よくある失敗パターン

症状：「話題のAIツールを導入した。さて何に使おうか」から始まり、使い道が定まらないまま利用率が下がっていく。

原因：解決したい困りごとと、業務の工程を確かめる前に、道具を決めた。

予防：目的と業務の分解を先に行い、道具はその後に選ぶ（第1・2章）。

症状：導入から半年たっても、効果があったのか誰も説明できない。続けるか、広げるか、やめるかを決められない。

原因：成功の物差しを決めず、導入前の数字も測っていなかった。

予防：要件メモに成功の物差しを数字で書き、導入前に測っておく（第5・11章）。

症状：作っている途中で「ついでにこれも」と要望が増え、期限と予算を超える。最初の目的もぼやける。

原因：やらないことを決めず、要件に優先度を付けていなかった。

予防：やらないことを書き、必須の要件だけで最初の版を作る（第5章）。

症状：AIが担う工程は速くなったのに、業務全体の日数や残業はほとんど変わらない。

原因：業務全体のボトルネックを見ずに、AIを入れやすい工程を選んだ。AIの後ろに確認の手間が増えた。

予防：業務分解表で待ちと時間を書き出し、全体の物差しで効果を測る（第1・2章）。

症状：決まった計算や集計までAIにさせ、結果がぶれる。確認の手間と利用料が増える。

原因：従来のシステムで確実にできることを、AIに任せた。

予防：「不要な工程をなくす → システム → AI → 人」の順で担い手を考える（第3章）。

症状：AIが誤った案内をしたとき、業務部門は「AIの問題」、システム部門は「業務の問題」と言い、誰も原因を調べない。

原因：工程ごとの結果の責任者を決めていなかった。

予防：任せ分け表に、業務の結果の責任者を業務側の役割で書く（第3章）。

症状：導入当初は正しかった回答が、規程の改定や新商品の発売の後、誤り始める。

原因：知識の持ち主と更新の流れを決めていなかった。プロジェクトが終わって誰も手入れしなくなった。

予防：知識ごとに、業務で使い続ける部署の持ち主と、更新のきっかけを決める（第7章）。

症状：AIが古い取引先情報や、下書きの規程をもとに処理している。

原因：正本を決めず、使いやすい写しや共有フォルダ全体をAIの参照先にした。

予防：情報ごとに正本を決め、参照先は正本として承認された資料だけにする（第6・8章）。

症状：読み取れない項目や、資料にない質問に、AIがもっともらしい値や答えを作る。

原因：判断できないときの扱いを、要件にも指示にも書いていなかった。

予防：「分からないときは分からないと返し、人に回す」を要件・指示・流れに組み込む（第4・5・8章）。

症状：担当者が数秒で承認ボタンを押し、AIの誤りがそのまま社外に出る。

原因：確認の観点が決まっておらず、根拠も示されず、件数も多すぎた。

予防：観点を決め、根拠を示させ、重点的に見るものを分けて表示する（第4・10章）。

症状：AIが登録から支払いまでを担い、偽の請求書が誰の目にも触れずに支払われる。

原因：AIが職務分掌をまたぎ、AIの判断だけで重要な状態に進めた。

予防：AIの権限を最小限にし、重要な状態に進めるのは人だけにする（第6・10章）。

症状：指示を少し書き換えた、AIの版が変わった、その翌週から別の種類の案件で誤りが増える。

原因：変更のたびに確かめ直す手順がなかった。

予防：指示・知識・AIの版を変えたら、例題集で測り直してから使う（第8・11・12章）。

症状：AIが止まったとき、手作業で業務を回せる人がいない。

原因：代わりの手順を残さず、人の技能も保っていなかった。

予防：代わりの手順を文書に残し、定期的に手作業で回してみる（第12章）。

症状：導入を担当した人が異動すると、指示の意図も、連携の仕組みも、誰も説明できなくなる。

原因：設計の内容が文書になっておらず、担当者の頭の中にしかなかった。

予防：業務分解表、任せ分け表、要件メモ、項目定義表、指示、連携一覧、評価計画を、運用の担当者が引き継げる形で残す（第18・19章）。