生成AIの導入は、すでに特別なことではありません。
それにもかかわらず多くの現場で
説明できない成果物と判断不能な業務が増え続けています。
それはツールの問題ではありません。
業務構造の問題です。
April合同会社は生成AI活用について
ノウハウや事例を並べることから始めません。
最初に公開したのは
生成AIを業務で使う際に
なぜ判断不能が発生するのかを扱った一本の記事です。
生成AIを業務で使う前に、判断基準を自己診断してみましょう。
60秒チェックリスト以下の5つに、即答できますか？
1つでも即答できなければ、
それはAIの性能の問題ではありません。
業務としての判断基準が、まだ言語化されていない状態です。
April合同会社は生成AI活用を
導入ノウハウや効率化事例から語る立場を取りません。
業務で本当に問題になるのは
生成できるかどうかではなく
その成果物を「使ってよい」と判断できるかどうかです。
この判断基準が整理されないまま情報だけが増えると
業務は効率化されるどころか
責任の所在と意思決定を曖昧にしていきます。
そのため現在は
この判断基準そのものを整理するための、1本の記事だけを公開しています。
他の記事を量産する前に
まず「業務で生成AIを使ってよい条件」を
共通言語として定義することが先だと考えています。
April合同会社は
生成AIを「使えるようにする会社」ではありません。
生成AIを使った業務が
組織として説明可能か
再現性を持って運用できるか
第三者検証に耐えられるか。
この条件を満たすかどうかを
業務構造として設計する立場に立っています。
具体的な支援内容や事例は
この前提が共有されたあとにのみ扱います。
生成AIは
正しく設計されて初めて業務に耐えます。
判断できないまま使われる限り、
それは効率化ツールではなく、
信用リスクです。