文書分類・情報抽出
文書の種別と必要な項目を定義し、抽出結果の検証と例外処理のための画面を構成します。
AIが担うことと、人が確認することを最初に分けます。
業務の自動化は、モデルをひとつ組み込めば済む作業ではなく、入力、判断、実行、承認の各段階を設計し直す取り組みです。定型のルールとAIの判断を区別し、外部への送信や状態の変更のように影響の大きい処理は、担当者が確認してから実行されるように構成します。
文書AIとAIエージェントは、導入をご提案する領域です。自動で実行する範囲は、実際のデータと業務ルールを確認したうえで、範囲を限ったPoC（概念実証）で決めます。
AI・ルール・人による確認を、ひとつの流れに配置します。
業務フローのオーケストレーション
照会、整理、下書きの作成、承認といった複数の段階を、順序と条件に沿ってつなぎます。
ツールを使うAI
AIが使える機能を許可リストで制限し、入力値、結果、失敗時の処理を追跡できるようにします。
承認・履歴・例外処理
重要な処理の前に人が確認する段階を設け、実行履歴やエラー、再処理の手順を運用画面に残します。
転記と集計に業務時間をとられているとき
こんなときに
受け付けた文書を何度も転記しているとき
申請書、報告書、契約書から必要な項目を抽出し、確認が必要な値を担当者に示します。
複数のシステムを行き来して集計するとき
許可されたシステムからのみ情報を照会・整理し、報告書や次の業務の下書きを作成します。
自動化した結果の責任範囲があいまいなとき
AIが提案する段階、ルールで実行する段階、人が承認する段階を明確に分けます。
小さな流れから試し、承認の段階とあわせてつなぎます。
繰り返し作業を観察します
処理の頻度、所要時間、例外、担当者が判断するポイントを、実際の手順をたどりながら確認します。
小さな流れを試します
入力と期待する結果が明確な1〜2段階で、精度と担当者の確認負担をあわせて測定します。
システムと範囲を限ってつなぎます
必要な連携と権限だけを許可し、状態の変更や外部への送信には承認または確認の段階を設けます。
運用履歴をもとに改善します
エラーや例外、ユーザーによる修正内容を集め、ルール、プロンプト、データ構造を調整します。
プロジェクトでまとめる成果物
- 現在の業務フローと自動化候補の分析
- AI・ルール・人の役割分担表
- 文書処理またはエージェントのPoC
- システム連携の範囲と実行権限の定義
- 承認・履歴・例外処理の運用案
具体的な範囲と成果物は、初期の打ち合わせで確定します。
当社の実績ではなく、導入をご提案する領域です。実際に手がけた映像・データ分析のプロジェクトは、「映像AI・データ分析」のページでご覧いただけます。
映像AI・データ分析を見るご相談前によくある質問
よくある質問をすべて見る自社の業務がAI導入に向いているかは、どう判断しますか？
繰り返しの頻度、入力データの形式、期待する結果を確認できる基準、例外的な状況と人が判断するポイントを見ていきます。
回答をすべて見る：自社の業務がAI導入に向いているかは、どう判断しますか？PoC（概念実証）では、何を確認しますか？
限られた業務とデータで、モデルが必要な結果を出せるか、担当者が結果を確認・修正しやすいか、システム連携にどのような制約があるかを確認します。
回答をすべて見る：PoC（概念実証）では、何を確認しますか？AIが誤った結果を出した場合は、どうしますか？
AIの結果をそのまま確定値として使うのではなく、出典、信頼できる条件、例外の表示、人による確認の段階を業務の重要度に合わせて設けます。
回答をすべて見る：AIが誤った結果を出した場合は、どうしますか？
まずは、何度も転記している業務をひとつお知らせください。
現在の運用環境と改善したい業務を伺い、始める範囲を一緒に整理します。