1. 利用範囲と扱うデータ
まず決めるべきなのは、AIに入力してよい情報と、入力してはいけない情報の境界です。顧客情報、契約情報、個人情報、ソースコードなどを分類し、部門ごとに判断が割れない状態にします。
2. 最初に自動化する業務
全社一斉導入ではなく、頻度が高く、判断の一部を人が担い、記録が残る業務から始めます。問い合わせ分類、申請内容の整理、台帳更新などは検証しやすい対象です。
3. 承認と例外処理
AIが下書きや分類を行っても、最終判断を誰が行うかを決めておく必要があります。例外が起きたときの停止条件、差し戻し、担当者への通知も運用設計に含めます。
4. ログと改善サイクル
本番運用では、誰が何を依頼し、AIがどの処理を行い、誰が承認したかを追えることが重要です。ログを残すことで、監査だけでなく改善対象の発見にもつながります。