AIの組み込み方の3つの型

8-1組み込み方によって、設計が変わる

「AIを使う」といっても、業務への組み込み方には大きく3つの型があります。型によって、必要な材料、確認の仕方、誤ったときの影響、作る側の手間が変わります。業務担当者が型を知っておくと、自分の業務に合った組み込み方を選べるだけでなく、システム部門やベンダーとの会話もかみ合うようになります。

以下、それぞれの型を詳しく見ていきます。

8-2型A：決まった手順の一部をAIが担う

型Aは、業務分解表の工程のうち、特定の工程だけをAIに任せる組み込み方です。前後の工程は人や従来のシステムが担い、流れ全体は決まっています。

たとえば請求書処理では、「請求書の画像から項目を読み取る」工程だけをAIが担い、取引先マスタとの照合はシステムが、支払いの承認は人が行います。AIの入力と出力の形が決まっているので、正確さを測りやすく、誤りの影響も工程の中に閉じ込めやすいのが特徴です。

AIが担う工程の例	入力	出力
読み取り	請求書・領収書の画像	項目定義表に沿った項目と値
分類	問い合わせのメール	決められた種類のどれか1つ（と、その理由）
要約	会議の文字起こし	決定事項・担当・期限の一覧
見比べ	請求書と発注データ	一致・不一致と、不一致の項目
下書き	問い合わせ内容と回答の方針	回答文の案

型Aを設計するときに決めるのは、AIの工程の入力と出力の形です。出力を「決められた選択肢のどれか」「項目定義表の形」のように決めておけば、次の工程のシステムがそのまま受け取れ、正確さも数えられます。第6章の項目定義表が、ここでそのまま使えます。

8-3型B：社内資料を参照して答える

型Bは、質問や案件に対して、AIが社内の規程・マニュアル・回答集などから関係する部分を探し出し、その内容を根拠に答えを作る組み込み方です。

AIは一般的な知識を持っていますが、自社の規程や商品の細かな条件は知りません。知らないことを聞かれると、一般論やもっともらしい推測で答えてしまいます。型Bでは、答える前に社内資料を探して渡すので、AIの記憶ではなく、会社の資料を根拠に答えさせることができます。

1

質問を受け取る「海外出張の日当はいくらですか」

2

関係する資料を探す旅費規程 第3版の「日当」の条項、運用の手引きの判断例

3

資料をもとに答えを作る回答と、根拠にした条項を並べて出す

4

根拠を確かめて使う担当者が条項と照らして確かめる（任せ方のレベルによる）

型Bの出来は、ほぼ参照させる資料の質で決まります。資料が古い、矛盾している、探しにくい形で書かれている、といった問題は、そのまま誤答として表に出ます。第7章で知識を整えることが、型Bの設計そのものです。

8-4型C：AIが手順を考えて動く

型Cは、AIに目的を渡し、そのために何をするかをAI自身に考えさせて進める組み込み方です。AIは、調べる、判断する、システムを操作する、結果を見て次の行動を選ぶ、という動きを繰り返します。

たとえば「この取引先との過去1年の取引で、支払条件と実際の支払日がずれているものを洗い出して」と依頼すると、AIが自分で会計システムを検索し、契約書を探し、照らし合わせて一覧にする、といった動きをします。手順を前もって書き出せない仕事を任せられるのが強みです。

一方で、型Cには固有の難しさがあります。

• 動きを前もって確かめにくい：毎回違う手順で動くので、型Aのように「この工程の正確さ」を測るのが難しい
• 誤りが連鎖する：途中で誤った判断をすると、その後の行動すべてが誤った前提で進む
• 操作の影響が大きい：システムを操作する権限を持つので、誤れば実際にデータが変わる

そのため型Cを使うときは、最初は「調べて下準備するまで」に範囲を絞り、実行（登録・送信・支払い）は人が行うのが基本です。AIに与える権限も、読むだけ、または下書きを作るまでに限ります（第10章で詳しく扱います）。

8-5型を選ぶための4つの問い

問い	「はい」なら	理由
1. 手順を前もって書き出せるか	型A を優先	手順が決まっていれば、AIに任せる範囲を一工程に絞れ、正確さも測りやすい
2. 正しい答えが社内資料にあるか	型B を検討	AIの記憶ではなく、会社の資料を根拠にできる
3. 手順が毎回違い、人が調べながら進めているか	型C を検討	ただし最初は「下準備まで」に範囲を絞り、実行は人が行う
4. 誤ったときにお金や社外に影響するか	型Cの実行は避ける	動きを前もって確かめにくく、承認を挟んでも見落としが起きやすい

迷ったら、型Aから考えるのが安全です。型Aで工程を固め、必要な部分にだけ型B・Cを足すほうが、結果的に早く安定します。逆に、「最新のAIエージェントなら何でもできる」と型Cから始めると、どこで何をしたのか追えなくなり、業務に定着しにくくなります。

8-61つの業務で型を組み合わせる

型は業務ごとに1つ選ぶものではなく、工程ごとに選んで組み合わせるものです。お客様窓口の例で見てみます。

工程	型	任せ方	理由
問い合わせの種類分け	型A	レベル3	出力が決まった選択肢で、正確さを測りやすい
回答案の作成	型B	レベル1	答えは回答集と商品情報にある。お客様に届くので人が確かめる
返金に関係する購入・修理履歴の下調べ	型C	下準備のみ	調べる先が案件ごとに違う。AIは調べてまとめるだけで、返金の判断と実行は人
対応履歴の記録	型A	レベル2	やり取りを決まった項目に要約する

第3部の実践編では、この組み合わせを、架空の会社のお客様窓口を題材に最後まで設計します。

8-7AIへの指示を、設計書として扱う

どの型でも、AIには指示（プロンプト）を渡します。指示は、AIにとっての業務マニュアルです。担当者が思い思いに書くのではなく、設計書の一部として、内容を決め、版を管理し、変更時には確かめ直すものとして扱います。

指示を変えると、AIの動きは変わります。良くなることもあれば、別のケースで悪くなることもあります。そのため、指示を変えたら、同じ例題で正確さを測り直してから使うことを決まりにします（第11章）。指示は、プログラムを書かずに仕組みの動きを変えられる強力な手段だからこそ、管理が必要です。

8-8型ごとに起きやすい失敗

型	起きやすい失敗	予防策
型A	AIの出力の形が決まっておらず、次の工程で人が手直ししている	出力を選択肢や項目定義表の形に決める
型A	AIの工程だけ速くなり、前後の工程が詰まる	業務全体のボトルネックを見て工程を選ぶ（第1章）
型B	古い資料や下書きを根拠に答える	参照先を正本だけに限り、持ち主と更新の流れを決める（第7章）
型B	資料にないことを聞かれ、一般論で答える	資料に根拠がない場合は「資料に記載がない」と答えるよう指示する
型C	途中の誤りが連鎖し、誤った結果が登録される	実行は人が行う。AIの権限は読む・下書きまでに限る
型C	何をしたか後から追えない	AIが行った操作と、その判断の理由をすべて記録する