判断が分かれる地点で

営業チームから集められた『判断が分かれた相談事例』は、予想より多かった。

佐藤が目を通していると、それらのケースに共通する特徴が浮かび上がってきた。単純な「yes/no」では決められない状況ばかりだ。顧客の言葉の裏にある真意、業界特有の慣習、その時々の市場動向。数値化しにくい文脈の中で、営業担当者たちは判断していた。

山口が分析結果をまとめている傍ら、田中から思わぬ指摘が入った。

「これを見ていて気になるんですが、判断が分かれたケースって、実は営業担当者の間でも意見が割れてるんですよね」

画面に映った事例を眺めながら、佐藤は頷いた。同じ相談に対して、ベテラン営業は「ここは人間が対応すべき」と判断し、別の担当者は「ルール通りで問題ない」と処理していた。

「つまり」佐藤が呟く。「AIが自動化に失敗するパターンと、人間の中にもばらつきがあるパターンが、実は同じ領域にあるということか」

この認識は、当初の計画を揺さぶった。三ヶ月の検証で「AIが見落とすもの」を可視化するはずだった。だが、その前提が問い直されている。人間側の判断基準そのものが、曖昧で流動的なのではないか。

それなら試験運用の意味は、単に自動化の精度を測ることではなく、むしろ組織として「どの判断を統一し、どの判断を現場に委ねるのか」を問い直す機会なのかもしれない。

佐藤は、改めて会議を設定することにした。営業チームの声を、直接聞く必要がある。

三ヶ月のデータ検証の先は、まだ見えていない。ただ、その過程で浮かび上がるものは、技術と人間の関係以前の、より根底的な問いかもしれなかった。