判断の地図を描く

営業チーム全体を集めた会議は、予想より緊迫した雰囲気で始まった。

佐藤が事例を提示すると、同じケースに対して異なる判断を下した二人の担当者が、互いの考えを述べ始めた。どちらも論理的だった。顧客の状況を丁寧に読み取り、経験則を交えて説明する。だが結論は対立していた。

「実は、これが問題なんです」と佐藤が言った。「AIを導入する前に、私たちは『正解』が一つだと思い込んでいました。でも現場を見ると、同じ状況でも選択肢が複数ある。それが当たり前だったんですね」

山口が資料を指差した。判断が分かれたケースを分類していくと、パターンが見えてきた。顧客との信頼関係の段階によって判断が変わる。季節や市場の局面で対応が異なる。担当者の経験年数も影響していた。

「では、AIに何をさせるのか」田中が問う。

返答の前に、一人のベテラン営業が手を挙げた。「もしかして、AIに全部やらせることが目標じゃなくて、判断のルールを『言語化する』ことが目標なんですか」

会議室が静寂に包まれた。佐藤は、その発言の重さを感じ取った。

試験運用の三ヶ月は、単なる技術の検証ではなく、組織が自分たちの判断プロセスと向き合う時間に変わろうとしていた。自動化できる領域と、人間が判断すべき領域の境界線は、引かれるのではなく、一緒に描かなければならないのかもしれない。

しかし、その作業は想像以上に複雑だった。