AI導入を成功に導く主導部門の違い
- PLMレボリューション
- 8月11日
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＊＊生成AIはIT技術者主導、総合判断AIは現場業務担当者主導＊＊
生成AI（LLM）と総合判断AIとでは、導入の起点となる担当者と手順が対照的です。
生成AIは確率論で回答を生成するため「入力に対する確実な結果」を約束できず事前の厳密な要件定義が困難であること、そして「実際に自社の業務データを入力して試してみないと期待する精度や適性が分からない」という技術特性から、まずはIT部門やAI技術者が主導して環境構築や技術検証を先行させるアプローチを取ります。
検証後、その構築されたAI環境を実際の業務へどう適用するかの判断は、後から業務部門の責任者や経営層が行うことになります。例えば、「全社の会議議事録の要約に使おう」「コールセンターでの回答案作成ツールとして導入しよう」「マーケティングの文章作成に活用しよう」といった、トップダウンでの方針決定や用途の割り当てです。しかし、こうした決定は、現場が本当に自動化したいと願っている「複雑な条件が絡む責任ある判断業務」のニーズと合致していなかったり、具体的な運用ルールが現場任せになってしまったりするため、現場への定着に課題を残すケースが少なくありません。
一方、総合判断AIの導入は、現場の業務担当者が主導する「業務主導型のAI」です。業務担当者が「人の判断に依存している業務」を洗い出し、現場の基準となる「判断根拠テーブル」および「判断結果テーブル」の論理構成を定義するところから始まります。テーブル構成が明確になった段階で初めてIT技術者に相談し、既存システムへの組み込みか新規開発かを判断して実装へと移行します。業務を知り尽くした現場が導入の起点となることで、真に実用的な業務自動化システムが実現します。