繰り返す仕事から、
確かめられるAIへ。
検索・分類・下書きなどの反復作業を実際の資料で検証し、根拠・例外・承認基準を合わせて設計します。
プロジェクトのご相談こんな課題から
始めます。
AIが担う部分と、人が確認する部分を。
- 必要な資料を探すのに時間がかかるなら
- 文書と記録のアクセス範囲を確認し、出典も確認できる検索フローを検討します。
- 分類と下書き作成を繰り返しているなら
- 実際の業務例を使い、自動化する部分と人が修正・確認する部分を分けます。
- 結果を信頼して使えるか迷うなら
- 正確性・例外・確認基準を先に定め、実際の資料で適用可能性を確かめます。
ともにつくる範囲
目的と現在の環境を確認し、プロジェクトに必要な範囲を決めます。
- 検索・分類・下書き
- 業務資料と反復作業を確認し、小さな検証範囲から決めます。
- 結果の検証と根拠
- 評価用の資料、結果の出典、誤りと例外を確認する基準をつくります。
- 人による確認と運用
- 金銭・契約・外部送信など影響の大きい実行は、確認と承認の境界を定めて連携します。
進め方
各段階の結果を一緒に確認し、次の段階へ進みます。
対象の選定
反復業務と資料の利用権限を確認します。
小規模検証
代表例と失敗例を含む資料で結果を評価します。
業務への接続
検証結果に基づいてツール連携と確認フローをつくります。
継続的な確認
誤り・例外と運用費用を確認し、適用範囲を調整します。
実際の資料で確かめ、
導入範囲を決めます。
未確認の成果は約束しません。現在の業務基準と比較して結果を検討し、導入の可否を判断します。
結果の正確性、根拠、例外処理と人による確認時間を合わせて評価します。業務に即した検証を通過した範囲からつなぎます。
自社の税務AIアシスタントは現場での検証段階です。すぐに購入・導入できる汎用製品としてはご案内していません。
必要な変化から、
ともに始めます。
自動化したい反復作業と、例となる資料をお聞かせください。