AI活用は「何ができるか」より「どの仕事を変えるか」から。

AIを使って何かできないか。その問いを、具体的な検討につなげるには、まず対象となる仕事を一つ選ぶことが役立ちます。

1. 一つの作業を、具体的に描く。

誰が、何を受け取り、どのように処理して、誰に渡すのか。業務をこの粒度で整理すると、負担がかかっている部分や判断が必要な部分が見えてきます。

「文書業務を効率化したい」から、「受け取った文書を分類し、担当者が確認できる状態にしたい」へ。対象が具体的になるほど、必要な機能と評価方法を考えやすくなります。

2. データを使える条件を確認する。

データが存在することと、検証に使えることは同じではありません。形式、品質、利用許可、機密情報の有無を確認します。

最初の検証は、利用可能なサンプルを用いて、対象を絞って進める方法があります。

3. 成功だけでなく、失敗の扱いを決める。

どこまで正しければ利用できるのか。誤ったときに誰が気づき、どう戻すのか。確認の負担も含めて、仕事全体が良くなるかを評価します。

試作の目的は、導入を既定路線にすることではありません。続ける、変える、見送る。その判断を、具体的な材料に基づいて行えるようにすることです。

これは取り組み方を説明する記事です。特定のプロジェクトの成果や、導入効果を保証するものではありません。