AI導入が進む中で、多くの現場が陥るのは“ツールの導入＝業務改革”という誤解です。
実際、Microsoft社が公開している2024年のWork Trend Indexでは、
「生成AIを導入した企業のうち、明確な業務設計を伴ったプロジェクトは全体のわずか18％」
とされています。
多くの現場では、AIチャットの導入により一時的に効率は上がりますが、
組織の意思決定や承認、判断構造の整理が追いつかず、結果的に再現性が失われるケースが多い。
装舎では、この課題を「プロセス設計の欠如」と定義しています。
AIを“考える存在”として機能させるためには、まず「何を」「どのように」「誰が」考えるのかを人が先にモデル化する必要があります。
AIを業務に実装する際、装舎が重視しているのは以下の 三層構造 です。
これらを統合することで、AIは単なる“自動応答システム”ではなく、
人の判断を補完し、組織知を学習する業務支援インフラとなります。
現場でよく見られる典型的な失敗パターンは次の通りです。
| 誤った導入アプローチ | 結果として起きる問題 |
|---|---|
| ユーザー部門が独自にChatGPTを試験導入 | 情報漏えい・ガバナンス不整合 |
| AIチャットで問い合わせ対応を自動化 | 品質低下、属人対応の増加 |
| データを学習させずにプロンプトのみで運用 | 回答の不安定化、再現性の欠如 |
装舎では、これらの失敗原因の多くを**「設計前に運用を始めている」**ことにあると分析しています。
AIは“正しい問い”を与えられなければ、現場を混乱させるだけの存在になってしまうのです。
AI導入時、最初に行うべきはツール選定ではなく、次の3つの問いを設計することです。
何を最適化したいのか？（目的）
例：承認リードタイムの短縮、顧客応対の標準化
どの情報をもとに判断しているのか？（データ）
例：社内ナレッジ、法令情報、顧客履歴
AIと人の役割をどう分けるか？（責任）
例：AIが案を作り、人が最終承認
この3つを明確に定義した上で、
Azure OpenAI の API・Power Platform・Cognitive Services を組み合わせることで、
“動く業務知”が構築できます。
装舎のアプローチは、AIシステムを「組織の知性を支える構造」として再設計するものです。
技術的支援：Azure OpenAI・Power Platformを活用した業務統合
設計支援：業務プロセス・データ・判断構造のモデリング
共創支援：SUSTAIN ABLE DESIGN コミュニティでの検証・改善・共有
この3つを組み合わせることで、
AIが人の判断を置き換えるのではなく、判断の質とスピードを高めるパートナーになります。
AI導入の本質は、技術の採用ではなく、人とAIが共に考える仕組みをつくることです。
Azure OpenAIはその強力な基盤であり、
装舎はその上で動く“業務知のデザイン”を支援します。
AIが正しく機能する未来は、AIが考える前に人が設計した思想によって支えられています。