「AIは提案、人間が判断」だけで十分か？――実務で見えた判断基準の重要性
fanddf_admin原料素材の試験データを精査していたときの出来事
先日、原料素材の試験データをAIとともに精査していたときのことです。
AIはデータの整合性や疑問点を次々と洗い出してくれます。大量の情報を整理し、見落としや確認すべき事項を抽出するうえで、非常に有効な手段です。
しかし、今回の作業では、思わぬ問題が発生しました。
私は、試験データの評価・判定は自分自身で行うことを前提に、AIには繰り返し「事実の確認だけ」を行うよう指示していました。
ところが、作業を進めるうちに、AIの検証は次第に「一般的な分析監査」の視点へ偏っていきました。
その結果、本来こちらが行うべき評価・判定まで、測定を担当した外部検査機関に求めようとしたのです。
使用していたのはGPT-6 Pro。高難度の推論に対応するモデルです。それでも、こうした挙動が起きました。
問題はAIの分析能力ではなく、判断基準のずれ
今回の問題は、AIがデータを読み取れなかったことでも、疑問点を発見できなかったことでもありません。
むしろ、AIは数多くの確認事項を抽出していました。
問題は、「何を目的に、何を重要と考えて検証するのか」という判断基準や優先順位が、こちらの意図からずれていたことです。
試験データの事実確認と、その結果を踏まえた商品開発上の評価・判定は、異なる業務です。
外部検査機関に確認すべき事項と、商品開発を担当する側が判断すべき事項も異なります。
その区別が曖昧になると、AIが多くの疑問点を発見しても、実際の業務目的に沿わない確認や対応が発生しかねません。
経営戦略や企画・計画でも起こり得る問題
今回は商品開発の事例ですが、同じような問題は、経営戦略の立案や事業企画、業務改善などでも起こり得ると考えています。
例えば、経営戦略を検討する場合、売上拡大、収益性、投資回収、既存顧客との関係、人的資源など、複数の要素が関係します。
何を優先するかによって、導き出される提案は変わります。
AIが一般的に合理的と考えられる提案を示したとしても、それが自社の経営方針や事業目的に適合しているとは限りません。
つまり、AIの提案内容を評価する以前に、AIがどのような判断基準や優先順位に基づいて検討しているのかが重要になるのです。
「AIは提案、人間が判断」だけで十分なのか
私は普段、法人向けAI研修の受講者に、
「AIに提案させ、人間が判断する」
とお伝えしています。
この役割分担は重要です。
しかし、役割分担を決めるだけでは、AIが提示した提案を人間が後から選別する、受け身の対応になりかねません。
実務で本当に必要なのは、「AIにどう指示するか」ではなく、「何を基準に考えさせるか」。
業務の目的を明確にし、その目的を実現するために必要な専門性や視点、判断基準、評価基準、優先順位をAIの検討過程に反映させることです。
単にAIの回答を修正するのではなく、提案が生み出される前の段階から、何を重視して考えるべきかを定めていく。
今回の経験を通じて、改めてその重要性を認識しました。
AIを実務に導入する際には、操作方法や回答の精度だけでなく、自社の判断基準をAIの検討にどう反映させるかという視点が欠かせないのではないでしょうか。
FANDDFでは、企業ごとの実務を題材として、業務目的や判断基準を整理し、AI活用へ反映させる法人向け研修を提供しています。
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