業務フロー設計をAIに任せたことある立場から言うと、めっちゃ分かります。前に営業サポートの事務作業を効率化しようと、現在のフローを説明してAIに改善案を出させたんですよ。そしたらAIが提案してきたのが、一見するとすごく理に適ってるんだけど、実際に運用してみると想定外の手順が次々と出てくるんです。

具体的には、データの確認ステップが3つ増えてて。AIの論理だと「ここで検証したら後続ミスが減る」みたいな思考なんですね。理屈としては正しいんだけど、実務レベルだと確認作業自体が新たなボトルネックになっちゃった。人間が「ここは経験から信頼できる」と判断してスキップしてた部分を、AIは「リスク排除のために必須」と判断しちゃう。その差が積もると業務量増えちゃう。

あと気づいたのは、AIは提案した時点での情報しかないから、実運用の「グレーゾーン対応」を考慮できてないんです。うちの場合、月末だけ特殊な手順が必要とか、特定の顧客だけ例外対応が必要とか、そういう現場知を組み込んでない。だから完璧に見える提案でも、実装するとズレが生じる。

いまは「AIの提案を出発点にして、現場メンバーと一緒に調整する」ってやり方にシフトしてます。完全自動化目指さず、人間の判断を活かす設計にした方が、結果的に運用しやすくなった気がする。