AIの
ところが
そして
Q01「うちは 例外が 多いから AIは 無理」は 正しいですか?
大半の
この
本当に
つまり

Q02AIに 渡せる 業務は、 どう 仕分けますか?
使う
| 仕分けの質問 | YESの場合の正体 | 行き先 |
|---|---|---|
| 同じ材料を渡したとき、別の人も半年後の自分も同じ結論に着くか | 判断ではなく、まだ言葉にしていないルール | 条件に落とす(仕組みの側) |
| 正解が一つに決まらないか(複数の答えがあり得て、どれも間違いではないか) | 本当の文脈判断 | AIを残す側 |
ひとつだけ、

Q03著者自身の 業務では、 どうだったのですか?
私自身が、
私は
そこで
ルールに
順番が、
Q04「判断基準を 文書化してください」で 進まないのは、 なぜですか?
理由は
- 判断している
本人に、 先週いちばん 迷った ケースを 10分だけ話して もらう - その
会話を そのまま AIに 渡し、 「この 人が 何を 根拠に 決めているかを、 条件の 形で 書き出して」と 頼む - 返ってきた
条件の 候補を、 過去の 実績に 何件か 通して 照らす - 合わない
ものが 出たら、 そこが 本当の 例外の 正体
コツは、
話すのも
Q05自社だけで 仕分けると、 何が 起きますか?
線が
ここまで
明日に
Q06結局、 AI導入で 差が つくのは どこですか?
道具の
AIは
よくある質問(FAQ)
- Q. 例外が
多い 業務は、 AI化・ 自動化できないのですか? - A. 大半は
できます。 「例外」に 見えている ものの 多くは、 そのつど条件を 見て 決めているのに 条件が どこにも 書かれていないだけの、 まだ 言葉に していない ルールです。 条件を 書き出せば 仕組みに 落とせます。 本当に 文脈で 決めているのは、 ごく 一部です。 - Q. 業務を
AIに 渡せるか仕分ける 2つの 質問とは 何ですか? - A. ①同じ
材料を 渡した とき、 別の 人も 半年後の 自分も 同じ 結論に 着くか (着くなら ルール側で、 条件に 落とせる)。 ②正解が 一つに 決まらないか (そうなら 本当の 文脈判断で、 AIを 残す側)。 難しいか どうかは 仕分けの 基準に なりません。 - Q. 現場に
「判断基準を 文書化してください」と 頼むべきですか? - A. 頼まない
ほうが 進みます。 本人が 手が かりを 自覚しておらず、 書く 作業が 本業の 邪魔に なる ためです。 代わりに、 先週いちばん 迷った ケースを 10分話して もらい、 その 会話を AIに 渡して 条件表を 作らせます。 AIに 質問させて 聞き出す方 法も あります。 - Q. 業務の
棚卸しは、 どこから 始める べきですか? - A. 毎日
やっている 工程からです。 週に 1回の 仕事には 手順書が ある 一方、 毎日の 仕事には 手順 書が ない ことが 多く (書く 必要が 一度も なかった ため)、 言葉に されていない ルールが 残っている 可能性が 高いからです。 - Q. AIツールの
比較検討から 始める べきですか? - A. 道具の
品定めから 始めると、 比較表だけが 増えて 止まりがちです。 道具の 性能では 差が つきません。 先に 「うちの どの 仕事なら 渡せるのか」を 仕分ける ところから 始める ことを おすすめします。
AUTHOR

黛 政隆(まゆずみ まさたか)
株式会社GembaShift 代表取締役CEO
エンジニア歴20年、
