ローカルAIを選ぶ前に——会社が引き受ける管理は何か
外へ送らない選択で、自社が新たに引き受ける管理は何か。
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INSIGHT / PERSPECTIVE 02
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知ったことを、次の確認と具体的な意思決定につなげる。
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AIが挙げた売上減の理由、どこまで確かめた？——原因候補と打ち手を分ける
もっともらしい原因候補を、何と比べれば確かめられるか。
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AIで作った画像を使う前に——素材・利用条件・公開先を確かめる
制作から利用まで、何を記録し、どの未確認を公開前に渡すか。
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画面は完成。でも、その操作をできない人がいませんか？——利用者の条件を確かめる
マウスや見た目で確認しただけでなく、異なる条件でも仕事を終えられるか。
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もう使っている自作システム、どこから点検する？
全部を作り直さず、影響の大きい未確認からどう点検するか。
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AIが集計した数字を比べる前に——分母・期間・定義をそろえる
同じ指標名でも、分母・期間・数える事象が同じか。
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部門ごとに増えたAI——まとめるもの、別に残すもの、終えるもの
道具が似ていること以外に、何を基準にまとめるか。
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AIの賛成を、計画の裏づけにしない——経営判断の前提を確かめる
AIの賛成を、計画の前提を支える証拠と取り違えていないか。
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金融機関の社内AI活用——規程照会の答えを、顧客判断へそのまま渡さない
一般の規程回答を、目の前の顧客の判断へそのまま使ってよいか。
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保険の案内にAIを使う前に——顧客の契約と、参照する約款を照合する
顧客の契約に対応する約款を参照し、案内と支払判断を分けられているか。
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医療の文書作成をAIで支援する——原記録と医療者の確認をつなぐ
原記録の否定・時系列・事実を保ったまま文書へ反映できるか。
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不動産の物件調査をAIで支援する——対象・時点・原資料を取り違えない
似た住所や名称の資料を、別の土地・建物・時点と取り違えていないか。
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自治体の生成AI活用——制度の案内と、個別の受給・許可判断を分ける
一般案内で答える範囲と、職員が個別に確かめる範囲をどう分けるか。
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士業のAI調査——一般論を、その案件に当てはめる前に
AIの一般論が、この案件の事実と適用条件にも合うか。
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社内のAI利用台帳を作る——用途・情報・責任者を更新できる記録へ
サービス名の一覧を、仕事と情報の変化を追える記録にするには何が必要か。
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契約審査にAIを使う前に——自社の基準と原文をつなぐ
AIの指摘を、自社基準と契約原文のどこへ戻せばよいか。
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社内AIの答えを古くしない——資料の更新から回答の確認までつなぐ
資料を直したことと、適切な時点の回答へ反映されたことをどう区別するか。
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AI議事録の「決定事項」を確かめる——発言・提案・保留を分ける
発言・提案・保留を、決定事項に変えてしまっていないか。
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AI翻訳を業務で使うために——読みやすさの先で、意味と条件を確かめる
自然な訳文でも、期限・否定・条件が変わっていないかをどう確かめるか。
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AIの売上予測を発注判断に使う前に——外れ方と業務への影響を比べる
予測の誤差は、余剰と欠品という仕事の結果にどう表れるか。
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顧客にAI利用をどう伝えるか——説明と人への切替を一緒に用意する
AIの範囲を伝えるだけでなく、人へ相談できるところまで用意できるか。
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規制業界のAI活用——業界名ではなく、用途から確認先を決める
業界名だけで可否を考えず、用途をどう分けて相談すればよいか。
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AIの案を会社の判断にする——採用理由と確認者を残す
AIの提案と会社が引き受けた判断をどう区別して記録するか。
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AI生成コードを会社で使う前に——出所と利用条件を引き継ぐ
どの版に何が入っているか、利用条件を確認できる記録をどう渡すか。
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AIで問題が起きたときに備える——停止・調査・説明の担当をつなぐ
誰も全体を引き受けない状態を、どう防ぐか。
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上司がAIで作った仕組み——言いにくい未確認を、共有と合意へ変える
危険を証明できなくても、観察した未確認をどう共有するか。
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AIの公平性をどう確かめるか——同じ処理でも、同じ影響とは限らない
同じ処理でも、条件によって誤りや不利益が偏っていないか。
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AIの結果に異議が出たら——人が判断し直せる窓口を作る
誤った事実の訂正と、判断をやり直す申し立てをどう受け渡すか。
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外注先のAI利用、何を確かめる？——渡した情報と委託工程をつなぐ
委託先がAIを使う工程と、渡した情報の扱いをどう確認するか。
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AI契約のサービス条件と費用負担——「精度保証なし」の先に決めること
精度保証の有無以外に、何を提供され、どこから追加費用や対応が生じるか。
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AIで仕事はどれだけ楽になった？——時短・品質・費用を同じ条件で比べる
生成が速くなった分を、確認や手直しまで含めてどう測るか。
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AIの回答を、業務で使える品質へ——評価例と合格基準の作り方
平均点だけでなく、通す・直す・保留する条件をどう作るか。
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他社で成果が出たAI、自分たちの仕事でも役立つ？——事例と研究の読み方
他社の成果の数字を、そのまま自分たちの見込みにしてよいか。
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AIの回答に出典が付いていたら——実在・原文・適用条件を確かめる
リンクがあること以外に、主張を支える何を確認するか。
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AI研修を「受講した」で終わらせない——業務ごとの判断を練習する
操作を教えるだけでなく、仕事ごとの入力・確認・相談の判断をどう練習するか。
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AIを使える管理職が、導入判断で確かめたいこと
自分が使えた経験以外に、他の仕事や利用者について何を確かめるか。
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描いた。作った。教えた。では、誰が仕事を変えるのか
各担当の成果物がそろっても、誰が運用の変更を引き受けるか。
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バックアップを戻した。そのあと、仕事をどう再開するか
戻したデータと停止中の仕事を、どの順で照合して再開するか。
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AIのモデルを変える前に——いまの仕事で使えるかを比べる
変更前と同じ仕事ができるか、切替前に何を比べるか。
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使い始めてよいと決める前に——業務・技術・運用の確認結果をそろえる
業務・技術・運用の確認結果が食い違うとき、何を未解決として判断するか。
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AIサービスを使い続けられなくなったら——移すものと残る仕事を考える
データを出せること以外に、移行先へ何を引き継ぐ必要があるか。
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人数だけでは分からない——AIで作ったシステムの忙しい時間を試す
忙しい時間に、何件の仕事が完了し、失敗すると何が残るか。
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脆弱性の通知が来たら——自社への影響から修正の適用まで確かめる
自分たちへの影響をどう調べ、修正が本番へ届いたと確かめるか。
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AIが止まったとき、仕事をどう続ける？——再送・保留・代替を分ける
停止中の仕事を重複させず、どこまで続ければよいか。
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外部のAIが止まったとき——顧客対応と復旧判断を誰が担うか
原因が未確定でも、誰が何を伝え、どの条件で再開するか。
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ファイルを受け取るアプリ、保存と閲覧まで決めていますか？
受け取ったファイルを、誰がいつ見られ、どこまで残すか。
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AIの接続先を増やす前に——接続先・権限・変更を管理する
つながること以外に、送り先・権限・変更をどう確かめるか。
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名前を消した資料、どこまで使える？——加工と識別の確認
名前以外の情報や元資料との組合せから、識別できないか。
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AIに渡す情報はどこまで必要か——残す理由と削除の担当を決める
回答に必要な情報だけを渡すには、何を残し何を外すか。
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国内保存という説明で、何が分かる？——AIの処理場所と再委託先を確かめる
国内保存という説明から、処理・保管・再委託のどこまで分かるか。
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