こんにちは
平野＠人材ソリューション部 です

最近はAWSトレーニングだけでなく、AIやClaudeの研修をやってます。
特にビジネスパーソン(非エンジニア)向けのご要望が多いと感じています。

そんな中、AWSさん主催の「AI BPR ワークショップ」がJAWS-UGリーダ向けに開催されるということになり、
趣味の延長で参加してきました。

ビジネス＋AIというキーワドに惹かれて軽い気持ちで申し込んだのですが、非常に面白い内容でしたので、ブログで共有したいと思います。

BPR(Business Process Re-engineering)とは

まずはベースとなるBPRについて整理したいと思います。私も初めて聞いた概念だったので、Claudeに聞いてみました。

分かるようで分からない感じなので、一般的な業務改善と比較してもらいました。

観点	業務改善（カイゼン）	BPR（Business Process Re-engineering）
基本姿勢	現状を肯定し、少しずつ良くする	現状を否定し、ゼロから作り直す
変化の度合い	小さい・漸進的（インクリメンタル）	大きい・抜本的（ラディカル）
対象範囲	個別の業務・工程単位	組織横断的なプロセス全体
起点となる問い	「どうすればもっと効率的にできるか」	「そもそもこの業務・組織構造は必要か」
スピード感	時間をかけて継続的に実施	短期集中でプロジェクト的に実施
主な担当者	現場の従業員が中心	経営トップ主導、専門チームが推進
リスク	低い（失敗しても影響は限定的）	高い（大規模な変更に伴う混乱の可能性）
必要な投資・コスト	比較的少ない	システム刷新や組織再編で大きくなりやすい
典型的な実施期間	継続的（終わりがない）	プロジェクト単位（数ヶ月〜数年）
代表的な手法	カイゼン活動、5S、QCサークル、PDCA	プロセスリエンジニアリング、ERP導入、組織再設計
例え	「今ある道を舗装して歩きやすくする」	「今の道を捨てて新しい道を作る」

簡単にまとめると、こんな感じでしょうか

• AIを使って業務効率化して、コストを抑えるのがカイゼン
• AIを使ってビジネスを再構築し、売上を増やすのがBPR

AI BPR とは

「BPRをAIを使って効率的に実施すること」かと思ったのですが、そもそもの発想の視点が異なり

ということだそうです。かなりドラスティックな発想だと思いますね。
ただ、こんな急進的な改革だと現場の人への精神的負担が増えるのではと思うのですが、そうではなさそうです。

AI導入で「仕事が奪われる」のではなく「より価値の高い仕事にシフトする」というイメージでしょうか。
では具体的にはどんなプロセスで実施するかを確認します。

AI BPR のプロセス

AI BPR は4つの段階で実践していきます。

これらのプロセスを AI Agent を使って対話しながら進めていきます。
今回のワークショップはそれを体験する内容となってます。

ワークショップレポート

ワークショップでは Amazon Quick Desktop を利用しました。（Claude Desktopのようなアプリです）

あらかじめSKILLが準備されていて、それをセットアップするだけで、簡単に AI BPR を始めることができます。
「AI BPR を始めてください」と入力するだけです。
あとはAIと対話しながら進めていきます。

今回は、短時間の体験会ということで、DRY RUN モードを利用しました。
あらかじめ仮の会社のペルソナがSKILLに登録されていて、AIの中で勝手に対話して進めてくれるモードになります。

開始

DRY RUN を指定して開始します。ペルソナを選択できるので、「製造業のセキュリティ部門」を指定してみました。

1. Observe

このプロセスでは、次のような情報をAIがペルソナである田中部長から引き出していきます

• 全体像
• 成果物の明確化
• インプットとなるデータの明確化
• 中間確認
• 顧客価値の深掘り
• 強みの深掘り
• リスクの識別

これらを元にAIが成果物を作成します

2. Shift

このプロセスでは、業務プロセスを分割し、分類していきます

• サブプロセス分割
• 強み・顧客価値への貢献が薄いサブプロセスの分類
• 各サブプロセスの強みの所在分析と Shift の設計
• AI エージェントの配置最適化
• Before/After の言語化と Shift 宣言

そして次のようにAIが成果物を作成します

3. Shimulate

ここでは検証をすすめます

• Simulate 対象シナリオの選定
• 是正管理 Agent の設計と実装
• シナリオ実行
• 評価

4. Forcast

最後に計画を立案していきます

• AI BPR で目指す Shift（Executive Summary）
• 受容性 — 反応パターン評価
• Next の計画

そして、最終的な成果物をAIが作成します

まとめ

AIがコンサルタントとして振る舞い、顧客から必要な情報を引き出し、対話を繰り返しながら成果物を作っていくプロセスは興味深いものでした。
機会がありましたら、ぜひ体験してもらいたいワークショップです！