INSIGHT｜コラム・リサーチ
AIがつなぐ「記録」と「信頼」
──自動化と人の手の協調設計
現場での信頼は「言葉」や「人間関係」で構築されてきました。
しかし、組織の規模が拡大し、担当者が変わり、データが分散する中で、“記録の精度”と“判断の透明性”が信頼の新しい基準になっています。
AIは単なる自動化の手段ではなく、
人が行う判断や報告を、「再現可能な構造」として設計するためのツールです。
装舎のアプローチは、業務プロセスの中にAIを「補助者」として組み込み、
人の判断と機械的な処理が自然に協調する仕組みをつくることにあります。
これにより、属人性を排除せず、むしろ「人の知見を継承し、可視化する」仕組みが成立します。
AIが信頼を代替するのではなく、信頼を支える“新しい記録の形”を提供する。
これが、装舎が提供する「AI×業務プロセス設計」の核心です。
1. なぜ「記録」と「信頼」が課題になるのか
現代の組織において、トレーサビリティやガバナンスの要件が厳しくなる中、
“誰が・いつ・どんな判断をしたのか”を残すことは、単なる管理ではなく信頼の証明行為になっています。
しかし多くの現場では、
記録が個人のノートやExcelに留まっている
承認や判断がメール・口頭・チャットで行われている
データがシステムごとに分断されている
という構造的な課題を抱えています。
この非構造的な情報をつなぎ、「判断」と「記録」を一体化させることこそが、AI実装の出発点です。
2. 自動化の誤解──AIは「判断を奪う」ものではない
AI導入でよくある誤解は、AIが人の判断を置き換えるというものです。
実際には、AIの強みは“判断そのもの”ではなく、判断に至るまでの文脈と証拠の整理にあります。
装舎では、
Power Platform（Power Apps, Dataverse, Power Automate）
Azure AI Search / OpenAI Service
を用い、判断プロセスのデータを整理・モデル化。
その上で、AIが「次に参照すべき情報」や「過去の判断傾向」を提示し、人が最終判断を行う形を採用します。
この“判断支援構造”によって、AIは人の知的負担を減らし、判断の一貫性を高める存在になります。
3. 協調設計──人とAIの役割分担を明示する
装舎の「協調設計」は、以下の原則に基づきます。
| 項目 | 人が担う領域 | AIが担う領域 |
|---|---|---|
| 意思決定 | 最終判断・倫理的判断・リスク評価 | 判断材料の提示・過去データの照合 |
| 記録 | 意図・理由・背景の補足 | 自動ログ化・メタデータ管理 |
| 改善 | フィードバック・現場調整 | パターン分析・提案の抽出 |
AIがすべてを代替するのではなく、AIが「人の意図を補完し、再現可能にする」設計が鍵となります。
4. 技術的リファレンス①：判断データのモデル化
Microsoft Dataverseにより、業務ごとに「判断イベント」を構造化
Azure AI Searchで履歴・報告・添付資料を横断検索
OpenAI Serviceで要約・分類・タグ付けを自動生成
→ 判断の根拠が自動的に記録・検索・追跡可能な状態を実現
5. 技術的リファレンス②：プロセスの自動化と人の関与
Power Automateを活用し、承認・報告・通知を自動実行
ただし重要判断（例：承認・顧客対応）はAIが「提案」止まり
最終決定は常に人が行う構造を保持
→ AIが“自動化の補助者”として機能し、信頼の連続性を維持
6. 技術的リファレンス③：透明性を生む連携設計
業務アプリ（Power Apps）上で、AIが提示する「判断理由」を人が確認可能
変更・判断履歴をDataverseでバージョン管理
部門・組織を越えたデータ連携もセキュアに統合
→ 属人性を残しつつも、第三者が監査・検証可能な“透明な判断履歴”を形成
まとめ
AIは、人の代わりに考えるものではなく、「信頼を再現できる形に残す」ための共創ツールです。
装舎は、AIと人の協調を軸に、判断・記録・改善の循環を業務プロセスに埋め込み、
組織が自ら「信頼を設計できる構造」へと進化することを支援します。