AI支援ワークフロー自動化

課題

反復依頼を読み、分類し、正しい担当へ回す作業に時間がかかっていました。表現の揺れにより、ルールだけの分類は壊れやすいものでした。

難しさ

不確実な解釈と信頼できる実行ではリスクが異なります。同じ不透明なモデルに両方を任せると、誤りの発見と封じ込めが難しくなります。

取り組み方

AIが分類・要約し、業務ルールが経路を検証し、重要または不確実な判断には人の承認を残しました。操作は決定論的なフローだけが実行します。

AIは役立つ場所に。信頼性が重要な場所には決定論的ソフトウェアを。

主な機能

• 依頼分類
• 文書解釈
• ワークフロー振り分け
• 人の承認

エンジニアリング判断

• 不確実性を隠さず信頼度と根拠を示す。
• 経路と権限を決定論的に検証する。
• 曖昧・重要な案件を人へ渡す。

成果

• 反復的な手作業分析を削減
• 振り分けの一貫性を向上
• 重要判断の人による統制

この経験が示すこと

AIが入口の曖昧さを扱い、従来型ソフトウェアが実行時の信頼性を守る構成が可能です。