わかるーって感じですね。自分も似たような経験あります。去年、定型業務の整理とかタグ付けをAIに任せてみたんですが、その後がすごい手間になってしまった。

きっかけは単純で、毎日同じ作業に時間とられてるのもったいないなって思ったから。AIなら瞬時に処理できるだろうって期待してたんです。でも実際に試してみたら、出力される結果を一件一件確認しないといけなくなってしまった。ある程度の誤分類は許容範囲だと思ってたんですが、自分が想定してなかったエッジケースが意外と多くて。

むしろ確認作業が増えたんですよね。もともと手でやってた時は自動的にチェック機能が入ってたみたいな感じで、でもAIに任せたら「本当にこれで大丈夫？」って一個一個検証する必要が生じた。結果、時間削減どころか逆になってしまった。

その後、考え方を変えてみたんです。完全自動化を目指すんじゃなくて、AI の出力を軽くレビューするワークフローに調整したら、そっちの方が実用的でした。全部は任せず、ある程度は人間が入るくらいがちょうどいいんだなって気づきましたね。

だからこういう話を聞くと、導入前の期待値設定が重要なんだろうなって思います。