判断の重さ

「試験的に、特定の相談パターンに限定して、AIの自動判断に委ねてみる。その結果を三ヶ月ごとに検証する、というのはどうでしょう」山口は続ける。「完全な自動化か人間対応か、という二項対立ではなく。段階的に、実際のデータで検証しながら進める」

佐藤は頷いた。理屈の上ではすでに同じ結論に至っていたが、それを組織として実行に移す決意は別のものだ。

「ただし」と田中が重ねる。「その検証過程で、判断を外したケース、つまりAIが自動化してしまったが、実は人間の介入が必要だった事例を、きちんと拾い上げる仕組みが要りますね」

言葉のやり取りの中で、佐藤は自分たちが何に直面しているかをあらためて認識した。技術導入の問題ではなく、組織として「何を失うことを受け入れるのか」という選択なのだ。

AIが完璧にこなす自動化と、人間にしかできない不完全さ。その間の領域は、一度手放すと取り戻しにくい。逆に、過度に人間が介入すれば、効率の取りこぼしは積もる。

「では、まず営業サイドから、『判断が分かれた相談事例』を集めてもらえますか」佐藤は提案する。「それを分析して、AIが見落とすパターンを可視化してから、試験運用に入る」

会議室を出た後、佐藤は廊下で立ち止まった。三ヶ月のデータ検証の先に、何があるのか。その時点で、自分たちはどういう判断を迫られているのか。

まだ、その姿は見えていなかった。