01SELECT
業務課題から候補を選ぶ
「AIを使うこと」ではなく、解決したい業務上の困りごとを出発点にします。繰り返し発生する作業、待ち時間、差し戻し、判断のばらつきなどを確認し、改善の意味がある候補を並べます。
確認する材料
- 対象業務と関係者
- 作業量・待ち時間・品質の現状
- 例外や誤りが起きた場合の影響
次へ進む問い：効果を確かめられ、扱う範囲を限定できる候補か。
FROM QUESTION TO OPERATION
導入計画は、4つの判断をつなぐ
各段階で得るものと、次へ進む前に確認したい問いを分けて考えます。状況に応じて立ち止まり、候補や計画を見直せる進め方です。
02PREPARE
データ・人・システムの条件を確かめる
候補業務に必要なデータがどこにあり、誰が使う権限を持ち、どのシステムや手順に関係するかを整理します。データが不完全な場合や、担当者しか知らない例外がある場合は、それ自体を次の確認課題として扱います。
確認する材料
- データの所在、形式、利用権限
- 関係部署・確認担当者・承認者
- 既存の表計算や業務システムとの依存関係
次へ進む問い：試行に必要な情報と関係者を、無理のない範囲でそろえられるか。
03TEST
問いを絞って小さく試す
試行では、何を確かめるのかを限定します。たとえば「分類候補が担当者の確認時間を減らすか」「予測を参考にした計画が単純な過去平均より役立つか」のように、業務上の問いを置きます。本番運用を前提にせず、対象データや案件の除外条件も先に決めます。
確認する材料
- 導入前の基準値と比較方法
- 速度だけでなく品質・修正・例外・確認負担
- 人による確認、データの扱い、停止条件
次へ進む問い：仮説に答えられる試行設計になっているか。安全に止めたり戻したりできるか。
04DECIDE
結果から次の行動を決める
試行が動いたことだけを成功とはみなしません。最初に定めた基準や仮説と照らし、期待した変化があったか、確認や修正の負担が許容できるか、例外を安全に扱えたかを振り返ります。結果と判断理由を記録し、次の段階に活かします。
確認する材料
- 継続して対象を広げる
- 範囲や手順を修正して再検証する
- 追加の確認を行う、または停止する
次へ進む問い：継続・修正・追加検証・停止のどれが、得られた証拠に合うか。
この流れは固定の導入手順ではありません。データの準備や社内の確認体制が整っていなければ、その整備を先に行うことも計画の一部です。
PILOT / EVALUATION
試行の前に、評価と停止の条件を決める
「試せたか」だけでは、その仕組みが業務に役立つかは分かりません。試行で答えたい問い、比較対象、確認者、記録方法を始める前に合わせておくと、結果を次の判断につなげやすくなります。
比べられる基準
導入前の処理時間や品質を、対象範囲と計測条件をそろえて記録します。速度に加え、修正、差し戻し、待ち時間、担当者の確認負担も見ます。
担当と確認手順
AIの候補を誰が見て、何を根拠に承認・修正するかを決めます。低い確信度や想定外の入力を、人が扱う経路も明確にします。
停止・切り戻し条件
誤りの影響、情報管理上の懸念、確認負担が事前に定めた範囲を超えた場合に、誰が止め、手作業へ戻すかを決めます。
複数の次の選択肢
継続だけでなく、対象を狭める、追加で検証する、手順を修正する、停止する選択肢を並べ、判断理由を記録します。
DELIVERABLES
ロードマップで整理すること
完成形を先に決めつけるのではなく、検討を前に進めるための材料と未確定事項を見える形にします。
01
段階別ロードマップ
課題の重要度と実現性を見比べ、検討する順序を整理します.
02
試行計画と評価指標案
小さく確かめる対象、担当者、比較方法、評価項目を具体化します.
03
導入判断に必要な確認事項
次に進む・見直す・止める判断に必要な情報や社内確認を洗い出します.
専任のAIチームがなくても検討できますか？
専任チームの有無だけで、検討を始められるかが決まるわけではありません。業務をよく知る担当者、判断を支える責任者、必要に応じて情報管理やシステムの関係者が参加し、対象を絞って確認できる体制が大切です。最初の段階で、誰に何を確認する必要があるかを洗い出します。