多くの現場で誤解されがちなのは、AIを“自動で正解を出す仕組み”として期待してしまうことです。
しかし、AIは過去のデータやルールをもとに「提案」する存在であり、その提案を現場の経験と照らし合わせて判断することが重要です。
装舎では、AIの出す提案をそのまま業務に落とし込むのではなく、人が再確認できるプロセスを設計します。
これにより、AIの誤認識を防ぎ、学習データの改善にもつながります。
AIの性能を左右するのは、現場での実際の判断やノウハウがどれだけデータとして残っているかです。
しかし多くの組織では、経験者の判断や感覚的な処理が形式知化されず、AIに反映できていません。
装舎のAI×業務プロセス設計では、現場の承認・報告・判断の流れをモデル化し、
どのような根拠で判断したのかをデータとして蓄積します。
これにより、AIが学習すべき「正しい判断基準」を組織全体で共有できるようになります。
AI導入の成功と失敗を分ける最大の要素は、「AIをどこにどう組み込むか」です。
単にチャットボットや分析ツールを導入しても、業務プロセスが複雑なままでは、現場の混乱を招くだけです。
装舎は、業務プロセスをAIが理解しやすい単位に分解し、
Power AppsやLogic Appsなどのプラットフォームで**“AIが機能する業務の流れ”**を再設計します。
これにより、人とAIが補い合う仕組みが実現します。
AI導入を成功させる鍵は、「AIを使うこと」ではなく、
AIが組織の一員として機能する環境を整えることにあります。
装舎では、AI導入そのものではなく、
その前後にある「業務プロセスの設計」「判断基準の明確化」「人の経験の継承」を重視しています。