業務設計から考えるAI活用 - AI-Firstとは何か

多くの企業でAI活用が進み、現場主導のPoCやクイックな導入も当たり前になりつつあります。こうした取り組みは合理的であり、実践的でもある一方、AIを使う場面は増えても業務全体のあり方が大きく変わったと実感できている企業は、決して多くありません。

その背景には、AIの性能やツール選定とは別の、より根本的な論点があります。AIを業務に組み込むとは何か。AIが「働ける」という前提は、業務の中でどのように作られるべきなのか。本稿では、技術論から一歩引き、AIを前提とした業務プロセスの設計という観点から、こうした問いに向き合います。

AI活用が業務に定着しない構造的な3つの理由

AI活用が期待どおりの成果につながらない背景には、個別の取り組みでは見えにくい、業務構造そのものに問題があります。

第1に、企業活動において業務で使える水準のAI生成を得ること自体が、そもそも難しいという点です。個人利用であれば、多少前提が曖昧でも、その場の作業を助けるには十分なケースが多いですが、業務では求められる前提条件や制約がはるかに増えます。

業界や事業、社内ルールといった背景を踏まえない生成は、内容としてはそれらしく見えても、実務では使えないことが少なくありません。AIは与えられた情報をもとに生成を行うため、業務の背景や前提が十分に共有されていないと、どうしても的外れな結果になりがちです。こうした前提情報のまとまりは、一般に「コンテキスト」と呼ばれており、近年では業務に耐える生成を実現するために、このコンテキストをどう設計するかが重要なテーマとして注目されています。

第2に、そのコンテキストを継続的に蓄積・更新できる業務プロセスが整っていないという問題があります。多くの現場では、業務に必要な情報が個人や部署ごとに分散しており、AIが参照できる形で整理・連携されていません。その結果、AIに対して毎回プロンプトで状況や前提を補足しなければならない状況が生まれます。この状態では、AIを使うたびに説明をやり直す必要があり、利用のハードルは次第に高くなります。

したがって、最初は便利に感じられたAIも、「少し的外れ」「毎回調整が必要」といった印象が積み重なり、やがて使われなくなっていきます。コンテキストが業務の中で自然に蓄積されない限り、AI活用は個人の工夫や努力に依存したものになり、全体として定着しないままとなります。

第3に、生成された内容を人が業務上「信頼できる状態」になっていないという課題があります。仮に十分なコンテキストを与え、業務に即した生成ができたとしても、その結果をそのまま使えるとは限りません。人がその内容を確認し、妥当だと判断できなければ、業務の次の工程には進めないからです。

特に企業活動では、生成結果がどの情報をもとに作られたのか、どの前提に基づいているのかといった点を人が把握できることが重要です。これは単なる安心感の問題ではなく、他部署や取引先、あるいは社外への展開を前提としたときに避けて通れない論点でもあります。人が説明できない生成結果は、最終的に承認されず、実利用に至りません。結果として、AIの出力は確認と判断の手前で止まり、業務プロセスの中に組み込まれないままです。生成精度だけでなく、「人が責任をもって判断できる状態」をどう作るかが、AI活用を実務に落とし込むうえでの重要な条件になります。

AIを前提に業務を再設計するという考え方

これらを踏まえると、AI活用において重要なことは「使うかどうか」ではなく、業務側でAIが実務に堪えうる生成を行える前提を用意できているかということが見えてきます。ここで言う「AI-First」とは、単にAIを優先的に使うという意味ではありません。十分なコンテキストが継続的に供給され、業務の前提を踏まえた生成をAIが安定して行える環境を先に構築する、という発想です。

この視点に立つと、業務のアウトプットのあり方そのものも見直す必要があります。多くの業務は、資料やドキュメントを「次の人に渡すこと」を前提に設計されてきました。人が理解し、判断し、次に引き継ぐことを想定した、いわばバケツリレー型の情報伝達です。しかしAI活用を前提にするなら、アウトプットは人への引き渡しで完結するものではなく、AIが参照できるコンテキストとして蓄積されることを起点に再設計されるべきです。

そのうえで不可欠になるのが、Human In The Loop（HITL）を意識した役割分担です。AIは、蓄積されたコンテキストをもとに情報を意味的に結び付け、一定のルールに沿って高速に再生成します。一方で、人はその生成結果や根拠を確認し、判断と承認を行い、ステークホルダーに対する説明責任を担います。AI-Firstとは、AIに任せられる部分を先に定義し、その上で人が介在すべきプロセスを意図的に設計することです。

コンテキストの蓄積、生成、人による確認と判断、この流れを前提とした業務プロセスを整えることが、AI活用を部分最適に終わらせないための鍵となります。

AI-Firstを業務に落とし込むための3つの設計ポイント

前述したAI-Firstの考え方を概念のままにせず、AIを実務で安定して機能させるには、その前提となる情報やプロセスを業務として具体的に設計していくことが必要です。以下、AIを業務に組み込み、実務に堪えうる形で運用していくために押さえるべき3つの設計ポイントを整理します。

（1）Single Source of Truth（信頼できる一次情報源）を定義する

まず必要になるのが、AI生成の拠り所となる「信頼できる一次情報源」を明確に定義することです。これは一般に「Single Source of Truth（SSOT）」と呼ばれ、業務上の判断や生成の前提として参照される、最も正とされる情報の集合を指します。

SSOTに含まれる情報は、必ずしも1種類ではありません。業務のルールや社内規程、事実関係を示すデータ、定量的な数値情報、さらにはブランドガイドラインや表現ルールなど、AI生成の用途に応じて多岐にわたります。重要であるのは「どの生成シーンにおいて、何を正とするのか」を明示することです。そのためには、代表的なAI生成の利用シーンを洗い出し、それぞれに必要な元情報を整理・分類する作業が欠かせません。

SSOTを定義せずにAI活用を進めると、生成結果のばらつきや解釈のズレが生じやすくなり、結果として業務で使えない生成が増えてしまいます。

（2）メタデータを定義し、情報に意味づけを行う

次に重要になるのが、SSOTとして定義した情報に対して、適切なメタデータを付与することです。AIは自然言語の類似性だけでも情報を扱えますが、それだけでは業務上の制約やルールを十分に反映できないケースも多いです。

例えば、株主向けのレポート作成を想定してみましょう。過去の資料と最新の資料がともに参照対象となった場合、AIは文脈上の近さから、2022年版と2025年版の戦略を同列に扱ってしまうことがあります。その結果、前提条件の異なる方針や数値が1つの文章の中に混在し、業務上は使えない生成結果になってしまいます。

こうした問題を防ぐためには、メタデータによってAIが参照すべき情報を機械的に絞り込み、適切に扱える状態を作ることが必要です。必要なメタデータは、生成対象となる情報の性質や社内ポリシーによって異なりますが、例えば「年度」「責任主体」「承認状態」「用途」「有効期間」といった項目が考えられます。これらはAIによるフィルタリングや制御に使われるだけでなく、人が生成結果を確認・判断する際の重要な手がかりにもなります。言い換えれば、メタデータはAIのための制御情報であると同時に、人が生成結果に信頼を与えるための付加情報でもあるのです。先に述べた「人が責任をもって判断できる状態」を実現するためには、このレイヤーが欠かせません。

（3）SSOTとメタデータの運用を業務プロセスに組み込む

SSOTやメタデータを定義しただけでは、AI-Firstな業務環境は実現しません。それらが継続的に蓄積・更新される仕組みが、業務プロセスとして組み込まれて初めて、実務に堪えうる形で機能します。

これを実現するには、統合ツールや自動化の仕組みを活用し、運用が自然に定着するよう支援する必要があります。特に、SSOTを中心とした情報の作成・管理・更新の運用を、業務プロセスとして統合することが重要です。メタデータは後から一括で付与できるものではなく、業務の各段階で人の判断を伴いながら、段階的に付与・更新されていく性質を持っています。

そのため、必須メタデータの入力や承認履歴の付与、AI活用に向けたデータ投入といった作業を、個人の裁量や属人的な対応に委ねるのではなく、プロセス上の必須ステップとして組み込む必要があります。こうした設計によってはじめて、メタデータが自然に蓄積され、AIと人の双方が信頼できるデータ品質を維持することが可能になるのです。

以上、3つの設計ポイントは、いずれも一度に完璧に整えなければならないものではありません。重要なのは、最初から理想形を目指すことではなく、AI活用がどこで止まっているのかを見極め、業務の一部から前提を整え始めることです。例えば、特定の生成シーンに絞ってSSOTを定義する、あるいは既存の情報に最低限のメタデータを付与するだけでも、AIの出力は大きく変わります。業務の流れを少しずつ整えていくことで、AIが実務に堪えうる生成を行える余地は、確実に広がっていきます。

AI活用の本質は「使い方」ではなく「設計」にある

AI活用が難しい理由は、AIの性能ではなく、AIに何を参照させ、どこまでを任せ、どこで人が判断するのか――その前提が、業務として設計されていないことが原因です。AIはコンテキストがあって初めて力を発揮します。そして、そのコンテキストは、業務プロセスの中で意図的に作られ、維持されるものです。AI活用の本質は、AIが実務に堪えうる生成を行える環境をどう整えるか、という問いにあります。

本稿で述べてきた考え方は、特定のツールや技術に依存するものではなく、むしろ、筆者がさまざまな企業のAI活用の現場に関わる中で、技術や製品の違いを超えて、繰り返し立ち返ってきたものです。AIを「どう使うか」を検討する以前に、「AIが働ける業務とはどのようなものか」を考えなければならない――その必然性を、現場で何度も突きつけられてきました。

AIをどう使うかではなく、AIとともにどう業務を設計するか。その視点こそが、次のAI活用の出発点となります。