株式会社クレッシェンド この記事の要点
過去の資料には、何が起きたかだけでなく、なぜそう判断したのかという経緯も残されています。
AIでこれらを整理すれば、経験者の知恵を共有し、新たな問題への対応にも活かせます。
記録されているのは、結果＋「判断材料」
作業記録や議事録には、最終的な結論だけでなく、検討過程、異論、前提条件、変更理由などが残されていることがあります。これらは、ベテラン社員の経験や判断基準を知る手がかりです。
過去の結論だけをAIに参照させても、それが今回の問題に当てはまるとは限りません。状況や前提条件が変われば、適切な判断も変わるからです。
結論そのものより、そこに至る経緯にこそ、将来の判断材料としての価値があるのではないでしょうか。
AIで、問題が大きくなる前に気づく
当社では、一定規模以上のシステム開発案件で、契約書や過去の確認履歴をAIに参照させ、新たな顧客要求との照合に活用しています。要求内容を「合意済みの事項」「新たな要望」「判断材料が不足している事項」などに整理し、根拠となる資料も確認します。
こうした仕組みにより、認識違いや契約範囲外の要求を早期に把握し、不要な追加作業を防ぐための対応に役立てています。
また、代替案を検討する際にも、過去の経緯との矛盾がないかを確認できます。
問題が複雑になる前に、根拠を揃えて対応できる・・・AIの価値は、問題が起きた後の調査だけでなく、問題の拡大を防ぐことにもあるのです。
AIが判断するのではなく、『人の判断を支える』という使い方
もちろん、AIが資料を整理できても、それだけで契約上の結論や将来の対応を決定できるわけではありません。記録に残らない事情や、取引先との関係、期限や費用を踏まえた判断も必要です。
だからこそ、AIには根拠と複数の可能性を整理させ、最終判断は人が行う。
過去の知恵を、これからの判断に活かす・・・それが、当社の考えるAIの使い方です。