よくいただくご質問にお答えします① ──「専門業務でAIの成果が出ない」「AIにどこまで任せていいか分からない」

こんにちは。オコジョのnote運用担当です。

今回から、お客様からよくいただくご質問に、オコジョとしての考え方でお答えするシリーズを始めます。第1弾のテーマは「社内ユースケースの発展」です。

全社でAI活用が進み、汎用的な使い方は定着してきた。
ところが、そこから一歩先に進もうとすると、なかなか成果につながらない。そんなご相談を、最近とても多くいただくようになりました。
今回はその中から、特によく聞かれる2つのご質問を取り上げます。

Q1. 汎用的な使い方は定着したが、専門性の高い業務で成果が出ない

「壁打ちや文章の校正・要約といった使い方は、社内にかなり定着してきました。ところが、専門性の高い業務になるとうまくいきません。そもそもユースケースが出てこない、出てきても投資対効果が合わない、精度が足りない……。どう進めればよいでしょうか。」

対象業務の前後の工程に注目してみる

ここでは、製造業における設計業務を例に考えてみます。

専門業務でAI活用を検討するとき、目が向きやすいのは、業務の中心にあるいちばん高度な部分です。設計であれば、図面や仕様をつくる作業そのものや、そのチェックがこれにあたります。

ただ、こうした領域は求められる精度が非常に高く、現時点ではAIに投資しても費用対効果が合いにくいのが実情です。自社で長い時間をかけて育ててきた、多くのノウハウが詰まった業務であり、いわゆる職人技と言われるきめ細かな作業やベテラン社員でないと対応できない暗黙知の概念に近い要素が多分に含まれているのです。「ユースケースが出てこない」「精度が足りない」というお悩みも、実はこの一点だけを見ていることから生まれている場合が少なくありません。

そこで私たちは、「設計そのものをAI化できるか」を考える前に、設計を含む業務全体の流れを一度書き出してみることをおすすめしています。

設計の前には、要望や前提条件の整理、過去の類似案件や社内資料の参照といった準備があります。設計の後には、関係部署への情報共有や、お客様向けの説明資料づくりがあります。時間を取られているボトルネックが、こうした前後の工程に隠れていることはよくあります。

そして、前後の工程にはAIで効率化しやすい業務が多いのです。情報を集めて整理する、決まった形式の資料にまとめる、といった作業はAIの得意分野です。多少の誤りがあっても担当者が確認して直せるので、設計そのものほど高い精度を求めなくて済みます。

業務全体を見渡すとユースケースが見つかり、精度の要求も現実的な水準に下がり、結果として投資対効果も合いやすくなる。これが、前後の工程から着手することをおすすめしている理由です。

なお、図面の作成やチェックといった中核の作業も、ずっと対象外というわけではありません。AI技術の進化はとても速いので、最新の動向を追いながら、定期的に再検証していくのがよいと考えています。

ノウハウの言語化も立派な効果である

もう一つお伝えしたいのが、効果の測り方です。

前後の工程から着手するのは、短期的な工数削減の効果が見えやすいからです。とはいえ、工数削減の金額だけで優先順位を決めてしまうのはもったいないと考えています。

専門業務には、ベテラン社員の経験に頼っている部分や、担当者によって品質にばらつきが出る部分があります。AIがその業務に対応できるように、対象業務に関するノウハウを言語化するフェーズが必ず存在します。それによってAIを使ってノウハウを引き継ぎやすくしたり、品質をそろえたりすることも、立派な効果です。仮にAIの精度がイマイチだったとしても、これまで見えていなかったノウハウが言語化され、今後はこうやって更新していこう、というポリシーが決まるだけでもその部門にとってはかなり有用な資産になるのではないでしょうか。設計のような専門領域では、工数削減よりもこういった効果のほうが大きいことも珍しくありません。

短期的な費用対効果が合わないという理由だけで見送るのではなく、属人化の解消も評価に含めたうえで優先順位をつけることをおすすめしています。

業務ごと刷新するか、段階的に適用するか

最後に、進め方について補足します。

これから立ち上げる新規業務や、影響範囲が限られている業務であれば、AIを使う前提で業務全体を描き直すことをおすすめしています。一方で、多くの人や部署が関わる既存業務を一度に変えるのは現実的ではありません。こちらは前後の工程から段階的に適用していくほうが安全です。

ここでいう「AI前提で描き直す」は、あくまで目指す業務の姿の話です。実際に組み込んでいく際は、いきなりアプリをつくるのではなく、人手で回し、AIで半自動化し、固まったところでアプリ化する、という順番を踏むことが大切です。この進め方については以前の記事で詳しく書いていますので、あわせてお読みください。

Q2. AIにどこまで任せてよいか、線引きが難しい

「AIエージェントを導入したいと考えています。ただ、どこまでをAIエージェントに担わせるべきなのか、判断がつきません。」

大前提として、導入そのものを目的にしない

まずお伝えしたいのは、AIエージェントの導入自体を目的にしないことです。

決まった手順で処理できる業務であれば、ワークフローツールやRPAといった従来の自動化で十分なケースも多くあります。AIエージェントが力を発揮するのは、入力の内容が毎回違っていて、それを読み取って振り分けたり、次の手順を選んだりする必要がある業務です。

「人が何を担うか」を先に決める

そのうえで私たちがおすすめしているのは、AIに何をさせるかより先に、「人は何を担うのか」を決めることです。

工程ごとに少しずつAIを入れていくと、工程と工程のつなぎ目に、受け渡しや確認のための人の作業がどうしても残ります。AIの出力を別のツールに貼り付けるとか、そういった小さな作業ですね。これでは効果が限られてしまいます。

そこで、システム上で完結する業務は原則としてAIで完結できる、という前提に立って業務フロー全体を設計し直します。そのうえで、人の役割を「責任を伴う意思決定」と「関係者の納得が必要な対応」に絞り込みます。目指す姿はこのように描きつつ、実際の移行は業務への影響の大きさに応じて段階的に進めます。Q1でお話しした考え方と同じです。

線引きを決める3つの観点

では、人が担う範囲をどう決めればよいのか。ここで大切なのは、「技術的に自動化できるか」とは別に、「AIに任せてよいか」を考えることです。私たちは、次の3つの観点で整理しています。

1. 技術的に任せられるか
求める精度で安定して処理でき、誤りがあってもすぐに気づいて修正できるか。

2. 責任の所在を決められるか
AIが誤った判断をしたとき、誰がどのように責任を負うのかが明確になっているか。

3. 関係者が納得できるか
お客様や社員が「AIに判断された」「AIに対応された」と知ったときに、受け入れられるか。

特に見落とされやすいのが3つ目です。

技術的には可能で、責任の所在も整理できている。それでも、AIが対応したと知った時点で信頼を損なってしまう業務があります。たとえば、お客様への謝罪や社員の人事評価です。内容がどれだけ適切でも、「AIに謝られた」「AIに評価された」と感じた相手が、すんなり納得できるとは限りません。

こうした点を踏まえ、私たちは現時点では、お客様への正式な回答、契約、支払いといった社外への意思表示や、後から取り消しのきかない判断については、人の承認を残すべきだと考えています。

もちろん、この線は固定されたものではありません。技術が成熟し、社会の受け止め方が変われば、任せられる範囲は広がっていくはずです。一度決めた線引きを、定期的に見直す前提で運用していくことが大切です。

おわりに

2つのご質問は一見別の話に見えますが、根っこは同じだと考えています。

「AIで何ができるか」から考え始めるのではなく、まず業務全体の流れを描き、そのなかでAIと人がそれぞれ何を担うのかを決める。そうすると、どこから着手すべきかも、どこまで任せてよいかも、自然と見えてきます。

ここでご紹介したのは、あくまでオコジョとしての考え方の一つです。実際の進め方は、業務の性質や組織の状況によって変わります。

もし同じような課題を抱えていて、この考え方に少しでも共感いただけるところがあれば、ぜひ一度お話を聞かせてください。業務の流れを一緒に整理するところから始められます。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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