根拠つきでレビューを支援
AIエキスパートでは、専門家への聞き取りを通じて、①役割と回答範囲、②重視する判断基準と確認の観点、③根拠となる社内資料を整理します。
たとえば営業部門では、顧客課題との適合、効果の根拠、導入後の体制、契約・情報管理上のリスクなどを判断軸として設定。承認済みの提案書や過去のレビューコメントを参照しながら、提案書の不足点や商談前に確認すべき事項を示します。
回答には参照した資料名や該当箇所を示し、事実・推測・提案を区別する設計が可能です。根拠が足りない場合には確認を促し、AIが確認していない情報を断定しない運用を重視しています。
 
■営業・開発・品質管理など、部門ごとの「エキスパート」を構築
【営業】営業部長のレビュー観点と承認済み提案書を組み合わせ、提案書の抜けや顧客から想定される質問を事前に整理。価格・値引きや受注可否は、権限を持つ担当者が判断します。
【開発・設計】社内の設計方針、コーディング規約、過去のレビューコメントや不具合記録を参照し、若手技術者に確認点を案内。設計の最終決定やリリース承認は人が担います。
【品質管理】検査基準書、過去の不具合報告・対策書、調査手順をもとに、初動で確かめる項目や類似事例を提示。出荷可否や顧客への正式回答は責任者が判断します。※これらはサービスの活用を示す想定シナリオであり、導入実績や効果測定結果を示すものではありません。

■AIに任せる範囲を明確に。重要な承認と意思決定は人が担当
AIエキスパートは、専門家本人の代替や自動承認を目的とした仕組みではありません。AIが担うのは、登録した判断軸に基づく事前確認、相談事項の整理、根拠資料の案内です。
承認、価格・受注の可否、人事評価や処遇、法務・セキュリティ・財務に関する判断、顧客への正式回答などは、従来どおり権限を持つ人が行います。運用前に専門家本人と組織の責任者が、利用目的、参照資料、回答範囲、人への引き継ぎ条件を確認します。
登録資料や相談内容はAIの学習に使用せず、ほかの用途にも転用しない方針です。SSOやIPアクセス制限にも対応し、資料の機密区分と閲覧範囲を確認したうえで運用します。

■まずは1部門から試行。