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結論
技術を当てはめる前に、業務の負担と改善を観測できる条件を整理する。
背景
業務へのAI導入は、処理件数だけでなく、判断の難しさや誤りを発見できる条件に左右される。候補業務を比較できる観察項目を揃える。
設計と検証の論点
構成を検討するときは、次の責任と境界を分けて確認します。
- 業務の頻度
- 認知負荷
- 情報処理の比重
- ルール + 判断
- フィードバック
- 誤りによる損失
判断理由
業務の頻度と誤りによる損失の関係を軸に、採用案と代替案の責任範囲を比較します。既存の制約を残す理由と、新しい境界で変えられることを分けて記述します。
トレードオフ
認知負荷を扱うために増える実装・保守・確認作業と、得られる制御可能性を比較します。障害時の経路と運用担当者の負担を含め、採用しない方がよい条件も示します。
制約
業務観察、処理件数、確認時間、誤りの影響、評価可能性を確認する。削減効果は実測まで仮説として扱う。
関連事例
関連事例の担当範囲や設計判断を参照します。記事で提案する実験・構成を、その事例で実施済みとするものではありません。