ルールと知識を整える

7-1AIに渡す材料は3種類

AIが業務の中で働くとき、AIに渡す材料は次の3種類に分けられます。

この3つのうち、指示は工夫しやすく、話題にもなりがちです。しかし、知識が古かったり矛盾していたりすれば、指示をいくら工夫しても結果は安定しません。AIの出来を底支えしているのは知識の質です。この章では、その知識を整え、保つ方法を学びます。

7-2ルールを「読める形」にする6つの書き方

AIに規程やマニュアルを参照させるとき、近道は人が読んでも迷わない形に整えることです。人が読んで解釈が分かれる文章は、AIも解釈を誤ります。次の6つを確かめてください。

7-3書き直しの例

ある会社の交際費の規程を、6つの書き方で書き直してみます。

書き直した後の規程なら、人もAIも、具体的な申請が対象かどうかを迷わず判断できます。また、書き直す過程で「高額とはいくらか」「事情とは何か」を決める必要が出てきます。AIのために規程を整える作業は、ルールそのものを明確にする作業でもあります。

7-4判断例と回答例を集めて使う

条文だけでは、境目のケースの判断は伝わりません。そこで、過去の実際の案件から判断例（どう判断したかとその理由）や回答例（どう答えたか）を集め、知識としてAIに参照させます。

集め方の3つのコツ

• 典型例だけでなく、境目の例を集める：誰が判断しても同じになる例より、「対象か迷った」「上長に相談した」例のほうが価値があります
• 理由を必ず添える：結論だけでは、少し条件が違うケースに応用できません。「なぜそう判断したか」が知識の本体です
• 誤りから学ぶ：第4章の確認で人が修正したケースは、AIが間違えやすいケースです。修正の理由とともに判断例に加えると、同じ誤りが減っていきます

7-5知識の持ち主と、更新の流れを決める

知識は、整えた時点から古くなり始めます。規程の改定、新商品の発売、手続きの変更があるたびに、AIが参照する知識も更新しなければなりません。更新が止まった知識は、AIに古い情報で、もっともらしく答えさせる原因になります。

そこで、知識ごとに次のことを決めます。

7-6AIに渡してよい情報の範囲を決める

知識やデータの中には、AIに渡してよいものと、そうでないものがあります。どこまで渡してよいかは、使うAIサービスの契約内容と、社内の情報管理のルールで決まります。現場の判断で「便利だから」と渡してしまうと、情報漏えいや契約違反につながるおそれがあります。

表7-4はあくまで考え方の例です。実際の区分と扱いは、所属する組織のルールに従い、情報システム部門や法務と確認して決めてください。決めた範囲は、要件メモ（第5章）に「渡してよい情報」として書き、利用者にも分かる形で示します。