人がAIを支える
人が前提を補うAI回答を確認する別システムに転記する
担当者が毎回前提を補うため、AI活用が個人の作業に閉じます。
業務文脈の整備
AIが業務で継続して
動くための前提を整える。
AI活用が止まる原因は、モデルの性能だけではありません。
企業固有の意味、判断、権限、例外が、AIで扱える形にまだ整理されていないためです。
AIが止まる理由
PoCで止まるのは、
業務の前提が実装されていないから。
AIが業務で動く
正式情報を参照判断基準を適用権限内で実行例外だけ人へ戻す
前提、権限、例外、評価を整え、AIを組織の業務基盤として扱います。
現状 / 目指す状態
人がAIを動かす状態から、AIが業務で使われる状態へ。
毎回、人が前提を渡す
- 個人のプロンプト力へ依存
- 情報の正しさを毎回確認
- 回答から業務アクションが分断
- 担当者が変わると品質が変わる
AIが文脈を理解して動く
- 正式情報と定義を継続参照
- 根拠と判断理由を提示
- 権限内で通知・更新・実行
- 例外だけを人へ引き継ぐ
整備すべき差分
整えるべき差分は、データだけではない。
企業固有の意味と統制が欠けると、AIの回答は正しくても業務では使えません。
業務実行 AIが使う前提を、業務の制御レイヤーとして整える
データ
必要な情報が分散し、AIが安全に参照できない
意味
用語やKPIの意味が部署によって異なる
判断
判断基準が暗黙知と個人経験に依存する
権限
AIが提案・更新・実行できる範囲が曖昧
例外
AIが止まる条件と人への引き継ぎがない
評価
品質劣化や根拠を継続的に測定できない
結果 参照、判断、実行、例外対応が同じ前提でつながる
定義
CXとは、企業固有の判断材料をAIで扱える資産へ整えること。
ツール導入ではなく、AIと人が同じ前提を利用できる業務構造を設計します。
業務文脈の整備 企業固有の判断材料を
AIで扱える業務資産へ
AIで扱える業務資産へ
データ
粒度・品質・鮮度
用語・KPI
定義・計算前提
判断基準
業務ルール・優先順位
権限・承認
提案・通知・更新・実行
例外処理
停止条件・引き継ぎ先
評価・監査
根拠・再現性・品質劣化
5つの整備領域
戦略・データ・文脈・AI・統制を一体で整える。
戦略
経営課題、KGI・KPI、重点施策、意思決定論点
データ
構造化・非構造化データ、品質、鮮度、更新責任
文脈
用語、KPI、業務ルール、判断基準、権限、例外
エージェント
対話、定時実行、イベント起動、条件付き実行
統制
制御、評価、監査、承認、組織運用
AI活用準備
参照、解釈、説明、行動。
4つを整えて初めて業務で使える。
参照できる
必要な情報へ安全にアクセスできる
データ統合・文書接続・権限管理解釈できる
用語・指標・関係性を理解できる
KPI定義・業務語彙・文脈定義説明できる
回答と判断の根拠を示せる
参照元・計算前提・判断理由行動できる
提案・通知・更新・実行へ接続できる
承認・監査・例外処理・権限制御と評価
AIに任せる範囲は、制御と継続評価を確認しながら広げる。
危険・曖昧・権限外を止める
実行前の制御、回答後の根拠表示、低信頼度時のエスカレーションを設計します。
品質劣化を継続的に検知する
モデル、データ、業務ルールの変更による精度、再現性、コストの変化を測定します。
3段階の進め方
実証、基盤、定着。
経営判断に合わせて段階的に整える。
01 →
8週間で実証
優先業務、AI活用準備の不足、効果と実現性を実データで検証します。
02 →
基盤を整備
AI活用準備の基盤を整え、必要に応じてSaaS機能を選択的に内製化します。
03
組織へ定着
業務、権限、役割、評価をAI前提で再設計し、全社運用へ広げます。
8週間
8週間で、課題定義から投資判断まで進める。
Phase 1はMVPを作ること自体が目的ではありません。
次の投資を継続、絞り込み、停止から判断するための実証です。
成果物
- 優先業務と経営課題の定義
- 業務・SaaS・データ・権限の棚卸し
- AI活用準備の不足箇所と業務文脈マップ
- MVPと実証結果
- Phase 2・3のロードマップ
- 継続・絞り込み・停止の判断材料
評価指標
精度だけでなく、
再現性と自動実行率まで確認する。
01精度
02再現性
03人間の確認時間
04自動実行率
05根拠提示率
06例外検知率
よくある質問
CXとPhase 1について、よくいただく質問。
Q01 データが整理されていなくても開始できますか？
開始できます。Phase 1では、現状のデータ、文書、SaaS、更新責任を棚卸しし、どこから整えると経営効果につながるかを特定します。
Q02 DWHやBIがある場合でもCXは必要ですか？
DWHやBIは重要な基盤ですが、AIを業務で使うには、用語、判断基準、権限、例外処理、根拠提示まで整える必要があります。
Q03 利用中のSaaSをすぐに廃止するのですか？
一括廃止は前提にしません。残す機能、連携する機能、選択的に内製化する機能を、費用と運用リスクで判断します。
Q04 AIの誤回答や誤操作はどう扱いますか？
事前制御、根拠表示、信頼度、承認、人へのエスカレーションを組み合わせ、任せる範囲を段階的に決めます。
Q05 Phase 1だけでも依頼できますか？
可能です。8週間後に継続、絞り込み、停止を判断できる論点を揃え、次の投資を前提にしない実証として設計します。
実証から始める
まず8週間で、
投資判断の論点を揃える。
大規模な刷新を決める前に、対象業務の課題、AI活用準備の不足、効果と実現性を実データで検証します。