現場で起きやすい課題

生成AIは大量の作業を素早くこなせますが、誤りが起きた際の影響が大きい判断まですべて任せてしまうと、後から取り返しのつかない事態につながることもあります。例えば見積もりの下書きや文章の要約はAIに任せやすい一方、金額の最終確定や取引先への送付判断は人が確認する方が安全な業務です。まずは自社の業務を洗い出し、誤りの影響度と修正のしやすさという二つの軸で整理してみることが出発点になります。この整理を最初にしておくと、後の意見の食い違いを防ぎやすくなります。

最初に整理すること

最初に取り組むとよいのは、影響度が小さく、後から修正しやすい作業から自動化の範囲を広げていくことです。逆に、対外的な影響が大きい、あるいは一度実行すると取り消せない処理は、AIの提案を人が確認してから実行する形にとどめておくと安心です。この線引きは一度決めたら終わりではなく、実際に運用してみて誤りの頻度や影響を見ながら調整していくものです。担当者によって判断基準がぶれないよう、線引きの理由も併せて共有しておくとよいでしょう。

光の道具箱で広げる改善

運用が進んだら、AIが出した結果に人がどれくらいの頻度で修正を加えているかを記録しておくと、任せる範囲を広げてよいかどうかの判断材料になります。修正がほとんど発生しない作業は自動化の比重を増やし、逆に修正が多い作業は人の確認を厚くするという調整を続けることが実務的です。人とAIの役割分担は固定的なものではなく、業務の性質や実績に応じて柔軟に見直していく姿勢が長く運用する上での支えになります。任せきりにも確認しすぎにも偏らない、ちょうどよい距離感を探り続けることが実務の要になります。