AIを導入する前に、
業務をAIが理解できる形にする。
Semantic BPRは、業務を「手順」だけでなく、担当・対象・ルール・条件・イベント・状態・関係性という意味で構造化し、BPRからAI活用・要件定義・実装までを一本につなぎます。
フロー図だけでは、
AIもシステムも正しく設計できない。
「何をするか」が見えても、「なぜ・いつ・誰が判断するか」「どの状態なら次へ進めるか」が曖昧なままでは、既存業務をそのままデジタル化するだけになりがちです。
判断理由が見えない
手順書はあるが、例外・判断基準・責任者が暗黙知のまま。
SaaS導入が目的化
業務を変えずにツールへ移し、ムダや二重入力を温存する。
AIを入れたが定着しない
入力、責任、例外、検証方法が未整理で、人手確認が減らない。
分業で意図が薄れる
コンサル、要件、開発、運用の間で「なぜそうするか」が失われる。
手順・帳票・システム・例外・担当を収集
Actor / Object / Rule / Condition / Event / Status / Relationshipへ分解
廃止 / 統合 / 標準化 / 自動化 / AI化を比較
業務要件・データ・権限・イベント・KPIへ変換
時間・品質・コスト・統制・AI効果を測る
大きく発注する前に、
小さく判断できるようにする。
コンサルティングの標準単価は 月額120万円（税別） を基準とし、短期スプリントは期間換算、複雑度・責任範囲・稼働率に応じて個別見積とします。
Semantic BPR 診断スプリント
- As-Is / Semantic Map
- 課題・ムダ・例外
- To-Be案
- AI / SaaS / 自動化候補
- 90日ロードマップ
To-Be 設計スプリント
- To-Be詳細
- 業務 / システム要件
- データ・権限設計
- PoC計画
- 導入計画
BPR 実装伴走
- 要件定義 / PoC
- 課題・ベンダー管理
- テスト / 移行
- 運用設計
- KPI定着
考えるだけでなく、
要件と実装までつなぐ。
PMP資格によるプロジェクトマネジメントの体系性と、BPR・PM/PMO・要件定義・開発・Enterprise SaaSの実務経験を組み合わせ、改善を実行可能な形まで落とし込みます。
同じ「Semantic」の思想でも、
法人と個人の役割は分ける。
田川 拓人 — Semantic BPR
Semantic BPR、BPR診断、To-Be設計、AI活用設計、要件定義・PoC・導入伴走、特許ライセンスの契約主体。
特許権者：田川 拓人。Semantic BPR自体が特許取得済みという意味ではありません。
Play Music合同会社
公開アプリ、プロダクト、ストア掲載、Semantic AI Reference Implementationの公開・運営主体。
Semantic BPRのコンサルティング契約主体とは分離して表示します。
まず、1業務だけ見せてください。
初回30分では、対象業務・現在の困りごと・改善の優先度を確認します。公開情報だけで確認できる範囲は無料、社内ヒアリングや実データを使ったAs-Is / To-Be作成は有償診断として明確に分けます。