AIに任せてはいけない3つの工程

基準を「できるか」に置くと止まらなくなる

AIでどこまでできますか、という質問をよく受けます。技術的には、かなりのことができます。だから「できるか」を基準にすると、範囲がどんどん広がります。

私たちが使っている基準は別です。間違えたときに、取り返しがつくかどうか。

転記を間違えたら直せばいい。提案の方向を間違えたら、事業の数ヶ月が失われる。同じ「間違い」でも、戻せるかどうかが違います。

この基準で見ると、任せない工程が3つに絞られます。

1. 何を目指すかを決めるところ

目標の設定、優先順位づけ、どの市場で戦うか。ここは任せません。

理由は、正解が事業の意思に依存するからです。売上を伸ばしたいのか、利益率を上げたいのか、来年の採用に備えたいのか。同じデータから、どの結論も導けます。

AIに決めさせると、もっともらしい方向が出てきます。もっともらしいので、違和感を持ちにくい。判断を代行させたつもりが、判断を放棄している状態になりやすい領域です。

材料の整理まではやらせます。決めるのは人。

2. 事実かどうかを確かめるところ

数字の出どころ、前提の妥当性、そもそもそのデータが正しく取れているか。

ここを任せられない理由は明確で、AIは「確かめる」ことができないからです。与えられた情報の範囲で整合的な答えを作ります。元データが間違っていても、整合的な答えが出てきます。

実務でよくあるのは、計測が壊れているデータをそのまま分析してしまうケースです。分析としては正しく、結論だけが間違っている。これは分析の問題ではなく、確認の問題です。

数字を見たときに「おかしくないか」と思えるのは、事業を知っている人だけです。

3. 外に出す最終確認

クライアントに提出する資料、広告の入稿、対外的な文章。

出してしまった後では戻せません。しかも、間違いが起きるのはたいてい「細かいところ」です。数字の桁、社名の表記、前月と今月の取り違え。全体としては良い資料の、1箇所だけが間違っている。

この種の間違いは、生成する側からは見つけにくい。作った本人が見落とすのと同じ構造です。だから、出す前に人が通します。

逆に、任せていい工程

この3つ以外は、かなり任せています。

情報を集める、形式を揃える、下書きを作る、差分を出す、定型のチェックを回す、繰り返しの処理を実行する。どれも、間違えても直せる範囲です。

そして実際、業務時間の多くはこちら側にあります。判断そのものに使っている時間は、思っているより短い。だから3つを守ったまま自動化しても、効果は十分に出ます。

線を先に引いておく

大事なのは、始める前に線を引いておくことです。

やりながら決めようとすると、うまくいくたびに範囲が広がって、いつのまにか判断まで渡していることがあります。そして渡したことに気づくのは、たいてい何か起きたあとです。

この3つは自分たちでやる、と先に決めておくと、それ以外は安心して広げられます。