• Chapter 5　AI導入対象の選定とワークフロー設計
• Section 33　AIを業務フローに組み込む基本設計
• 想定学習時間：15分程度

AIに任せたい作業が見えてきても、それだけでは実際の業務は動きません。AIを使う前に誰が何を準備するのか、AIの出力を誰が確認するのか、確認した結果をどこに保存し、次の担当者へどう渡すのかまで整理して、はじめて日常業務の流れとして扱えるようになります。このセクションでは、AIの処理だけに注目するのではなく、入力、AI処理、出力、人間確認、記録を一連の業務フローとして整理します。

AIワークフロー設計とは何か

AIワークフロー設計とは、AIが行う処理を実際の業務の流れに沿って配置し、人とAIがどのように情報や成果物を受け渡すかを整理することです。ここでいうワークフローとは、業務が始まり、処理され、確認され、記録されて、次の作業へ引き継がれるまでの一連の流れを指します。

たとえば、「生成AIに議事録を作らせる」という案は、AIの利用場面としては分かりやすいものです。しかし、実務へ組み込むには、その前後も見る必要があります。会議の録音データは誰が用意するのか、録音やAI利用について必要な説明が行われているか、どの情報をAIへ渡してよいのか、議事録案を誰が確認するのか、確定版をどこに保存するのかといった点です。

このように、AIの処理部分だけを切り取るのではなく、「入力」「AI処理」「出力」「人間確認」「記録」の五つをつなげて考えることが、AI導入における業務フロー設計の基本です。

AIの処理だけでは業務フローにならない

AI導入の検討では、「要約する」「分類する」「文章案を作る」といった機能に目が向きやすくなります。しかし、実際の業務では、AIが処理を始める前にも、処理を終えた後にも人やシステムの作業があります。

元となる情報が古ければ、AIから得られる出力も現在の状況に合わない可能性があります。確認担当者が決まっていなければ、AIが文章案を作っても次の作業へ進めません。確認前の案と確定版が同じ場所に保存されていれば、どちらを使用すべきか分からなくなることもあります。

AIは業務フローの一部を担当するものであり、業務上の判断や責任まで自動的に引き受けるものではありません。AIを利用した場合でも、どの出力を正式な成果物として使用するかを判断し、その利用に責任を持つ主体は会社側に残ります。

作業単位の検討を、実際の流れへ置き換える

前回までに、AIに任せる範囲は業務全体ではなく、作業単位で考えることを確認しました。また、自動化の程度は、支援、部分自動化、より広い自動化というように段階的に設計できます。

今回は、その検討結果を実際の業務の流れへ置き換えます。「会議録音から議事録案を作る部分はAIに任せる」と決めた場合も、その作業だけを見るのではありません。録音データの準備から、確認済みの議事録を保存・共有するまでを一つの流れとして整理します。

この段階で、複雑な条件分岐や細かな例外処理まで決める必要はありません。まずは通常のケースで、仕事がどのように進むのかを大まかに見えるようにします。

AI業務フローを構成する五つの要素

AI導入後の業務フローは、「入力」「AI処理」「出力」「人間確認」「記録」の五つに分けると整理しやすくなります。業務によって細かな内容は変わりますが、AI業務設計の入口として幅広く応用できる考え方です。

1．入力：AIへ渡す情報を整理する

入力とは、AIが処理を行うために受け取る情報です。文書、表計算データ、録音データ、画像、過去の記録、担当者が入力する指示などが該当します。

入力を考える際は、単に「資料を入れる」と決めるのではなく、どの資料を使うのか、誰が用意するのか、最新の内容か、形式がそろっているかを確認します。あわせて、その情報をAIへ渡してよいかを確認します。

確認対象には、個人情報、要配慮個人情報、顧客情報、従業員情報、機密情報、営業秘密、未公表情報、第三者から秘密保持義務を負って受領した情報などがあります。これらが含まれる場合は、利用目的、社内規程、契約上の制約、情報提供者への説明内容、利用するAIサービスの条件などを踏まえて、入力の可否や加工の要否を判断します。

AIサービスによって、入力データを学習やサービス改善に利用するか、一定期間保存するか、管理者が利用状況を制御できるかといった条件は異なります。そのため、サービス名だけで判断せず、利用する契約プラン、設定、利用規約、プライバシーポリシーなどを確認します。

必要に応じて、氏名や連絡先を削除する、顧客名を記号へ置き換える、不要な発言部分を除外するなど、AI処理に必要な範囲へ情報を絞る方法もあります。ただし、名称を消しても、他の情報と組み合わせることで個人や企業を推測できる場合があります。形式的なマスキングだけでなく、再識別の可能性も含めて検討します。

資料が十分に整理されていない段階でも、まずは現在どのような情報を使っているかを洗い出すことはできます。通常の業務で担当者が参照している情報から確認すると、検討を進めやすくなります。

2．AI処理：AIに任せる作業を具体化する

AI処理とは、AIが入力情報を受け取り、要約、抽出、分類、照合、文章案作成などを行う部分です。ここでは、AIに任せる作業を一文で説明できる程度に整理します。

「議事録を作る」のように広く表現すると、AIがどこまで担当するのかが曖昧になります。「録音内容を文字に起こし、議題ごとの要点、決定事項、担当者、期限を整理した議事録案を作る」と表現すると、期待する処理が分かりやすくなります。

あわせて、AIへ任せない作業も確認します。発言の法的評価、対外公表の可否、取引条件の確定、正式な承認などは、議事録案の作成とは別の判断です。AI処理の範囲と人間の判断範囲を分けておくと、出力の位置づけを社内で説明しやすくなります。

この段階では、AIへの詳細な指示文や参照情報の組み立てまで作り込む必要はありません。AIにどのような前提情報を与えるかというコンテキスト設計は、後続のセクションで扱います。

3．出力：AIから何を受け取るかを決める

出力とは、AI処理の結果として得られるものです。文章、一覧表、分類結果、候補、要約、回答案など、業務に応じてさまざまな形式があります。

出力を整理する際は、「AIが何を作るか」だけでなく、「その出力を業務上どのように扱うか」を決めます。確認前の草案なのか、人間が判断するための参考情報なのか、次の処理へ渡す候補データなのかによって、後工程が変わるためです。

初期段階では、AIの出力を「確認前の案」と位置づける方法が分かりやすいでしょう。たとえば、AIが作成した議事録は完成版ではなく「議事録案」とします。これにより、人間による確認の役割や、正式版になるまでの流れを説明しやすくなります。

AIの出力には、事実と異なる内容、情報の抜け、発言者の取り違え、文脈に合わない表現などが含まれる場合があります。見た目が整っていても、内容の正確性が保証されるわけではありません。重要な数値、氏名、期限、契約条件などは、元資料と照合できる流れにします。

4．人間確認：誰が何を確認するかを決める

人間確認とは、AIの出力を担当者が読み、内容の正確性、妥当性、表現、社内ルールとの整合などを確認する工程です。必要に応じた修正や、正式な成果物とするための承認も含みます。

「人が確認する」とだけ決めると、運用時に担当が曖昧になりやすいため、確認者の役割と確認内容を整理します。議事録案であれば、会議内容を理解している担当者が決定事項や期限を確認し、会議事務局が表記や形式を整えるといった分担が考えられます。

確認項目は業務の性質によって変わります。数値の正確性が重要な業務、表現の適切さが重要な業務、権限者の承認が必要な業務などがあります。現在の業務で誰が最終的な責任を持っているかを確認すると、人間確認の配置を考えやすくなります。

顧客への回答や対外発信文書では、AIが文章案を作っても、発信主体や責任主体は会社側です。誰が内容を確認し、誰の権限で外部へ出すのかを明確にします。

5．記録：確定版をどこに残すかを決める

記録とは、確認済みの結果を正式な業務成果物として保存し、必要な人が参照できる状態にすることです。共有フォルダ、顧客管理システム、社内ポータル、案件管理ツール、文書管理システムなどが保存先になります。

保存場所やファイル名の付け方が決まっていなければ、後から探しにくくなります。確認前の案と確定版が同じ場所に置かれていると、どちらを使うべきか迷うこともあります。

記録の段階では、保存先、保存形式、確定版であることの示し方、次の担当者への共有方法を整理します。業務の性質に応じて、保存期間、アクセス権限、変更履歴、持出しの可否、削除・廃棄の方法も確認します。

AIサービス内に残る履歴を、会社の正式な記録として扱うとは限りません。AIサービス上の出力は作業用とし、人間が確認した確定版を既存の文書管理環境へ保存する方法があります。

営業会議の議事録作成で業務フローを考える

ここからは、営業会議の録音データからAIが議事録案を作成し、担当者が確認したうえで社内共有フォルダに保存する例を使って、基本設計を具体化します。

この例で大切なのは、議事録作成をAIへ任せること自体ではありません。音声データを取得する段階、AIサービスへデータを渡す段階、議事録案を確認する段階、確定版を記録する段階を一続きで見ることです。

AI処理の前に、利用できる状態を整える

この例では、AIへ録音データを渡す前に、会議を録音し、ファイルを所定の場所へ保存する作業があります。会議名や開催日をそろえ、AIへ投入するファイルが正しいかを確認する工程も必要です。

社外参加者がいる場合や、顧客情報、取引条件、未公表情報などが含まれる場合は、録音できるかという点だけでなく、音声データをどのサービスへ送り、何のために処理するかも整理します。

会議での発言が常に著作物に当たるとは限りませんが、講演や創作性のある説明など、内容によっては著作権に関する確認が必要になる場合があります。著作権とは別に、秘密保持義務、個人情報の取扱い、契約上の利用制限が問題になることもあります。

「AI処理を始められる状態」を明確にすると、前工程を整理しやすくなります。この例では、録音データが保存され、会議情報がそろい、AIへ投入してよい情報であることを担当者が確認した状態です。

AIの出力は議事録案として扱う

AIの出力を「議事録案」と位置づけることで、AIと人間の役割分担が明確になります。AIは録音内容を整理して最初の案を作り、人間は会議の背景を踏まえて、決定事項、責任者、期限、重要な数値などを確認します。

AIによる文字起こしでは、話者の取り違え、固有名詞の誤認、否定表現の読み違いなどが起こることがあります。重要な箇所は、録音や会議資料と照合できるようにしておくと確認しやすくなります。

この分担では、AIが人間の確認を置き換えるのではなく、人間が一から文章を作る負担を軽くします。業務上の正式版とするには、あらかじめ定めた確認者による確認や承認を経る流れにします。

記録と共有まで決めて業務を完了させる

確認済みの議事録を共有フォルダへ保存し、関係者へ知らせるところまでが、この業務の一つの区切りです。保存先や共有方法まで決めることで、AI導入後の業務がどこで完了するのかを説明できます。

確定版を保存する際は、確認前の議事録案や録音データをいつまで残すかも確認します。業務上の必要性、社内規程、契約、法令上の保存義務などに応じて保存期間を整理します。

確定版の議事録が次回会議の準備や営業案件の進捗管理に使われる場合は、記録工程が次の業務への入口になります。後続業務が必要な情報を受け取れる状態にすることも、AIワークフロー設計の一部です。

業務フローは大まかな流れから詳細化する

AI導入後の業務フローは、最初から細かく作り込む必要はありません。検討初期からすべての条件、例外、担当者、システム連携を決めようとすると、情報が多くなり、関係者の認識もそろえにくくなります。

まずは通常のケースを対象に、どの情報を受け取り、AIが何を行い、誰が確認し、どこへ記録するかを整理します。その後、実際の業務を確認しながら、担当、判断基準、入力前の確認、例外、条件分岐などを加えます。

段階1：通常ケースを時系列に並べる

最初は、現在の業務や導入後の想定業務を、一行ずつ時系列に並べます。専用の作図ツールがなくても、表計算ソフトや文書ファイル、付箋などで整理できます。

議事録作成であれば、「会議を録音する」「録音データを保存する」「AIへ渡してよいデータかを確認する」「AIが議事録案を作る」「担当者が内容を確認する」「確定版を保存する」という程度から始めます。

段階2：担当者と成果物を加える

次に、それぞれの工程を誰が担当するか、各工程で何が作られ、次へ何を渡すかを整理します。AIの前後には、人からAIへの受渡しと、AIから人への受渡しがあります。

たとえば、会議事務局が録音データと会議情報を用意し、指定担当者が入力内容を確認し、AIが議事録案を作成し、会議責任者が内容を確認し、会議事務局が確定版を保存するという流れです。

「確認済みの入力データ」「確認前の議事録案」「承認済みの確定版」のように成果物の状態へ名前を付けると、作業途中のものと正式なものを区別しやすくなります。

段階3：詳細は通常ケースの確認後に加える

大まかな業務フローが確認できたら、必要に応じて詳細を追加します。録音データが保存された時点でAI処理を始めるのか、担当者が入力内容を確認してから開始するのか、修正が必要な場合にどこへ戻すのかといった内容です。

自動実行を採用すると操作の手間を減らせますが、誤ったファイルや対象外の情報が送信される可能性もあります。入力内容を人が確認してから処理を始めるのか、所定の場所へ置かれたファイルだけを対象とするのかなど、誤投入を防ぐ方法も検討します。

これらを一度に決める必要はありません。通常ケースが無理なく流れるかを確認し、発生頻度や影響が大きい例外から順に追加すると、設計を進めやすくなります。

AIと人間の役割分担を明確にする

AIワークフロー設計では、AIに任せる作業と人間が担う作業を、業務フローの中で明確にします。単に「AIが得意か、人が得意か」だけでなく、業務上の責任、判断の影響、情報の扱い、現場での確認可能性も見ます。

AIは、大量の情報から要点をまとめる、一定の形式で文章案を作る、候補を列挙するといった作業で活用できます。一方、人間は、背景事情を踏まえた判断、内容の承認、例外への対応、関係者との調整、正式な成果物として使用するかの決定などを担います。

確認者は、出力の利用目的から決める

AIの出力を誰が確認するかは、ツールを操作する人ではなく、その出力を何に使うかから考えます。

社内共有用の議事録であれば、会議内容を理解している担当者や責任者が確認します。顧客へ送る文章案であれば、顧客対応の責任を持つ担当者が確認します。経営判断に使う分析資料であれば、数値や前提条件を確認できる部門が関わることもあります。

確認者はAIに詳しい人である必要はありません。出力の内容と利用場面を理解し、業務上の妥当性を判断できる人を置くことが基本です。

確認内容を具体的な項目に置き換える

「正しいか確認する」という表現だけでは、確認者によって見る箇所が変わります。議事録案であれば、決定事項が会議内容と一致しているか、担当者名と期限が正しいか、重要な数値に誤りがないか、発言の趣旨が変わっていないかなどを確認項目として整理します。

確認項目が明確になると、必要な確認時間を見積もりやすくなり、AI導入後に担当者の仕事がどう変わるかも説明しやすくなります。

正式版とする責任も整理する

人間が確認した後、その成果物を誰の責任で正式版とするのかも確認します。確認担当者と承認者が同じ場合もあれば、担当者が内容を確認し、責任者が承認する場合もあります。

すべての業務で複数の承認段階を設ける必要はありません。現在の業務で行われている確認や承認を基準にし、AI導入によって役割を変更する必要があるかを検討します。

AI導入後の業務を社内で説明する

経営者や現場担当者へAI導入後の業務を説明する際は、ツールの機能一覧よりも、現在の業務がどのように変わるかを示す方が理解されやすくなります。

たとえば、現在は担当者が録音を聞きながら議事録を作成しているのに対し、導入後は担当者が入力内容を確認し、AIが議事録案を作り、担当者が重要事項を確認・修正するという違いです。

「作業時間が短くなる」と伝えるだけでなく、文章を一から作る作業が、AIの案を確認して整える作業へ変わること、その確認に時間や責任が伴うことも説明します。

変わる作業と残る作業を分ける

担当者名だけでなく役割名で整理する

業務フローを特定の個人名だけで整理すると、異動や担当変更のたびに見直しが必要になります。「会議事務局」「営業責任者」「案件担当者」「情報管理担当者」など、役割名で整理したうえで、実際の担当者を割り当てる方法があります。

AIの処理時間だけで効果を判断しない

AIが短時間で出力を作れても、人間による確認には一定の時間がかかります。確認項目が多い業務や、修正が頻繁に必要な業務では、想定より負担が残ることもあります。

試行段階では、AIの処理時間だけでなく、入力可否の確認、準備、出力確認、修正、記録まで含めて測ります。業務全体を見れば、どの部分を改善すると効果が高まるかを考えやすくなります。

よくあるつまずきと見直し方

AIが行う処理だけを書いている

「AIで議事録を作成する」と書いただけでは、誰が情報を用意し、誰が出力を使うのかが分かりません。

AI処理の前に、「誰が情報を用意するか」「誰が入力可否を確認するか」を加えます。処理後には、「誰が出力を確認するか」「確認後にどこへ保存し、誰へ渡すか」を加えます。

AIへ入力できる情報の基準が曖昧になっている

「機密情報は入力しない」という方針だけでは、現場が何を機密情報として扱えばよいか迷うことがあります。顧客名、商談内容、原価、未公表の計画、契約書、従業員情報など、実際に扱う情報を具体的に分類します。

入力できる情報、加工すれば入力できる情報、入力しない情報に分ける方法があります。利用するサービスや契約プランによって条件が変わる場合は、その違いも社内ルールに反映します。

録音の了承だけでAI利用まで含むと考えている

会議を記録するための録音と、録音データを外部サービスへ送り、文字起こしや要約を行うことでは、情報の利用方法や提供先が異なります。

参加者への説明では、録音の有無だけでなく、AIを利用すること、利用目的、データの取扱いなど、必要な内容を確認します。顧客や外部講師などが参加する場合は、契約や秘密保持義務との整合も確認します。

人間確認の担当者が決まっていない

「必要に応じて担当者が確認する」という表現では、確認が後回しになったり、複数人が同じ内容を確認したりすることがあります。

通常ケースで誰が確認するかを、一人または一つの役割に定めます。確認が難しい場合に誰へ相談するかも、大まかに整理しておくと運用しやすくなります。

確認前の案と確定版を区別できない

AIが作成した案と、人間が確認した確定版が同じ場所に同じような名前で保存されると、利用者が迷うことがあります。

ファイル名、保存場所、ステータスなどで確認前と確認済みを区別します。既存の文書管理ルールがある場合は、そのルールに合わせます。

最初から例外をすべて盛り込もうとする

実際の業務には、録音が不鮮明な場合、情報が不足している場合、機密性の高い内容が含まれる場合など、さまざまな例外があります。

初期段階では、最も多く発生する通常ケースを整理します。その後、発生頻度や影響が大きい例外から追加すると、業務フローが複雑になりすぎることを避けられます。

記録が複数の場所に分散する

AIツール内に出力が残り、共有フォルダにも別の版があり、担当者の端末にも修正版がある状態では、正式な記録を見つけにくくなります。

AIツール上の出力は作業途中のデータとし、確認済みの成果物を既存の社内システムへ保存する方法があります。どこを正式な参照先とするか、作業用データをいつ削除するかを決めます。

経営者・責任者向けの確認ポイント

経営者や部門責任者は、AIの機能だけでなく、導入後に現場の役割、責任、情報の流れがどのように変わるかを確認します。詳細な操作方法まで理解する必要はありませんが、業務の入口と出口、確認体制、情報の取扱い、記録方法を把握しておくと、導入判断を行いやすくなります。

1. 業務の開始点と終了点は明確ですか。
   どの状態になったら業務が始まり、何が確認・保存・共有されたら完了するのかを確認します。
2. AIへ渡す情報の範囲と確認方法は決まっていますか。
   個人情報、機密情報、営業秘密、契約上利用が制限される情報を、誰がどの基準で確認するかを見ます。
3. 利用するAIサービスのデータ取扱条件を確認していますか。
   入力データの保存、学習利用、管理者設定、アクセス制御などを確認します。
4. AI導入後も人が担う作業は見えていますか。
   入力準備、利用可否の確認、出力の確認、修正、承認、共有などを整理します。
5. AIの出力を誰が確認し、正式版とするか決まっていますか。
   内容の妥当性を判断する役割と、正式な成果物として承認する責任主体を確認します。
6. 確認前の案と正式な成果物を区別できますか。
   保存場所、ファイル名、ステータス、アクセス権限などにより、利用者が迷わない状態にします。
7. 保存期間や削除方法まで整理されていますか。
   AIサービス内の履歴、録音データ、確認前の案、確定版について、保持する期間と削除方法を確認します。

業務時間だけでなく責任の流れを見る

AI導入では、作業時間の短縮が注目されやすい一方、どの段階で誰が責任を持つかも重要です。AIが議事録案を作っても、その内容を正式な社内記録として扱う判断は会社側に残ります。

AIの出力がどの段階で正式な成果物になるのか、その前に誰が確認・承認するのかを把握すると、AIを利用しても責任関係が曖昧になりにくくなります。

現場が運用できる流れかを確認する

設計上は整っていても、現場の作業量や利用環境に合わなければ、継続が難しくなることがあります。毎回多くの資料を手作業で確認・加工する必要がある場合は、前準備が新たな負担になる可能性があります。

まずは対象業務を限定し、小さな範囲で試す方法があります。入力準備から記録までを実際に行い、どこで時間がかかるか、誰が判断に迷うか、情報管理上の懸念がないかを確認します。

AI導入支援者としての着眼点

AI導入コンサルタントや社内の推進担当者が支援する際は、「この作業をAIで自動化したい」と相談された時点で、AIの処理内容だけでなく、前後の業務と情報の取扱いを確認します。

支援者の役割は、理想的なフローを一方的に提示することではありません。現在の業務がどのように進み、現場がどの情報を頼りに判断し、どこへ記録しているかを聞き取りながら、AIを入れても業務と責任がつながる形を一緒に整理します。

業務の入口から出口まで聞き取る

• この作業は、何を受け取ったときに始まりますか。
• 入力する資料やデータは、誰がどこから用意しますか。
• 個人情報、機密情報、第三者から預かった情報は含まれますか。
• 録音やAI利用について必要な説明や了承は行われていますか。
• 作業結果は、誰がどのような目的で使いますか。
• 結果を確認・承認している人は誰ですか。
• 確定した成果物は、どこへ、どの程度の期間保存していますか。
• その成果物を受け取って、次に行われる作業は何ですか。

これらを確認すると、AIへ任せたい処理の前後にある作業が見えてきます。「自動化したい」という相談でも、実際には文章の初稿作成だけをAIに任せ、確認と承認は人が担う形が適していることもあります。

支援者が顧客データを扱う場合の条件を確認する

支援者が顧客からデータを預かり、設定、検証、試行などを行う場合は、秘密保持義務、利用目的、アクセスできる担当者、利用環境、保存期間、作業終了後の返却・削除などを整理します。

外部のAIサービスや別の事業者を利用する場合は、顧客との契約上、その利用が認められているか、事前承諾が必要か、再委託に当たるかなどを確認することがあります。検証用であっても、実データをそのまま使わず、架空データや必要な範囲に絞ったデータで試せる場合があります。

出力品質だけでなく、受渡しの品質を見る

AI導入の試行では、出力の正確さに注目しがちです。しかし、業務として定着させるには、入力が安定して用意できるか、入力前の確認が機能するか、出力を確認しやすいか、確認済みの結果を既存業務へ戻せるかも確認します。

AIの議事録案が十分な品質でも、毎回異なる形式で出力されると、担当者が整える負担が残ります。確認後に複数のシステムへ転記する必要があれば、別の作業負担も生じます。

最初の設計は試行後に見直す

初回の業務フローは、検討の土台となる仮説です。実際に試すと、入力情報の不足、確認作業の偏り、保存方法の使いにくさ、想定していなかった機密情報の混入などが見つかることがあります。

最初から完璧に決める必要はありません。通常ケースを安全に動かせる程度に整理し、運用結果を見ながら調整すると、現場の実情に合った設計へ近づけやすくなります。

自社のAI業務フローを整理する簡易手順

手順1：開始点と終了点を決める

どこからどこまでを今回の業務フローとして扱うかを決めます。議事録作成であれば、「会議の録音データを受け取るところ」から「確認済みの議事録を共有フォルダへ保存するところ」までと定められます。

手順2：現在の作業を順番に並べる

現在、人が行っている作業を時系列に書き出します。資料を受け取る、利用してよい情報かを確認する、内容を整理する、文章を作る、保存する、共有するなど、AI処理以外の作業も含めます。

手順3：AIに任せる作業を配置する

AIへ任せる作業を現在の業務フローの中へ置き、どの作業を置き換えるのか、どの作業を支援するのかを確認します。

手順4：入力と出力の状態を具体化する

「資料」や「結果」ではなく、「AI利用の確認を終えた録音データ」「決定事項と担当者を含む確認前の議事録案」のように具体化します。これにより、情報の不足や受渡し方法の曖昧さを見つけやすくなります。

手順5：確認者と記録方法を決める

AIの出力を確認する役割、確認済みの結果を保存する場所、次に利用する人や業務を整理します。保存期間、アクセス権限、削除方法について既存ルールが適用できるかも確認します。

手順6：関係者と流れを確認する

作成した流れを、実際の担当者や責任者と確認します。「普段の業務と違う部分はないか」「入力を用意できるか」「AIへ渡してよい情報かを判断できるか」「確認担当に無理がないか」といった観点で見ます。

意見が分かれた場合も、すぐに一つの正解へ決める必要はありません。現在の運用、理想の運用、試行時の運用を分けて整理すると、検討を進めやすくなります。

ミニチェックリスト

次の項目を使って、自社で検討しているAI業務フローの基本要素を確認してみましょう。未整理の項目が見つかった場合は、そこから順に関係者と確認していけば大丈夫です。

• AIへ渡す入力情報と、その情報を用意・確認する担当が分かっている
• 個人情報、機密情報、録音データなどをAIへ渡す際の基準を確認している
• AIに任せる処理を、一文で具体的に説明できる
• AIから受け取る出力の内容と、確認前・確定後などの位置づけが決まっている
• AIの出力を誰が確認・承認し、何を確認するか整理している
• 確定版の保存先、アクセス権限、保存期間、削除方法を整理している
• 通常ケースの流れと、詳細な条件分岐や例外処理を分けて考えている

まとめ