株式会社クレッシェンド この記事の要点
AIの導入時に情報を整えても、業務が変われば内容は古くなります。
大切なのは、日々の仕事で生まれる情報を、無理なく更新し、AIの判断材料として生かし続けることです。
導入時が、AIの情報鮮度のピーク!?
AIシステムの導入時、社内文書や過去のデータを集め、情報源として登録することになります。
しかし、その作業の合間にも、新たな問い合わせ、仕様変更、業務上の判断が発生しています。
追加情報を反映しなければ、AIに登録した情報鮮度は落ち、古い資料に基づいて回答し続けることになります。
AIは、導入するより、使える状態を維持することの方が難しいのかもしれません。
日常業務が、そのままAIの情報更新になる
当社では長年、顧客との仕様確認や変更履歴を、共通のExcel様式で記録してきました。お客様にも使い慣れたExcelであれば、無理なく運用していただけるからです。
新しい要望があれば、普段の業務として確認履歴に追記します。その情報をAIの参照対象に反映すれば、最新の経緯も確認できるようになります。当社でも、こうした記録をAI用に変換する仕組みを作りました。
つまり、AI専用の資料を別に作るのではなく、これまでの仕事から生まれる情報を再利用するわけです。
AIのために記録するのではなく、仕事のために残した記録をAIにも活かす。
これなら、日常業務に新たな負担を増やさず、情報の鮮度も維持しやすくなります。
AIを育てるのは、情報と「人」
ただし、新しい情報を追加するだけでは十分ではありません。
例えば、過去の検討案がその後変更されていたり、未確定の内容が正式な仕様として扱われたりすると、AIが誤った回答をする可能性があります。
そこで、AIが示した根拠を人が確認し、必要に応じて元データや判断ルールを修正します。
当社でも、過去の仕様を確認する際には、確定した事項と検討段階の情報を区別することを重視しています。
こうした検証と改善を繰り返すことで、AIによる判断支援の質を高めていくことができます。
情報の更新は自動化できても、判断の妥当性まで、すべてAI任せにはできません。
人が使いながら、判断材料を育てていく。それが、私たちの考えるAIの継続運用です。