- トランスフォーメーションの目標を定義する。 - KPIおよび価値カテゴリを標準化する。 - ガバナンスのために部門横断の運営委員会を設置する。

- 課題を特定するためにディスカバリー・ワークショップを実施する。 - 処理量、複雑性、またはコストの高い業務に重点を置く。 - メリット・モデリングのフレームワークを用いてビジネス・ケースを構築する。

- watsonx Orchestrateなどのプラットフォームを活用し、業務領域特化型のエージェントを構築する。 - 事前構築済みのエージェントから開始し、自社のニーズに合わせてカスタマイズする。 - Workday、Microsoft Outlook、SAP などの既存ツールにエージェント型AIを統合する。

- サイロ化したシステムを統合し、デジタル・エクスペリエンスを一元化する。 あらゆるチャネルにおいて、反復的な業務を可能な限り自動化する。 - 直感的なAIインターフェースにより、従業員とマネージャーの生産性を高める。

- 導入率、封じ込め率、削減時間を追跡する。 -成功したユースケースを他部門へ展開する。 - 健全な競争とフィードバックを通じてイノベーションを促進する。

- 完璧になるのを待たずに着手する。始めるのに最適なタイミングは昨日でした。次に最適なタイミングは、今です。IBMは構想から100日でAskITを立ち上げました。 - 人材の力をさらに引き出しています。定型業務はAIに任せ、人はより高度な業務に集中できるようにします。

- マルチエージェント管理 - サード・パーティーの統合 - 継続的な学習と改善

- IBMのメリット・モデリングのフレームワークを用いてビジネス・ケースを構築する。 - 生成AIを活用し、提案依頼書（RFP）、Eメール、レポート、要約を作成する。 - コンテンツ生成が反復的でありながら、文脈の正確性が求められる領域に注力する。

- 記述的な洞察から、予測および推奨アクションへと高度化する。 - 予測モデルを意思決定ワークフローに統合し、リスクと機会をより適切に管理する。

- 一般的な業務ニーズに対応した事前構築済みのエージェント、テンプレート、ワークフローを活用し、トランスフォーメーションに向かってはずみを付ける。 *IBMのエージェントは、watsonxアクセラレーターおよびローコード・ツールを活用し、1日でデプロイされました。

- すべてのAI施策を、コスト削減、効率向上、リスク低減といった測定可能なビジネス成果に結び付ける。 - 財務部門および戦略部門と連携し、メリットを定量化するとともに、AIの取り組みを全社目標に整合させる。

- 即時に価値を提供できる領域を特定する。このプロセスは、より広範なトランスフォーメーションに向けた組織的な信頼と意欲を醸成します。 - 構築に着手する前にデータを精査し、パターン、ボトルネック、オートメーションの機会を明らかにする。

- 生成AIを活用してコンテンツを分析し、顧客プロファイル、業界動向、過去のやり取りに基づいたパーソナライズされたメッセージを作成する。

- APIおよびデータ・オーケストレーション・ツールを用いて、サイロ化した情報を単一の集中型インターフェースに集約する。

- 従業員が反復的な業務に過度な時間を費やしている領域を特定する。 - 潜在顧客開拓やアウトリーチ、データ分析、インセンティブおよびコミッション関連ワークフローに費やされている時間を測定する。

- 営業、IT、オペレーション、研究の各部門から利害関係者を集める。 - チームとしてAIソリューションを共創し、迅速な合意形成と円滑な導入を実現する。

- ノーコード・プラットフォームを活用し、イノベーションと活用を誰もが実現できるようにする。 - 技術部門以外のチームが、自らAIソリューションを構築、カスタマイズ、デプロイできるよう促す。

- 営業担当者をあらゆる段階で支援する。また、AIアシスタントが文脈を理解し、営業プロセスのリズムに適合していることを確認する。 - 営業担当者が日常的に利用している環境の中で、業務の流れを妨げることなく洞察を提供し、タスクを自動化する。

手作業のプロセスが業務の足かせになっている、またはリスクを高めている箇所を見極める。 - コスト、時間、コンプライアンスに測定可能な影響を及ぼす課題に注力する。 - 経営層の賛同を得て、迅速な対応と支援を推進する。

- テクノロジー、ストラテジー、業界に関する専門知識を有するパートナーを選定する。 - ビジネスの洞察と技術的専門性を融合した部門横断チームを編成する。 - コラボレーションを通じて、実用的でスケーラブルで、リスクの低いソリューションを共創する。

- 自律型ワークフローは、リアルタイムで利用可能な税務対応データに依存する。 - データは競争優位の源泉である。データを活用可能にすることで、正確性、スピード、監査性が向上する。

- 現行のシステムやワークフローと統合可能なプラットフォームを選定する。 - 透明性、セキュリティー、適応性を備えたAIツールを優先する。 - AIプロバイダーをAIオーケストレーターとして活用し、検証済みの統合機能やベスト・プラクティスを取り込む。

- AIが短期間で成果を出せる高インパクトなユースケースとして、売上税・使用税、VAT、固定資産税、残高マッピング、照合など、処理量が多くルール主導の領域を選定する。 - MVPを活用してフィードバックを得るとともに、業務プロセスを改善し、ROIを可視化する。

- 信頼できるパートナーとの関係を維持する。 - 知見を共有し、イノベーションの機会を見出す。 - 部門横断で継続的な実験と学習を促進する。

- 統制、監査性、規制対応をワークフローに直接組み込む。 - データ品質、モデル性能、監督に関する明確な基準を定める。

- AI導入ありきで機会を追い求めない。機能していない部分を見極め、AIで改善する。 - データを税務対応可能な状態に整備し、競争優位として活用する。 - コラボレーションにより複雑性が解消される。戦略的パートナーと連携することで、迅速かつより高い成果を実現する。