基準1:事業価値

その業務が改善すると、売上、利益、顧客体験、品質、判断速度、リスクのどれが変わるかを確認します。単に時間がかかる作業という理由だけでは選びません。

基準2:頻度と蓄積効果

毎日繰り返す仕事は小さな改善でも効果が積み上がります。一方、頻度が低くても、経営判断や重要顧客対応のように1回の価値が大きい業務も候補になります。

基準3:曖昧さと人間判断

手順と正解が明確なら自動化、情報整理や下書きならAIによる作業支援、選択肢の比較ならAIによる判断支援が向きます。曖昧さが高いから対象外なのではなく、人に残す判断を決めます。

基準4:必要な情報の準備状況

必要な情報がどこにあり、更新され、誰が利用できるかを確認します。データが存在しても、判断基準や例外が暗黙知のままではAIは安定して働けません。

基準5:リスクと可逆性

誤りが顧客、金銭、法務、安全へ与える影響を見ます。最初の検証では、人が確認でき、失敗しても戻せる範囲を選びます。

基準6:小さく検証できるか

一部署、一種類の依頼、一つの判断補助など、範囲を切れる業務が向いています。最初から大規模連携を前提にせず、期待する効果と業務への組み込み方を分けて確かめます。

  • 候補業務を3〜5件出す
  • 6基準で比較する
  • 最初に検証する1業務を選ぶ
  • AIと人の役割、成功指標、停止条件を決める