生成AIは、完全なルーチン性のある仕事には不向き

以下のツイートを読んだ。

生成AI導入でインパクトを出せるワークフローを見つけるポイントは

「思慮を伴う不完全ルーティンワーク性」を持つ業務を探すこと。

ChatGPT は対話形式で入出力ができるからチャットボット的な使用方法ばかりが脳裏に浮かぶけど, 本当にインパクトが出るのは「疑似思慮」ができるという能力にこそある。

DXとかSaaSの導入とかによって実現できていたのは「完全ルーティンワーク性」のある業務のプログラミング代替だった。

でもその時できなかったのが

少し人が考えないといけないから自動化できなかった

「不完全ルーティンワーク性」のある業務。

こういった業務を見つけ出して, その業務ステップをプロンプトに落とし込めば, 必ず生成AI導入のインパクトは出る。

確かに、完全にルーチン化された業務は、SaaSなどで自動化できている。

一方で、少し人が考えてジャッジする部分は、完全な自動化が実現できなかった。

例えば...

請求書の処理

請求書のデータを自動的に抽出し、会計システムへの入力を提案

例外的な項目や明細については、経理担当者が内容を確認・修正する

カスタマーサポートの初期対応

問い合わせ内容から、関連する製品情報やトラブルシューティングの手順を自動的に提示

サポート担当者が、顧客の状況を踏まえて、返信を行う

社内の経費精算処理

領収書の内容から、経費の分類や会計科目の割り当てを自動的に提案

申請者や承認者が、内容を確認し、必要に応じて修正やコメントを追加する

これらの業務では、一定のルールに基づく処理は可能だが、状況に応じた判断が必要な部分も多く存在した。

そのため、完全な自動化の実現は困難だった。

しかし、人間がちょっと考えなければいけないことは、AIにおまかせできる。(疑似思慮)

人の考えが必要で自動化できなかった不完全ルーチンワーク性のある業務を、完全に自動化できる可能性がある。

まとめ

生成AIを効果的に活用するには、完全に自動化できる業務ではなく、ある程度の思考を必要とする業務に着目する。

その業務のステップをAIに適した形式（プロンプト）で表現し、生成AIの「疑似思慮」能力を最大限に活かし、大きなインパクトを出すことができる。