01業務
入力と期待出力を説明できるか
- 判断できる状態
- 担当者が代表例と判断基準を示せる。
- 見送りのサイン
- 熟練者も結果の良し悪しを説明できない。
AI DECISION GUIDE業務選定
AIに向く業務の見極め方
検索意図：自社のどの業務からAIを試すべきか判断したい
1行で回答
AIに向くのは、判断基準を言語化でき、使えるデータがあり、例外を人へ戻せる反復業務です。
対象：AI導入の候補業務を選ぶ事業責任者・現場担当者 最終更新：2026.08.18 根拠区分を各主張に表示
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DECISION CRITERIA
発注前に確認する3つの判断基準
反復性だけで選ばず、判断基準・参照データ・例外時の責任・検証範囲までを一緒に確認する。
02データ
利用可能な記録が揃っているか
- 判断できる状態
- 所在、形式、権限、更新者を特定できる。
- 見送りのサイン
- 個人端末や紙に散在し、利用許可も未確認。
03責任
例外を人へ戻せるか
- 判断できる状態
- 回答不能と高リスク処理の承認者が決まっている。
- 見送りのサイン
- AIの出力を無条件に確定結果として扱う。
DECISION FLOW
業務・データ・責任の3条件から候補を絞る
01COVER
AI向きは「反復」だけで決めない
繰り返しが多く、熟練者の判断基準を言葉にできる業務は、AIの検証対象にしやすい。
fit.pattern02INSIGHT
データの使える状態を見る
参照データは存在だけでなく、デジタル化・品質・更新責任・アクセス権まで確認する。
fit.data03FRAMEWORK
例外を人へ戻せるか
例外時の影響が大きい業務は、自動化の可否より先に、人へ戻す条件と最終責任者を決める。
fit.risk04ACTION
ひとつの業務で見極める
最初の検証はひとつの業務と利用部門に絞り、成功条件と見送り条件を同時に置く。
fit.scopeCLAIMS & EVIDENCE
判断の根拠と成立条件
外部統計のように見える根拠なしの数値は置かず、各判断がどの実務フレームに基づき、どの前提で成立するかを明示します。
反復だけでなく判断基準を見る
繰り返しが多く、熟練者の判断基準を言葉にできる業務は、AIの検証対象にしやすい。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：業務の入力と期待する出力が一定範囲に収まることを前提とする。
使えるデータかを確かめる
参照データは存在だけでなく、デジタル化・品質・更新責任・アクセス権まで確認する。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：業務で使ってよいデータの所在と管理者を特定できることを前提とする。
例外時の責任を設計する
例外時の影響が大きい業務は、自動化の可否より先に、人へ戻す条件と最終責任者を決める。
- 根拠区分
- BlueAI実務フレーム
- 参照元
- AI導入 要件整理シート
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：AIが判断を確定せず、人の確認を組み込める業務設計を想定する。
小さな範囲で見極める
最初の検証はひとつの業務と利用部門に絞り、成功条件と見送り条件を同時に置く。
- 根拠区分
- 内部編集基準
- 参照元
- BlueAI内部編集基準（非公開）（内部）
- 更新日
- 2026-08-18
成立条件：限定運用の結果を確認できる担当者と意思決定者がいることを前提とする。
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