ルールのカバー範囲
導入の前に、人とスタッフが実際に使っている時間を見ます。
月額や制作費だけを見るのではありません。実際の運用の負担がどこまで減るのかを、同じ基準で比べます。
ルールのカバー範囲
導入の前に、人とスタッフが実際に使っている時間を見ます。
判断が必要な部分
業務が変わっても、毎週直し続ける人がいるかを見ます。
保守の負担
問題が起きたとき、だれが、なぜ、どう処理したのかが残るかを見ます。
DECISION TABLE
人が見る比較表
Before
Velros
条件式で足りる部分とVelrosの判断が必要な部分を分けます。
スタッフの修正と人の承認をもとに、次のルール候補を提案します。
複雑になったフローを、ワークルーム、承認待ちキュー、レポートの仕組みに整理し直します。
Velros AIが違うやり方をすること
ルールのカバー範囲
判断が必要な部分
保守の負担
人が毎回つかまらないよう、リスクのある仕事だけを確認し、ほかは処理の流れの中で回します。
人が確認
根拠の記録
運用の判断
人が残す判断
条件式は例外に弱いですが、Velros AIは曖昧なら止めて人の承認に回します。
運用の記録
フローの修正時間、例外の処理量、下書き準備率、承認ルールの変更の速さを見ます。
専門家が入る部分
Velrosの専門家は、ノーコードのフローを置き換えるより、維持が難しくなった業務を運用のやり方に変えます。
詳しく
ノーコードは本物です。人が画面をいくつかつないで流れを作れます。そして流れを作った人が、それが壊れるたびに直す人になります。たいていその人は社内に一人だけです。
最後まで運用するのは誰ですか。
人の確認はどれだけ減りますか。
問題が起きたとき、根拠は残りますか。