ITクオリティ株式会社は、BPM・BPMS・RPA・Process Miningの歴史を補助線に、生成AIが担える領域と担えない領域の境界を読み解く解説記事をITQ Laboratoryにて公開しました。
記事について
記事名：「BPMの歴史が教える生成AIの境界線 ── なぜ「全社BPMS」は頓挫し、AIは同じ道をたどるのか」
媒体：ITQ Laboratory
URL：https://www.itq.co.jp/lab/bpm-history-generative-ai-boundary/
記事の概要
生成AIはしばしば「これまでと断絶した革命」として語られます。しかし業務の情報化という視点で見れば、生成AIはBPM・BPMS・RPA・Process Miningという一連の系譜の延長線上にあります。
本記事では、2005年から2015年ごろに一世を風靡した「全社BPMS」の理想が頓挫し、定型業務への適用に着地していった歴史を補助線に、生成AIが同じ道をたどる部分と決定的に異なる部分を見極めます。
主なトピック
- BPMSの歴史：「業務＝フロー」という世界観の理想と、人間はフロー通りに仕事をしないという現実のギャップ
- RPA・Process Mining・Low-Codeへの主役交代：BPMSが縮小するなかで周辺技術が果たしてきた役割
- 二つの生産性：処理速度の生産性と、意思決定品質の生産性を分けて語る必要性
- Explainable AIではなくAuditable AI：判断の「説明」ではなく「証拠」を残すという発想の転換
- 第三者レビューの再定義：人間かAIかを問わず、判断品質そのものをレビューする仕組みの必要性
記事へのリンク
> 「BPMの歴史が教える生成AIの境界線 ── なぜ「全社BPMS」は頓挫し、AIは同じ道をたどるのか」
> （ITQ Laboratory掲載・無料）
> https://www.itq.co.jp/lab/bpm-history-generative-ai-boundary/
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