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業務プロセス分析・改善提案

Business process analysis & improvement

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

定量的専門家比較データは限定的。エージェント型PMOツール導入企業でコーディネーションオーバーヘッド20-40%削減が報告。Forrester 2025年専門職サービスAIレポートではコンサル各社のAI活用で生産性40%向上。

できること

現行プロセスのマッピング・ボトルネック検出、ベンチマークデータとの比較、改善案の複数シナリオ生成

まだできないこと

現場の抵抗感・組織文化を踏まえた変革マネジメント、非公式な業務慣行(暗黙知)の把握、変更管理における政治的調整

なぜそうなのか

技術的限界(現場の非構造化・非文書化された実務慣行の把握困難)と組織政治(現場との信頼関係・利害調整はAI代替不可の領域として明確)。

これからの予測の根拠

プロセスマイニング(Celonis等)とLLMエージェント融合が進行中で、分析フェーズの自動化は2028年までにレベル4到達見込み。変革マネジメントは構造的に対象外であり続ける。

いま使える主な道具

Celonis(プロセスマイニング+AI)、McKinsey Lilli

根拠

• How AI Agents Are Rewriting Project Management in 2026 (Autonomous PMOs Explained) 2026
  エージェント型PMOでコーディネーション工数20-40%削減
• Consulting Job Market: Layoffs and a 12% Hiring Surge 2026
  Forrester 2025年専門職サービスAIレポート、コンサル各社40%生産性向上

同じ分野のほかの仕事（コンサルティング・戦略立案）

• 市場調査・競合分析
• 戦略資料(デッキ)作成
• エグゼクティブワークショップ・ファシリテーション(できない側)

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。