INSIGHT｜コラム・リサーチ
現場の判断をデータに変える
——人が主役のAI設計とは
AIを導入しても、業務がうまく回らない原因の多くは「判断のプロセスがデータ化されていない」ことにあります。
装舎は、現場の経験や感覚を「再現可能な判断モデル」として整理し、AIがその判断を補助・再現できる状態を設計します。
つまり、AIが人に置き換わるのではなく、人の判断力をチーム全体で活かせるようにする——それが装舎の考える「人が主役のAI設計」です。
1. AI導入が失敗する本当の理由は、“判断の非構造化”にある
多くの企業がAI導入でつまずくのは、データが不足しているからではありません。
現場では、日々の承認や報告、トラブル対応といった判断が個人の経験や感覚に依存しているため、それをAIが学習できる形で記録できていないのです。
結果として、AIは「何を基準に正しいとするのか」を理解できず、業務改善が進みません。
装舎はここに着目し、まず人の判断をプロセスとして可視化・定義することから着手します。
2. 判断を構造化する——AI×業務プロセス設計の役割
装舎が行うのは、単なるAIツールの導入ではなく、**“現場の意思決定をデータ化するための業務設計”**です。
たとえば、
顧客対応における優先度の判断基準
製造現場での不良対応プロセス
行政窓口での申請内容の確認手順
といった「人が考えて決めている部分」を分析し、
Power Apps、Dataverse、Azure AI Searchなどを用いてデータとして扱えるプロセスに変換します。
これにより、AIが「人のように考える」のではなく、人の判断を正確に参照し、再現することが可能になります。
3. 装舎の特徴——“人が主役のAI設計”とは
装舎のAI設計は、システムの自動化をゴールにしていません。
むしろ、AIを“人の判断を支える道具”と位置づけ、以下の3つを軸に構築します。
現場観察からのプロセスモデル化
実際の業務手順・判断基準を現場ヒアリングで抽出。再現可能な判断ロジックの設計
ナレッジの根拠（法令・規定・過去事例）を明確化。AI連携による補助・学習サイクル
AIが判断プロセスを学び、次回以降に参照・提案できるように設計。
この手順を経ることで、現場の判断が組織知として蓄積・再利用できるようになります。
4. 属人化をなくすだけでなく、“現場の個性”を残す
自動化という言葉から「人の仕事が奪われる」という印象を持つ方もいます。
しかし装舎のAI設計は、人の強みを残しながら、ばらつきを減らすことを目的としています。
たとえば、熟練担当者の判断理由を抽出し、それを若手スタッフがAI経由で参照できるようにする。
すると、誰が対応しても品質を保てる一方で、現場の文化や“らしさ”も残すことができます。
5. “学習する業務”が組織を変える
この仕組みが組織全体で機能すると、
判断・実行・結果の一連のサイクルがデータとして蓄積され、業務そのものが学習します。
つまり、組織が経験を重ねるほど、仕組み自体が賢くなる。
AIは置き換える存在ではなく、「組織の記憶」を整理し、次の行動を導く存在になるのです。
まとめ
装舎のAI設計は、“現場の判断を見える化し、再現可能な仕組みに変える”ことに重きを置いています。
導入後の効果は、生産性向上だけでなく、人の成長と組織の学習という長期的な資産として現れます。
AIは人に代わるものではなく、人の判断を未来につなぐ仕組み。
それが、装舎が提案する「人が主役のAI設計」です。