AI業務前提設計
AIを入れる前に
その業務は止まれる状態か
答えが出ない状態のまま、AIが業務を通過しています。
AIを業務に通す前に、業務単位で「判断・停止・責任・説明」の前提構造を、 外部から確認・整理・記録する、納品型のサービスです。
AI導入の推進・ツール選定・運用代行を目的とするサービスではありません。
お問い合わせAIを業務に通すとき、判断・停止・責任・説明はAIが決めてくれない
AIを業務に活用する議論は、ツールの選定や精度の評価から始まることが多い。しかし、AIが業務の途中に入り込むと、必ず問われる論点がある。
誰が最終判断を持つのか。
どこで止めるのか。止める条件は誰が、どこに定めているのか。
問題が起きたとき、「なぜその判断をしたか」を後から第三者に説明できるのか。
これらはAIが解決してくれるものではない。業務の構造の側で、AIを通す前に決めておく必要がある。
制度や指針に「人間が監督する」と書いてあっても、誰が、何を、どの条件で止めるかが決まっていなければ、現場では止まれない。多くの現場で、この整理が最初から置かれていないまま話が進む。
意思の問題ではない。最初の置き方の問題だ——というのが、Decision Logsが一貫して持っている問い方です。
AIは精度で壊れない。構造で壊れる。
止まれない設計のまま業務が動き続けることが、後から問題になる。
現在地を観測し、記録する
Decision Logsが確認するのは、AIを通す「前」の業務構造です。
判断・停止・責任・説明——この4点が、業務のどこにどのように存在するかを外部から観測し、記録します。
存在しないものを、存在するように書きません。未定義のものは、未定義として記録します。
これはAI導入を推進するサービスではなく、導入前の前提構造を確認する、納品型のサービスです。
後から説明できる状態にするには、何を記録として残すべきかを業務の側で先に整理しておく必要があります。証拠ログの前に、証拠にすべき業務条件を固定する——それがDecision Logsの仕事です。
扱うのは4点です
AI導入後に問題になりやすい「誰が決めたか分からない」「止める場所が曖昧」 「後から説明できない」という状態を、導入前に整理対象として見ます。
判断
誰が何を判断するか。その根拠と記録が業務上どこにあるか。
停止
業務をいつ止めるか。止める条件と構造が定義されているか。
責任
誰が何に対して責任を持つか。責任の所在が明示されているか。
説明
外部に対してどう説明できる状態か。後から根拠を示せるか。
このサービスの立ち位置
AI業務に関連する議論は多い。Decision Logsはその手前を扱う。
AI導入支援・ツール選定
AIを業務に通す前提構造が、現時点でどのように置かれているかを確認します。ツール選定の前から使えます。
AIの出力やモデルの検証
業務の側の「判断・停止・責任・説明」の構造を確認します。AIの問題ではなく、業務前提の問題を扱います。
改善提案型の支援
現在の前提構造を、あるがままに観測し、記録することに役割を限定します。未定義は未定義として記録します。
法務・監査・判断代行
法的妥当性・監査適合の断定は行いません。それらが判断するための事実構造を整理することが、このサービスの役割です。
AIツールの選定・実装・導入後支援・判断代行・成果保証は、このサービスの対象外です。
