現場で起きやすい課題

生成AIは一般的な業務パターンをもとに、整った設計案や画面構成を素早く提示してくれます。しかし、その提案は必ずしも自社特有の商習慣や例外的な処理を反映しているとは限りません。もっともらしい説明がついているために、そのまま受け入れてしまいがちですが、実際の業務フローと照らし合わせずに進めると、運用開始後に大きな手戻りが発生することがあります。整った見た目の提案ほど、内容を確かめずに通してしまいやすい点にも注意が必要です。

最初に整理すること

最初に取り組みたいのは、AIの提案を受け取った際に、自社で実際に発生している例外処理や特殊なケースを具体的に当てはめて確認することです。例えば承認フローの提案であれば、担当者が不在の場合や、通常と異なる金額の処理をどう扱うかを実例で検証してみます。提案の妥当性は抽象的な説明ではなく、具体的な業務シーンに置き換えたときに初めて見えてきます。複数人でそれぞれの立場から確認すると、一人では気づけない見落としも拾いやすくなります。

光の道具箱で広げる改善

確認を重ねる中で、提案の根拠や前提を説明してもらう習慣を持つと、見落としに気づきやすくなります。すべてを疑ってかかる必要はありませんが、重要な判断が絡む部分ほど、複数の視点で検証する価値があります。AIの提案は有用な出発点であっても最終的な答えではなく、自社の業務を最もよく知る立場の人間が確認するという役割分担を意識しておくことが、後々のトラブルを防ぐ実務的な備えになります。確認の手間を惜しまない姿勢が、結果的に手戻りの少ない開発につながっていきます。