前回は、自社の業務を棚卸しし、最初に検討するAI導入候補業務を一つ選びました。候補を選んだ後は、「AIを業務のどこに組み込むのか」「どこまでAIに任せ、どこで人が確認するのか」を整理していきます。今回は、現在の業務フローとAI活用後の流れを比べながら、人間確認ポイントと記録・保存の方法まで考えます。

AI導入の業務フローとは

AI導入の業務フローとは、業務の中で何を入力し、AIと人がそれぞれ何を行い、どのように結果を確定・記録するかを整理したものです。目的は、整った図を作ることではありません。AI導入後の業務を、関係者が共通のイメージで説明できる状態にすることです。

実務では、AIだけで業務が完結するわけではありません。AIに渡す情報を準備する人、出力を確認する人、最終判断をする人、結果を記録する人がつながって、業務全体が成立します。

まずは、次の五つを整理してみましょう。

1. 業務の開始に必要な入力情報
2. AIが行う処理または判断支援
3. AIが作成する出力
4. 人が確認・判断するポイント
5. 最終結果と確認履歴の記録・保存先

最初に現状フローを確認する

AI活用後の流れを考える前に、現在の業務がどのように進んでいるかを確認します。現状を整理せずにAIの処理を追加すると、既存の確認作業と重複したり、かえって受け渡しが増えたりすることがあるためです。

また、手順書に書かれた流れと、担当者が実際に行っている流れが一致しているとは限りません。日常業務には、経験に基づく判断や例外対応が含まれていることがあります。こうした実態も確認すると、AIに任せやすい部分と、人が担当した方がよい部分を分けやすくなります。

「判断」と「処理」を分ける

現状フローで混同しやすいのが、「判断」と「処理」です。問い合わせ内容を読んで担当部署を決めることは判断です。決められた担当部署へ問い合わせを転送することは処理です。

同じように、申請内容を確認して承認の可否を決めることは判断であり、承認済みの内容をシステムへ登録することは処理です。この二つを分けると、AIに任せる範囲と、人が責任を持つ範囲を整理しやすくなります。

AIは、文章の分類、要約、情報抽出、回答案作成などを支援できます。また、過去事例や基準に照らして、判断材料や分類候補を提示することもできます。一方で、AIが判断材料を示すことと、組織として判断を確定することは同じではありません。

AI業務フローを作成する五つの手順

現状フローを確認したら、AI活用後の流れを考えます。現在の業務をすべて作り直すのではなく、どの処理や判断準備をAIが支援すると、担当者の負担軽減や品質の安定につながるかを整理します。

AIに渡す情報を具体化する

AIに渡す情報は、「入力データ」とだけ書くのではなく、できる範囲で具体化します。社内問い合わせ対応であれば、問い合わせ本文だけを渡すのか、対象制度名、関連する社内規程、公開済みFAQまで参照させるのかによって、回答案の内容が変わります。

一方で、情報は多ければよいわけではありません。個人情報、健康情報、人事情報、顧客情報、営業秘密、秘密保持義務の対象情報などは、利用するAI環境の条件を確認せずに入力しないことが基本です。

外部のAIサービスを利用する場合は、入力情報がモデルの学習等に利用される設定になっていないか、組織向けのデータ保護機能やオプトアウト設定が有効か、保存やアクセスに関する条件が社内基準に合っているかを確認します。

個人情報や機密情報を扱う必要がある場合は、業務上必要な範囲に絞ります。そのうえで、法令、社内規程、プライバシーポリシー、秘密保持契約、情報セキュリティ基準などに従い、必要に応じて同意や社内承認を確認します。氏名、連絡先、識別番号、具体的な案件名などを、マスキングまたは匿名化できないかも検討します。

AIの役割を具体的な動詞で書く

業務フローに「AIを使う」とだけ書いても、実際の役割は分かりません。「分類する」「要約する」「候補を抽出する」「判断材料を示す」「回答案を作成する」のように、具体的な動詞で表します。

たとえば、「問い合わせ対応をAI化する」ではなく、「問い合わせ内容を分類し、関連するFAQ候補と回答案を作成する」と書きます。対象範囲が明確になると、必要な入力情報、人間が確認する内容、想定する効果も整理しやすくなります。

AIの出力形式を決める

AIから何を受け取るのかも決めておきます。回答文だけを出力させるのか、分類候補、参照した資料、不足情報、確認が必要な項目も表示させるのかによって、担当者の確認しやすさが変わります。

社内問い合わせ対応であれば、次のような出力が考えられます。

• 問い合わせの分類候補
• 回答案
• 参照候補となる社内資料
• 不足している情報
• 担当部署への引き継ぎ候補
• 人による追加判断が必要な箇所

根拠や不足情報も表示される形にすると、担当者は確認の焦点を定めやすくなります。ただし、AIが示した根拠や判断理由が正しいとは限りません。必要な場面では、参照元そのものを確認できる流れにします。

AI導入で人間確認ポイントを置く場所

人間確認ポイントとは、AIの出力をそのまま次の工程へ進めず、人が内容を確認し、必要に応じて修正、再処理、承認、差し戻しを行う場所です。このように人が処理の途中へ関与する考え方は、「Human in the Loop」と呼ばれることもあります。

すべてのAI処理に同じ確認を置く必要はありません。誤りが生じた場合の影響、やり直しのしやすさ、対外的な責任、扱う情報の性質に応じて、確認方法を変えます。

重要判断に関わる確認

重要判断とは、単に難しい判断という意味ではありません。権利、契約、金銭、評価、処遇などに影響し、組織として説明責任を伴う判断を指します。

たとえば、応募書類の要約をAIに行わせることと、採用可否をAIだけで決めることは異なります。前者は担当者の確認作業を支援する使い方です。後者は、判断責任、公平性、個人情報の取扱いなど、より慎重な検討が必要になります。

初期段階では、AIに最終判断を移すのではなく、判断材料の整理や案の作成を担わせ、権限を持つ担当者が確認する流れを基本にすると整理しやすくなります。

対外発信に関わる確認

顧客、取引先、求職者、一般利用者などへ送る文章は、企業や組織の正式な見解として受け取られることがあります。そのため、AIが自然な文章を作成できたとしても、そのまま送信せず、担当者が事実関係、表現、宛先、公開範囲を確認します。

社内問い合わせであっても、労務、給与、制度解釈、情報セキュリティなどの回答は、従業員の行動や判断に影響します。内容の重要度に応じて、主管部署や責任者の確認を置きます。

法務・金銭・個人情報に関わる確認

法務や金銭に関する業務では、文章の自然さだけでなく、根拠となる規程、契約条件、金額、期限、承認権限を確認します。AIが作成した契約条項や支払案内は、担当者または専門部署が原資料と照合する流れにします。

個人情報や機密情報を扱う場合は、入力前と出力後の両方に確認ポイントを置きます。入力前には、その情報をAIへ入力する根拠や必要性、利用環境、設定、マスキングの可否を確認します。出力後には、別人の情報が混在していないか、必要以上の情報が含まれていないか、送信先や閲覧範囲が適切かを確認します。

確認内容を具体化する

業務フローに「担当者確認」とだけ書くと、担当者によって確認内容が異なることがあります。少なくとも、誰が、何を、どの基準で確認するのかを整理します。

すべての案件を責任者が一件ずつ確認すると、確認負担が大きくなる場合があります。通常案件は担当者が確認し、一定の条件に該当する案件だけを上位者へ回す方法も考えられます。

たとえば、「規程に該当する回答が見つからない」「金額が一定以上」「個人情報や機密情報を扱う」「問い合わせ者から異議が出ている」といった条件を決めます。該当した案件だけを、主管部署や責任者の確認へ進めます。

AIの出力に不備がある場合は、回答文だけを修正するのではなく、原因となった工程へ戻ります。入力不足、参照資料の誤り、指示内容の曖昧さなどを確認し、必要に応じて再処理します。

実務演習：選んだ業務のAI業務フローを作る

ここからは、前回選んだAI導入候補業務について、実際に流れを整理します。紙、表計算ソフト、文書作成ソフトなど、使いやすい方法で構いません。図形を使わず、箇条書きで書いても大丈夫です。

ステップ1：現状の流れを書き出す

まず、担当者が実際に行っている順番で、現状の業務を書きます。細かな画面操作まで書く必要はありません。誰が何を受け取り、何を判断し、何を作り、どこへ渡しているかが分かる程度に整理します。

社内問い合わせ対応であれば、次のように書けます。

1. 従業員からメールまたは社内フォームで問い合わせを受ける。
2. 担当者が内容を読み、問い合わせの分野を判断する。
3. 社内規程や過去の回答を確認する。
4. 回答文を作成する。
5. 必要に応じて上司や主管部署へ確認する。
6. 問い合わせ者へ回答する。
7. 問い合わせ内容と回答を所定の場所へ保存する。
8. 繰り返し発生する内容をFAQへ追加する。

書き出すことで、「問い合わせの分類」「関連資料の検索」「回答案の作成」「FAQ候補の抽出」など、AIが支援できそうな作業が見えてきます。

ステップ2：入力・判断・処理・出力に分ける

ステップ3：AIに任せる処理を選ぶ

AIに任せる範囲は、業務全体ではなく、具体的な作業単位で選びます。今回の例では、次の三つを支援対象とします。

• 問い合わせ内容の分類候補を示す
• 関連する規程・FAQの候補を示す
• 回答案を作成する

問い合わせ者への送信、例外的な制度判断、回答内容の最終承認は人が担当します。AIの出力を自動送信しない流れにすることで、担当者が内容を確定できます。

ステップ4：AIに渡す情報と出力を決める

ステップ5：人間確認ポイントを決める

社内問い合わせ対応の例では、担当者が次の内容を確認します。

• 問い合わせの分類候補が適切か
• 参照している規程やFAQが最新か
• 回答案が問い合わせ内容に合っているか
• 日付、金額、対象者、条件などに誤りがないか
• 個人情報や機密情報が必要以上に含まれていないか
• 主管部署や責任者の追加確認が必要か

制度の例外、個人の処遇、給与、懲戒、契約、法的な解釈などに関する問い合わせは、通常の問い合わせとは分け、主管部署や責任者へ確認する流れを置きます。

ステップ6：記録・保存先を決める

AIの出力は、後から確認できる状態にしておくと、問い合わせへの再対応や業務改善に役立ちます。記録する内容としては、次のような項目が考えられます。

• 問い合わせの受付日時と受付番号
• 問い合わせ内容
• AIに入力した情報の範囲と加工の有無
• AIが作成した分類候補と回答案
• 参照した規程やFAQ
• 担当者が修正した内容
• 差し戻しや主管部署への照会内容
• 確認者と確認日時
• 最終的に送信した回答

既存の問い合わせ管理システム、チケット管理ツール、社内データベースなどへまとめられないかを検討します。記録に個人情報や機密情報が含まれる場合は、アクセス権限、保存期間、削除方法も社内ルールに従って設定します。

社内問い合わせ対応のAI活用後フロー

ここまでの内容を一つの流れにまとめると、次のようになります。入力、AIによる判断支援、AI処理、人間確認、分岐、回答・記録を分けて整理しています。

現状とAI活用後を比較する

AI活用後も、問い合わせの受信、最終確認、回答、保存という業務の骨格は残ります。変わるのは、担当者が一から分類・検索・文章作成を行うのではなく、AIの候補を確認しながら進める点です。

現状と導入後を並べると、AIによって変わる作業だけでなく、人が引き続き担う役割も説明しやすくなります。現場担当者、責任者、IT部門などとの相談にも使いやすい形になります。

自社業務に使えるAI業務フロー整理シート

次のひな型に、前回選んだ業務を当てはめてみましょう。現時点で分からない項目は、関係者へ確認する事項として残して構いません。

すべての欄を詳しく書く必要はありません。まずは一欄につき一文程度で整理し、関係者との相談を通じて具体化していきます。

よくあるつまずきと整理の方法

最初から詳しいフロー図を作ろうとする

今回の目的は、システム開発用の設計書を作ることではありません。「依頼を受ける」「AIが候補を作る」「担当者が確認する」「不備があれば戻す」「結果を記録する」といった短い文章を並べれば、検討を始められます。

AIに任せる範囲が広すぎる

「問い合わせ対応をAIに任せる」という表現では、必要な情報や確認方法が分かりません。「内容を分類する」「関連資料を探す」「回答案を作る」のように、作業単位へ分けます。

入力情報を十分に確認していない

AIに期待する出力だけでなく、その出力に必要な情報を確認します。同時に、その情報を利用するAI環境へ入力してよいか、個人情報や機密情報を削除・置換できるかも整理します。

顧客情報や社内情報をそのまま入力する

顧客情報、従業員情報、契約書、営業資料などを、業務に必要という理由だけで外部AIサービスへ入力できるとは限りません。組織で承認された環境か、入力情報が学習等に利用されない設定か、保存条件が社内基準に合うかを確認します。

判断に迷う場合は、個人の判断で入力せず、法務、情報セキュリティ、個人情報保護、システム管理などの担当部署へ確認する流れを置きます。

「人が確認する」だけで終わっている

事実関係、規程との整合、金額、個人情報、表現など、確認項目を分けておくと、担当者は重要な点に集中できます。AIの出力に参照資料や不足情報を含めることも、確認負担の軽減につながります。

不備があった場合の戻り先がない

入力不足は受付工程、AIへの指示が不十分であればAI処理工程、参照資料が古ければ資料管理担当、制度判断が必要であれば主管部署というように、戻り先を決めておきます。

例外をすべて最初に決めようとする

まずは発生件数が多い標準的な流れを対象にします。AIが判断できない場合や重要な例外に該当する場合は、人へ引き継ぐという大まかなルールを置けば、初期の検討を進められます。

記録の方法を後回しにする

AIの案、担当者の修正、最終結果、差し戻し理由を対応づけて残せるかを確認します。記録に個人情報や機密情報を含む場合は、保存場所、アクセス権限、保存期間も合わせて整理します。

経営者・責任者向けの確認ポイント

業務責任者が明確か

AIを利用しても、業務の責任がAIへ移るわけではありません。業務部門、IT部門、法務・情報管理部門の役割を分け、対象業務の責任者と相談先を明確にします。

利用する情報とAI環境が承認されているか

どの情報を、どのAI環境で扱うかを確認します。個人情報や機密情報を扱う場合は、入力情報の種類、利用目的、加工方法、AIサービスの設定、アクセス権限などを関係部署と整理します。

人間確認が実質的に機能するか

確認者に必要な権限と知識があるか、確認資料へアクセスできるか、通常案件と重要案件を分けられるか、不備時の戻り先が決まっているかを確認します。

導入後の追加作業を把握しているか

AIの操作、入力情報の加工、出力確認、記録など、新しく発生する作業も含めて考えます。導入前後のフローを比べると、現場の負担がどこで増減するかを説明しやすくなります。

記録を改善に利用できるか

AIの出力と担当者の修正履歴を残すと、誤りが出やすい問い合わせ、資料の不足、FAQへ追加すべき内容などを把握できます。記録を保存するだけでなく、誰がどのように見直すかも今後検討します。

AI導入支援者としての着眼点

AI導入支援者や社内推進担当者は、「どの業務をAI化したいですか」と尋ねるだけでなく、実際の業務場面を順番に聞きながら、入力、判断、処理、出力へ分解します。

業務の開始と終了を確認する

「何を受け取ったときに始まりますか」「どの状態になれば完了ですか」と確認します。開始と終了が明確になると、対象範囲が広がりすぎることを避けやすくなります。

担当者が行っている判断を聞く

手順書には、担当者がどの情報を見て判断しているかまで書かれていないことがあります。通常案件と例外案件の違い、判断に迷う場面、相談先、過去事例の探し方などを聞き取ります。

入力情報の条件を先に確認する

業務上必要な情報を確認するだけでなく、その情報をAIへ入力してよいかを確認します。「必要だから入力する」のではなく、「入力できる条件を確認し、必要最小限を利用する」という順番で考えます。

AIに任せない範囲も明確にする

「AIは回答案を作るが、送信は担当者が行う」「AIは契約書の確認候補を示すが、法的判断は法務担当者が行う」のように、AIに任せない範囲も言葉にします。

確認負担と差し戻しを含める

AIの精度だけでなく、担当者が確認しやすい出力になっているかを見ます。参照資料、不足情報、判断が必要な箇所を分けて表示させると、確認しやすくなる場合があります。

現場と責任者の両方に確認する

現場担当者は実際の作業や例外対応を知り、責任者は承認権限や社内規程を把握しています。現場で実態を整理した後、責任者とAIの範囲、人間確認、差し戻し、情報管理、保存方法を確認します。

ミニチェックリスト

• 現状の業務を、入力・判断・処理・出力に分けて説明できる
• AIに渡す情報を必要最小限に絞り、個人情報・機密情報の有無を確認している
• 必要な加工、同意、承認、AIサービスの設定を確認している
• AIの役割を「分類する」「要約する」などの動詞で表している
• 重要判断、対外発信、法務・金銭、個人情報に人間確認を置いている
• 不備が見つかった場合の修正方法と戻り先が決まっている
• AIの出力、修正内容、最終結果の保存先と閲覧者を整理している

演習結果を一枚にまとめる

最後に、今回の結果を一枚にまとめます。文章でも表でも構いません。関係者が読んだときに、AI導入後の流れと、人が責任を持つ場所をイメージできることが大切です。

従業員から受け取った問い合わせ本文と対象制度を、組織が承認したAI環境へ渡し、AIが分類候補、関連規程の候補、回答案を作成する。個人情報や機密情報は必要最小限に限定し、必要に応じてマスキングまたは匿名化する。担当者が規程との整合、事実関係、情報管理、表現を確認し、不備がある場合は入力工程、AI処理工程、主管部署のいずれかへ戻す。承認後に回答し、AIの案、修正内容、最終回答、確認者を所定の場所へ保存する。

この程度の文章でも、AI導入後の業務イメージを共有できます。詳細なシステム構成やAPI連携は、導入候補の妥当性を確認した後に具体化します。