AIに任せた仕事を、最後は人間が確認できる形に

AIを業務へ導入するとき、「この文章はAIに作らせる」「このデータ整理は自動化する」といった作業方法は決まりやすい一方で、出力された結果を何を基準に確認するかまでは決められていないことがあります。

その場合、最後の確認だけが担当者の経験や感覚に残ります。

AIによって作業方法は標準化されたのに、最後の確認だけ属人的になる状態です。

AIの成果物を人間が確認していても、確認項目が決まっていなければ、見る場所は毎回変わります。

時間に余裕がある日は細かく見る。忙しい日は全体だけを見る。担当者によって確認するポイントが違う。

それでも問題が起きなければ運用は続きますが、「人間が確認している」ことと、「必要な項目を確認している」ことは同じではありません。

AIサービスや自動化ツール側には、処理の履歴が残る場合があります。

一方で、「その結果を誰が確認したか」「何を確認して利用を決めたか」までは別の問題です。

AIによる処理履歴だけでは、その後に人間がどのような確認を行ったかまでは分かりません。

自動化の大きなメリットの一つは、人間が途中工程へ関与しなくてよくなることです。

しかし、複数の処理が自動で進むようになるほど、人間は途中で何が行われたかを細かく見なくなります。

だからこそ最後に確認する必要がある仕事では、どのポイントだけは人間が見るのかをあらかじめ明確にしておく意味があります。

AIを導入したのに、人間が毎回すべての成果物を一から検証し直していては、自動化によって減らした作業が別の形で戻ってきます。

人間が確認するのは、人間の判断が本当に必要な部分を中心にします。

AIに任せられる作業と、人間が判断する作業を分けることが重要です。

不安だからという理由で確認項目を増やし続けると、最終確認そのものが大きな仕事になります。

AIによる作業時間が1分になっても、人間が20分確認していれば、業務全体としては十分に自動化されたとは言いにくくなります。

ここでの1分と20分は一般原則を説明するための仮定例であり、SECTION 802の効果数値ではありません。

「確認できること」ではなく、確認する必要があることを残します。

AIを使う仕事すべてに同じチェックリストを適用する必要はありません。

成果物の使い方に合わせて、必要な単位でチェックリストを分けます。

これらは、リスクも確認ポイントも異なります。

AIや自動化の性能が向上し、運用が安定してくれば、以前は人間が確認していた項目の中にも、毎回確認する必要がなくなるものが出てくる可能性があります。

その場合は、チェックリストも見直します。

SECTION 802の目的は、人間の確認作業を増やし続けることではありません。

必要な確認を、必要なだけ残すことです。

最終的な判断を人間が行うからといって、その仕事のすべてを人間が行う必要はありません。

AIに任せられる処理は自動化し、人間は判断が必要な箇所へ集中できます。

責任を持つことと、すべて手作業で行うことは別です。