運用には「うまくいかない時」の設計がいる
誰がどの情報に触れるか、APIや認証が変わったらどうするか、失敗した処理をどう見つけて戻すか。試作の段階では見えにくい論点が、運用開始後に現れます。
人の承認を残したまま、仕組みを育てる
重要な判断まで自動化せず、AIが整理した情報を人が確認・修正・承認する流れから始める。ログ、監視、保守の責任を決めておくことで、現場が安心して使えます。
はじめる前に
社内スタッフだけで
AI自動化を作るリスク
動く試作を作ることと、現場で使い続けられる仕組みにすることは別の仕事です。