Alps Ninja / Works / № 02
Logistics DX Platform · 2026

住友商事 マルチAIエージェントフレームワークによる資源権益投資判断の高度化

AIエージェント Service Design UI/UX
  1. STEP 1 FACILITATION

    業務理解とAs-Isの可視化

    • 技術起点でなく「誰の、どんな課題を解くか」から着手し、計5回・約1.5ヶ月の共創ワークショップ(day1〜day3)をファシリテート
    • 全員の前で画面を共有し、ヒアリングしながらその場で業務プロセス(申請→審査→意思決定)をAs-Isとして構造化——参加者全員が同じ絵を見ながら進める手法が高く評価された
    • 課題構造化やToBe設計に進む前にAs-Isを地に足のついた形で固め、現実から逆算できる土台を作った
  2. STEP 2 SYNTHESIS

    課題の構造化(ペインポイント整理)

    • 可視化したAs-Isを土台に、各メンバーのペインポイントを構造化
    • 画面上でリアルタイムに課題を整理・合意していく進め方で、課題発見と関係者の腹落ちを同時に実現
    • 異なるペインを切り分け、ツール導入では解けない組織課題として再定義
  3. STEP 3 VALUE DESIGN

    価値設計とTo-Be構想

    • 課題からバックキャストし、「効率化/インサイト発見/標準化・高度化」の提供価値を定義
    • To-Beを明文化し、後続設計の判断基準に設定
    • 単なる効率化に留めず、経営層の意思決定支援という将来ビジョンを初期から組み込み
  4. STEP 4 EXPERIENCE

    体験設計(フロントステージ)

    • ※Confidential – 体験シナリオをUIで具現化
    • 業務フロー上の利用タイミングと導線を設計
    • v1→v2→v3の反復で検証結果を設計に還流し、ロゴ・ブランドで「業務変革サービス」のアイデンティティを確立
  5. STEP 5 INTEGRATION

    AI出力の体験統合(バックステージ連携)

    • エンジニアが設計したAIエージェント群の能力を、業務の「起点」に差し込む位置づけをデザイン
    • 多角的な分析結果を構造化し、現場が即読み解ける見せ方を定義
    • 高度な裏側ほど見せ方次第で価値が埋もれる——技術成果を「使える体験」へ翻訳する、設計・エンジニア間の接続を担った
  6. STEP 6 EVIDENCING

    プロトタイプ検証

    • 価値・MVP要件・業務プロセスの3軸でプロトタイプを検証し、技術的実現性と業務的妥当性を同時に確認
    • 検証から業務の「起点」に置くと最も価値を発揮するというサービス位置づけを発見
    • 当初想定しなかった価値を現場から獲得
  7. STEP 7 ROADMAPPING

    MVP定義と次フェーズ設計

    • 「AI×サービスデザインで解く価値があるか」を含む4つの問いを検証し、PoCの筋の良さを判定
    • サービスブループリント・運用・KPIを意図的にスコープ外と明示し、「やらない理由」と「次にやること」を提示
    • ロードマップで、PoCの学びを実装に接続
  1. Confidential