【第５回】AI要件定義の実例
― クレーム対応をエージェント化する方法ここまでのシリーズで
・なぜ中小企業にAIが必要か
・DXとAIの違い
・AI導入の進め方
・導入効果
についてお伝えしてきました。
今回は
実際にどう設計するのか
を具体例で説明します。
AI導入は「設計」で決まる
AIというと
・ツール選び
・システム導入
に意識が向きがちですが、
本質はそこではありません。
「何をAIに判断させるか」
ここがすべてです。
つまり
要件定義＝判断の定義
です。
事例：クレーム対応
中小企業でよくある業務として、
クレーム対応を例に考えます。
■ 現状（多くの会社）
・問い合わせを受ける
・担当者が内容を読む
・重要度を判断する
・対応を考える
・返信する
この中で重要なのは
「判断」です。
・これは重大クレームか
・すぐ対応すべきか
・どのレベルの対応が必要か
ここが属人化しています。
AI導入後のイメージ
AIを導入すると、こうなります。
問い合わせ受信
→ AIが内容を読み取る
→ AIが重要度を判定
→ AIが対応案を作成
→ 人が確認して返信
判断の一次対応をAIが担います。
要件定義（実務）
では、どう設計するのか。
■ ① 判断内容を定義する
・クレームの重要度
・クレームの種類
■ ② 判断基準を定義する
例えば
・強い怒りの表現がある
・損害や事故に関わる
・法的リスクがある
・SNS拡散の可能性
これがナレッジです。
■ ③ 判断結果を決める
・重大
・中
・軽微
■ ④ アクションを決める
重大：
・即時通知
・上長承認
・優先対応
中：
・担当者対応
・当日中返信
軽微：
・自動返信
・ログ記録
ここまででエージェント設計が完成します。
フローで見ると
問い合わせ
→ AI判定
→ 分岐
・重大 → 即対応
・中 → 通常対応
・軽微 → 自動対応
業務が自動で回る状態になります。
重要なポイント
ここで重要なのは
AIは勝手に判断しているわけではない
ということです。
人が定義した基準で判断している
つまり
成果は設計で決まります。
よくある失敗
AI導入でよくある失敗は
❌ ツールから入る
❌ 判断基準を決めない
❌ いきなり完全自動化
その結果
・精度が出ない
・現場が使わない
・止まる
成功する進め方
成功する企業は
小さく設計して始める
・1業務に絞る
・判断を定義する
・半自動で運用する
そして
改善 → 横展開
これが現実的な進め方です。
AI導入の本質
ここまでの内容を一言で言うと
AI導入とは「判断を外に出すこと」
そして
要件定義とは「その判断を設計すること」
です。
【社長への問い】
「あなたの会社の判断は、再現できますか。」
もし
・人によって判断が違う
・経験に依存している
・引き継ぎが難しい
のであれば
それは設計されていない状態です。
AIはその状態を変えることができます。
AIは難しいものではありません。
これまでの業務改善の延長です。
ただし
「判断」に目を向けること
これが唯一の違いです。
ここまで進めば
DXから一歩進んだ経営改善
になります。
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2026年04月24日 16:24
