業務システムに生成AIを組み込む前に決めておくべき5つのこと

結論：AIの「得意な作業」と「人が確認する工程」を先に決める

業務システムに生成AI（ChatGPTなどのLLM）を組み込むとき、最初に決めるべきなのは技術ではなく業務の切り分けです。AIは文章の要約・分類・下書き・情報の検索が得意な一方で、誤った内容をもっともらしく出力することがあります。そのため、AIに任せる範囲と人が確認する工程をセットで設計することが、実用化の近道になります。

以下の5つを開発前に整理しておくと、手戻りが少なく、現場で使われるシステムになります。

1. AIに任せる作業の範囲

まず、対象業務を作業単位に分解し、AIに向いているものを選びます。

AIに向いている作業	AIだけに任せない方がよい作業
問い合わせ内容の分類・要約	金額や契約条件の最終決定
報告書・メールの下書き作成	法令・規程の解釈を伴う判断
社内文書の検索と回答	顧客への回答の自動送信
帳票・画像からの項目読み取り	読み取り結果の確定登録

2. 人が確認・承認する工程

AIの出力をそのまま確定させない仕組みを入れます。たとえば「AIが候補を提示し、担当者がワンクリックで承認する」形にすると、作業時間を短縮しつつ品質を保てます。DatumWorksが開発した案件管理システムでも、AIが関連する顧客・過去案件を自動で紐づけ候補として提示し、担当者が確認して確定する設計にしています。

3. AIに参照させるデータ

社内マニュアルや過去の対応履歴をもとに回答させたい場合は、**RAG（検索拡張生成）**という仕組みを使います。このとき重要なのは、参照させる文書の範囲と更新ルールです。古い資料が混ざると、AIも古い情報で回答してしまいます。

4. セキュリティと情報の扱い

入力したデータがAIサービスの学習に使われない契約・設定になっているか
個人情報や機密情報をAIに送る前にマスキングするか
利用者ごとに参照できる文書の権限を分けるか

これらは後から変更しにくいため、設計段階で決めておく必要があります。

5. 効果の測り方

「1件あたりの処理時間」「確認でAIの出力を修正した割合」など、導入前後で比較できる指標を決めておきます。指標があれば、AIの使いどころを段階的に広げる判断もしやすくなります。

まとめ

生成AIの組み込みは、小さく始めて、効果を測りながら広げるのが成功のパターンです。DatumWorksでは、打ち合わせの場で画面のモックアップを作りながら「どこにAIを使うと効果が出るか」を一緒に検討しています。要件が固まっていない段階でも、お気軽に無料相談をご利用ください。