実際に仕事をするAIと自動化

AIが向いている場面と、向いていない場面

有用な自動化の多くには、AIは含まれていません。会計データから週次レポートを取り出す処理は、各システムとAPIで通信する、ごく普通のコードです。

言語モデルが役立つのは、毎回新しいレイアウトで届く注文書のように、入力が整っていない場合です。トランスフォーマーの設計に基づくモデルは流暢な文章を書きますが、同じ自信に満ちた調子で誤ることもあるため、その出力は確認すべき下書きとして扱います。

ClaudeやOpenAIのGPTモデルなどを、直接、またはOpenRouter経由でAPIから呼び出し、データをお客様のインフラ内にとどめる必要がある場合は、自社でホストするモデルを使います。単純な処理には、より小さく安価なモデルを使います。

これまでに構築したもの

当社が本番運用している2つのシステムを紹介します。当社が引き受ける仕事の種類がわかります。お客様の詳細は伏せています。

自社のIT業務のための運用アシスタント

当社の技術者は、ヘルプデスク、リモート監視、Microsoft 365、Kubernetes、ネットワーク確認にわたって、1つのアシスタントを使っています。技術者が作業を普通の言葉で伝えると、アシスタントが証拠を集めて変更案を提示します。動作は、その技術者の権限の範囲内かつ、そのお客様のシステム内に限られます。APIのないWebポータルは、認証情報を一切持たず、使用後に破棄される隔離されたコンテナで処理します。

規制対象の複数拠点企業向けのアシスタント

あるお客様では、従業員が、すでに使っているチャットツールで専用のアシスタントに質問します。アシスタントは、会計、在庫と受発注、POS、コンプライアンス管理、給与レポートからデータを読み取り、最新のデータから作成したExcel、Word、PDFのファイルを返します。バイヤーから返送された注文書は、確認用の受注伝票と請求書の下書きになり、メールで届く納品の予約は、15分ごとに共有カレンダーへ反映されます。

人が関与し続ける場面

どちらのシステムも、次のルールに従っており、お客様のプロジェクトにも同じルールを適用します。

• 変更は承認を待つ:業務記録の変更は、管理者にすべての内容が示され、1回承認されます。その承認には有効期限があります。
• 送信しない:お客様向けアシスタントは、メールの下書きはできますが、送信や削除はできません。
• 人ごとのアクセス:財務と人事の資料を見られるのは、名前を指定した少人数のグループだけで、それ以外の全員は制限された表示になります。複数の立場の人が混在する場では、制限された表示になります。
• すべての記録:すべての操作、モデルへのリクエスト、承認が、特定の担当者に紐づけてログに残ります。
• 手の届かない場所にある鍵:モデルへは、利用上限を設けたゲートウェイを経由してアクセスするため、AI APIキーが作業環境に置かれることはありません。
• 最小限のアクセス:エージェント型のツール(作業を段階的に進めるもの)は、その仕事に必要なものにしかアクセスできません。

自動化プロジェクトの進め方

1. ワークフローを1つ選ぶ。短いヒアリングで、従業員がデータを打ち直している箇所を見つけ、最初に取り組む場所を1つ選びます。
2. 作業範囲の文書化。何を自動化するか、どのシステムを読み取り、どのシステムを変更するか、どのデータをAIサービスに送ってよいか、誰が何を承認するかを定めます。
3. アクセス権。対象となるシステムへのアクセス権をお客様に付与していただきます。アプリケーションごとに専用のキーを用意し、パスワードマネージャーに保管します。
4. 並行運用。その仕事を担当している人が結果を比較しながら、手作業のプロセスと並べて動かします。
5. 引き渡し。コードはGitで管理し、文書化します。その後の保守は当社が行うか、お客様のチームが引き継ぎます。

当社のエンジニアは、Claude CodeとCodexの助けを借りてコードを書き、すべての変更は、公開前に人が読んで確認します。サービスはコンテナで動かし(Dockerコンサルティングを参照)、Microsoft 365と当社独自のソフトウェアに接続します。

お客様のチームにお願いすること

お客様側の作業の大半は、最初の段階に集中します。その仕事を担当している人が、例外も含めて当社に説明し、最初の結果を確認します。どのデータをAIサービスに送ってよいか、誰が変更を承認するかは、管理者が決めます。稼働後は、承認者が届いた変更を確認します。

AIと自動化に関するご質問

データはAI企業に送られますか?

作業範囲で合意いただいたデータだけです。ホスティング型のモデルに送られたテキストはお客様のネットワークの外に出るため、データを社内に置く必要がある場合は、自社でホストするモデルを使います。

AIが勝手に記録を変更することはありますか?

そうならないように構築します。AIは変更を提案し、何かが書き込まれる前に、特定の担当者が承認します。

運用にはいくらかかりますか?

AIプロバイダーは、入出力されるテキストの量に応じて課金するため、忙しいワークフローは、静かなものより運用費がかさみます。プロバイダーが対応している場合は、利用上限を設定します。