現場で起きやすい課題

AIが画面やコードを速く生成できるようになったことで、開発の進め方そのものが変わりつつあります。ただし、AIが作った成果物をそのまま受け入れてよいかどうかは、業務の中身を知る人でなければ判断できません。ここの役割が曖昧なまま進むと、誰も業務要件を細かく確認しないまま画面だけが増えていき、後になって「実際の業務と合っていない」という手戻りが発生しやすくなります。速さがあるからこそ、確認の抜け漏れが起きやすい点には注意が必要です。

最初に整理すること

最初に取り組みたいのは、どの判断を社内担当者が行い、どの作業をAIに任せるかを工程ごとに分けて書き出すことです。例えば、入力項目の候補出しや画面のたたき台作成はAIに任せ、実際の承認順序や例外処理の扱いは業務を知る担当者が確認する、といった具合です。判断の重さに応じて役割を分けることで、AIの速さを活かしながら業務との整合性を保てます。誰がいつ何を確認するかを最初に決めておくだけで、進行中の混乱はかなり減らせます。

光の道具箱で広げる改善

運用が進んだら、担当者がAIの提案を確認する際の観点をチェックリスト化しておくと、担当者が変わっても品質が安定します。特に「この業務では例外がどれくらいあるか」「イレギュラー対応は誰が判断しているか」といった現場の暗黙知は、AIには見えない部分です。役割分担は一度決めて終わりではなく、開発が進むにつれて見直していくものと捉え、定期的に分担表を更新していく姿勢が長く続く体制づくりにつながります。小さな役割の見直しを重ねることが、結果として安定した開発体制を支え、担当者の負担も平準化されていきます。