AIに「できること」と「任せてよいこと」は違う。

生成AIの性能が上がり、文章を読み取る、質問に答える、画像を認識するといった、AIにできることは増えています。

新しい技術を見ると、「この仕事もAIに任せられるのではないか」と考えたくなります。しかし、実際の業務へ導入するときは、技術的にできるかどうかだけでは決められません。

大切なのは、その仕事をAIに任せてよいかどうかです。

1. 「できる」と「任せてよい」は違う

AIが対応できる仕事であっても、すべてを同じように任せるべきとは限りません。

情報を整理する仕事と、顧客への回答を確定する仕事では、求められる正確さや、間違えたときの影響が異なります。

AIの能力だけを基準にすると、できる範囲を広げることが目的になりがちです。AI導入で考えるべきなのは、AIに何ができるかより、現場のどの仕事を改善したいのかです。

そのため、どのAIを使うかを考える前に、AIを入れようとしている仕事の性質を見る必要があります。

2. 間違えたときの影響から考える

あとから簡単に確認・修正できる仕事と、顧客対応、契約、金額、安全などに関わる仕事では、AIへの任せ方が異なります。

間違いを修正しやすい仕事では、AIが担う範囲を広げやすくなります。一方、間違えた場合の影響が大きい仕事では、人の確認や判断を残すことが重要です。

これは、AIを危険なものとして遠ざける考え方ではありません。仕事に合った任せ方を決めることで、AIをより実務で使いやすくするための考え方です。

3. AIか人か、ではなく「境界」を設計する

AI導入は、「全部AIに任せる」か「すべて人が行う」かという二択ではありません。

情報整理はAIが行い、最終判断は人が担う。通常の処理はAIが進め、判断が必要な場合は人へつなぐ。そのように役割を分けることで、AIの速さや処理能力を活かしながら、人が必要な判断を担えます。

AIと人のどちらを選ぶかではなく、それぞれがどこまで担うか。その境界を考えることが、現場で使い続けられるAI導入につながります。

45.rでは、AIを実装する前に、業務を整理し、AIと人の境界を考えることも「AI時代の前処理」の一部と考えています。

データだけでなく、人の仕事そのものをAIが扱える形へ整える。45.rは、そこからAI導入を考えます。