回答案と振り分け
よくある質問への回答案を作り、内容に応じて担当部署へ整理。送信前には人が確認できる流れを設計します。
Practical AI implementation
AIを入れる前に、
仕事の流れを整える。
便利そうなツールを導入するだけでは、現場の負担は減りません。繰り返し作業、判断が必要な場面、扱う情報の種類を整理し、AIに任せる部分と人が確認する部分を設計します。
Our perspective
「使えるAI」は、業務理解から生まれます。
同じ業種でも、情報の持ち方や承認の流れは会社ごとに違います。まず担当者の動きと困りごとを聞き、削減したい時間や減らしたいミスを明確にします。そのうえで、既存の道具を活かせるか、AIが本当に適しているかを判断。大きな仕組みを先に作るのではなく、効果と安全性を確かめられる範囲から始めます。
Use cases
活用を検討できる業務
文書検索と要約
規程、手順書、過去資料など、探すのに時間がかかる情報へ自然な質問でたどり着きやすくします。
定型文の下書き
メール、報告書、議事録、商品説明などの下書きを支援し、担当者が内容を整える時間を短くします。
情報の分類・抽出
自由記述のアンケートや問い合わせから、分類、要点、必要項目を抽出する作業を補助します。
比較とたたき台
複数資料の比較やアイデアの初期案を速め、人が検討と判断へ集中できる状態をつくります。
サイト内の案内支援
公開情報をもとに、訪問者が必要なページや情報を見つけやすくする仕組みを検討します。
Design principles
精度だけでなく、運用できることを重視します
人の確認を組み込む
誤りが影響する業務では、AIの出力をそのまま確定せず、担当者が確認・修正できる工程を設けます。
扱う情報を限定する
入力してよい情報、参照範囲、保存方法、利用者の権限を整理し、社内ルールと整合させます。
効果を測れる形にする
作業時間、確認回数、利用率など、導入目的に沿った指標を決め、続けるか改善するかを判断します。
Process
小さく試し、確かめて広げます
業務ヒアリング
作業、頻度、所要時間、困りごとを現場単位で確認します。
要件整理
目的、対象データ、精度、権限、人の確認工程を定めます。
試作・検証
限定したデータと利用者で、使い勝手とリスクを確かめます。
導入
操作方法と利用ルールを整え、実際の業務へ組み込みます。
運用改善
利用状況と現場の声を確認し、対象範囲や設定を調整します。
Safety
できることと、任せないことを明確に。
AIの回答には誤りが含まれる可能性があります。法務、医療、人事評価、金銭処理など、誤りの影響が大きい判断を無人で自動化する前提では進めません。
導入前に確認する項目
- 利用するAIサービスとデータの扱い
- 入力を禁止する情報
- 回答を確認・承認する担当者
- 停止・修正できる運用方法
セキュリティ要件や社内規程により実装方法は変わります。機密情報を扱う場合は、要件確認後に対応可否をご案内します。
Deliverables
目的に応じて整えるもの
業務フローと課題の整理
AI活用範囲・要件の定義
試作または導入する仕組み
操作手順・利用ルール
検証結果と改善案
必要に応じた運用支援
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