お二人ともAIを使って組織を動かしていく立場なんですね。そんなお二人が日々の資料業務の中で感じられている課題があると聞きました。具体的にどのあたりでしたか?


成安: 必要な情報を収集した後の骨子作成において毎回詰まっていました。どういう順番で伝えるか、どう見せるか。そこを考えるのに、1資料あたり最低でも半日、長ければ複数営業日かかることもありました。


野津: 骨子作りが一番時間がかかるし、頭も使います。情報がバラバラにあって、それをまとめて、どれから持っていくべきかという構成を考えるところですね。週4時間は取られていたと思います。



── お二人とも、情報を構成に落とし込む際に課題を感じていたのですね。それを解決しようと試みたことはありましたか?



成安: 過去に作った資料の中からマッチしそうなものを掘り起こして流用したり、様々なAIツールを駆使して効率化を図ろうとしていました。ただAIに関しては、どうしてもやり取りの中で方向がずれていってしまうことがあって、なかなか思い通りにはいかなかったですね。


野津: レビューの回数を増やすことで対処していました。自分でラフに作ってから上司に見せて、また戻して直して——というサイクルを繰り返す。でも結局、この作業は負荷が高く、効率的ではなかったですね。

── そこにsatto workspaceが入った時、どのような変化がありましたか?


成安: ざっくりした指示でも、資料の叩き台が名前の通りさっと出てくる。さらに最初に出してくれたものが、そのまま使えるクオリティのことが多い。
今まで自分で試行錯誤していたものが、あっという間に形になる感覚がありました。


野津: 資料のアウトプットがすごく良くて、自分では想像もつかないようなレイアウトで出てくるんです。
文章からどうビジュアルにすればいいかイメージが湧かなかったところが、satto workspaceを使うと一気に形になる。その体験が一番大きかったですね。



── お二人とも、詰まっていた工程が一気に動き出した感覚があったんですね。実際に業務の中でどんな変化が生まれましたか?



成安: 1資料あたり8割削減できたものもあります。 今まで構成をどう組もうかと悩むことに使っていた時間を、本来やるべき業務に充てられるようになりました。今まで一旦オッケーとしていたものを、もう一度斜めから見直したりとか。仕事の質を上げることに時間を使えるようになった実感があります。


野津: 体感で30〜50%は削減できたと思います。 空いた時間で、業務効率化のアイデアを考えることができるようになりました。本来のミッションに直結する仕事に、よりフォーカスできるようになった感じがしています。



──最後に、今後の展望を聞かせてください。



成安: チームで資料を共有したり、再利用できる仕組みがあると、さらに使いやすくなると思っています。同じ型の資料を複数人で使い回せるようになれば、個人の効率化だけでなく、チーム全体の生産性が変わってくる。そういう使い方をしていきたいですね。


野津: やっぱり社内メンバー全員が早く使えるようになったらいいなと思っています。私一人だけでなく、部署全員が使えるようになれば、もっといろんなケースが出てきて、もっといろんな使い方が生まれてくるはずです。そこに一番期待しています。

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