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【イ】見極める

生成AIをどこに使うかと、どうなったら完成かが決まります

生成AIは万能ではないため、作り始める前に、そもそもこの業務に使うべきか、どこに使うかから確かめます。
使いどころとどこまで生成AIに任せるかを先に決めておくので、後の作り直しや手直しを減らせます。

メニュー名	内容
イ-1 業務の棚卸し	対象業務を並べ、作業時間・頻度・人の判断がどれくらい要るかを整理します。 時間がかかり、人の判断に頼る業務が生成AIの候補になります。
イ-2 目的と対象範囲を決める	棚卸しの結果から、今回どの業務を対象にするかを決めます。 課題と目指す状態を担当者と言葉にします。
イ-3 担当者の仕事の分解	担当者が何を見て、何を判断し、どう動くかを実際の仕事を見ながら整理します。見ている情報の所在も確認します（紙の場合も）。
イ-4 生成AIを使うべきか・どこに使うかの見極め	生成AI・確実に動くプログラム・人間のどれが適切かを比較検討します。 生成AI を使う部分は実データで試し、狙った判断ができるか確かめます。 「使わない方がよい」という結論もあり得ます。
イ-5 新しい業務の流れを描く	誰が何をどの順で行うか、人が関わる箇所を生成AI 前提の形に組み替えます。 生成AI との情報のやり取り（システム連携か手渡しか）も決めます。
イ-6 ゴールを決める	生成AI には、ここまでできたら完成、という明確な線引きがありません。 そこで、通常運用へ移る状態を着手前に決めます。 ゴールは精度の割合ではなく、業務の指標で定めます。

【ロ】つくる

実際に動くしくみができあがります

「【イ】見極める」で決めたことを形にする工程です。
生成AIの部分だけでなく、情報収集・判断・出力・運用のしくみを、既存システムも含めて業務が回る形につなぎます。

メニュー名	内容
ロ-1 データを整える	データを使える状態にします（置き場所の用意、書き方の統一、過去分の移行）。 業務が分かる方が必要なため、お客さまと分担して進めます。
ロ-2 動くしくみをつくる	生成AIが情報収集・判断・出力までを行うしくみを作ります。 生成AIの判断根拠を必ず示す形にします。 運用方法や判断不能時の対応も決め、現場が迷わない状態にします。
ロ-3 記録するしくみをつくる	生成AIの判断内容と人の修正を記録します。 「【ハ】育てる」で判断や任せる範囲を見直す材料になります。

【ハ】育てる

完成まで調整し、その後は問題が起きていないか見守ります

生成AIは、作って納めたら完成、ではありません。
動かしてみると想定外のパターンが出るため、お客様と手を入れながら業務に合わせます。
はじめは週単位、落ち着けば月単位で見ます。効果が出ない状態で終わらせません。

メニュー名	内容
ハ-1 並走して結果を突き合わせる	従来のやり方と並行稼働し、担当者と生成AIの判断を見比べて調整します。 一時的に手間は増えますが、いきなり移行するより安全です。
ハ-2 新しく出てきたケースを取り込む	動かして初めて出るケースを判断に反映します。 発生量は「【イ】見極める」の丁寧さで変わります。
ハ-3 任せる範囲を調整する	生成AIと人の境界線を結果を見ながら引き直します。 決まった手順で処理できる所は生成AI以外の技術に寄せます。
ハ-4 ゴールに達したかを確認する	「【イ】見極める」で決めたゴールに達すれば、通常運用へ移ります。 未達なら、期間延長か現状のまま始めるかをご相談します。
ハ-5 判断がズレていないか点検する	生成AIは間違いを正解のように出すことがあります。 定期的に抜き取り確認し、ズレていれば直します。
ハ-6 動き続けるように保つ	問い合わせや不具合への対応に加え、生成AI自体の更新による結果の変化にも追随します。
ハ-7 変わり目には、一緒に見直す	業務のやり方、取扱量、体制、システム仕様。 これらが変わった時、手を入れる範囲を一緒に決めます。 変化はこちらからは見えないため、教えていただけると早く対応できます。