ミスが許されない領域にAIを溶け込ませる プロダクトマネジメントの裏側

pmconf 2024登壇資料

https://2024.pmconf.jp/sessions/yIwiOlcF

バックオフィスAI SaaS「バクラク」では、「AIによって業務自体をなくす」という信念の元、開発を行なっています。

これは、2040年までに約20%にもなる日本の労働受給ギャップを技術によって解決するためです。 一方、AI機能の開発は容易ではありません。生成AIを始めとする技術革新により、デモ開発までの速度は驚くほど向上しましたが、顧客が価値を感じられる機能に至るまでは大きなギャップが存在します。

例えば、バックオフィス業務はミスなく完遂することが求められる一方、AIの精度が100%にはなりません。この相性の悪さがバックオフィスにおけるAIの実装を阻んでおり、従来の機能開発とは異なる、AIならではの留意点を生んでいます。

本セッションでは、私たちがこれまで1万社以上の顧客にAIの力を届けるため、試行錯誤しながら実践してきた開発の裏側をご紹介します。

Transcript

1. Shohei Yoneda pmconf 2024 ミスが許されない領域にAIを溶け込ませる プロダクトマネジメントの裏側
2. introduction イントロダクション
3. © LayerX Inc.　 3 ⾃⼰紹介 docomo スタートアップ LINE Layer X Webサービスの⽴ち上げやリニューアル DCMX（現dカード）、mydocomoなど サービス開発 Webサービス、アプリサービス LINEギフト⽴ち上げ‧事業責任者‧プロダクト責任者 0 → 3000万⼈超が利⽤するサービスに AI-UX BtoB BtoC
4. © LayerX Inc.　 4 LayerXについて 「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに掲げ、 法⼈⽀出管理サービス「バクラク」や企業内業務のデジタル化を⽀援するサービスを提供しています。 バクラク事業 企業活動のインフラとなる法⼈⽀ 出管理（BSM）SaaSを開発‧提供 Fintech事業 ソフトウェアを駆使したアセットマネジ メント‧証券事業を合弁会社にて展開 AI‧LLM事業 ⽂書処理を中⼼とした、LLMの活⽤によ るプロセスのリデザイン
5. © LayerX Inc.　 5 LayerXが取り組む課題 ⽇本の労働需給ギャップは深刻 2040年に労働需給ギャップ 1100万⼈ 出典: リクルートワークス研究所 Works Report: 未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる ⽇本全体で必要な⽣産性 +20%
6. © LayerX Inc.　 6 バクラクとは バックオフィス(BSM‧HRM)領域のAI SaaS。AIにより業務そのものをなくし、⽣産性を上げる AI-powered Approval Workflow Accounting Automation Compliance Automation
7. © LayerX Inc.　 7 バックオフィス業務の特徴 ルール、法律、業種‧業態、社内事情に対応するための複雑な業務 毎⽉、短期間で⼤量の業務を完遂 それを「ミスなく」完遂 複雑‧短期間‧ミスできない
8. © LayerX Inc.　 8 バクラクのAI機能群 業務に⾼頻度で潜むアナログな⼿間 • 請求書を1枚1枚スキャンする⼿間 • 領収書をシステムに⼿⼊⼒する⼿間 • 仕訳を作成する⼿間 • カード明細と領収書との突合の⼿間 • 書類の情報を⼊⼒する⼿間 • 請求書をAIが⾃動分割して取り込み • 領収書のデータをAIが⼊⼒ • AIが過去に学習した仕訳を⼊⼒ • 領収書とカード明細をAIが紐付け • AIが書類種別を判定してラベル付け AIにより、アナログな⼿間を無くしていく
9. © LayerX Inc.　 9 今⽇のテーマ ミスが許されない領域にAIを溶け込ませる プロダクトマネジメントの裏側
10. バクラクの事例のご紹介 ミスが許されない領域にAIを溶け込ませるとは
11. © LayerX Inc.　 11 バックオフィス業務 x AI バックオフィス業務へのAI適⽤は⼤いなる⽭盾を抱える 精度が100% に ならない AI 間違えては いけない 業務群 ✖
12. © LayerX Inc.　 12 バックオフィス業務 x AI 間違えられないならルールベースでやれば？
13. © LayerX Inc.　 13 バックオフィス業務 x AI 無理がある
14. © LayerX Inc.　 14 バックオフィス業務 x AI AIに引き受けて欲しい ⼈が吸収していた複雑さ
15. © LayerX Inc.　 15 バックオフィス業務 x AI バックオフィス業務へのAI適⽤は⼤いなる⽭盾を抱える 精度が100% に ならない AI 間違えては いけない 業務群 ✖
16. © LayerX Inc.　 16 バックオフィス業務 x AI ⼈だけではなく、AIだけでもなく ⼈とAIによって⾼い精度と⽣産性を両⽴させる
17. © LayerX Inc.　 17 プロダクトで具現化すること この両輪をプロダクトで⾃然な形で実現する AIの ミスを前提と したUI/UX AIの ミスを減らす 改善の仕組み ⼈ AI
18. © LayerX Inc.　 18 事例：AI-OCR ⽇付 会社名 ⾦額 AI どれを使えば良いの？？？
19. © LayerX Inc.　 19 事例：AI-OCR “一つの書類から、これまでより多くの情報をAIが読み取り、それぞれの情報の意味を理 解して候補を作成。候補の中からその企業が最も必要としている情報を推薦することがで きます。もし、最初に推薦した情報とは異なる情報を候補から選択した場合も、AIがそれを 学習し、次回以降、より精度の高い推薦を行うようになります。” 引⽤元：バクラク、AI-OCRを⼤幅アップデート。「税抜き/税込み」「発⾏⽇/取引⽇」など企業の運⽤に合わせた⾃動読み取り‧推薦を実現
20. © LayerX Inc.　 20 事例：AI-OCR AIが書類を読み取り‧理解 AIの提案を⼈が確認 採⽤ or 修正 正解‧不正解を フィードバック 最適な値を提案 ⾃動⼊⼒
21. それでもやってしまうAI開発の罠 アンチパターンや悩み
22. © LayerX Inc.　 22 お悩み＆アンチパターン 何からやったらいいか分からない
23. © LayerX Inc.　 23 アンチパターン 動くものとリリースできるものは違う
24. © LayerX Inc.　 24 アンチパターン そこにデータはあるんか？
25. © LayerX Inc.　 25 アンチパターン 精度改善を⾒越していない
26. © LayerX Inc.　 26 アンチパターン 企画と開発を分ける
27. © LayerX Inc.　 27  アンチパターンを踏んでからやったこと 悩み‧アンチパターン そこにデータはあるんか？ 改善できない 何をやったら良いか分からない 動くものとリリースできるものは違う ドメイン理解 チーム作り PdM 機械学習エンジニア ソフトウェアエンジニア やったこと 企画と開発を分ける
28. © LayerX Inc.　 28 今⽇のテーマ ミスが許されない領域にAIを溶け込ませる プロダクトマネジメントの裏側
29. 私の想い
30. © LayerX Inc.　 30 私の想い バクラクによって多くの業務が楽になった
31. © LayerX Inc.　 31 私の想い 企業の経済活動全体を⾒渡すと ⾮常に複雑で、まだまだ楽になっていない
32. © LayerX Inc.　 32 私の想い この難解な課題にこそAIの⼒が必要
33. © LayerX Inc.　 33 私の想い 知れば知るほど、難しい
34. © LayerX Inc.　 34 私の想い 新しいプロダクト、新しい体験を発明し ⼤きな社会課題を解決し得る今は プロダクトマネージャとして 最⾼の機会
35. © LayerX Inc.　 35 私の想い Bet AI
36. © LayerX Inc.　 36 fin