【第３回】AIは何を判断するのか
― 判断要件定義の考え方「AIに判断させると言っても、何をどう決めればいいのか分からない」
AI導入の現場で最も多い悩みのひとつです。
最近は、
・AIが判断する
・AIが考える
・AIが自動対応する
という言葉が増えていますが、実際には、
「AIが何をどう判断するのか」
が整理されていないケースが非常に多くあります。
その結果、
・AIを入れたが使われない
・判定が現場感覚と合わない
・結局人が全部確認している
という状態になります。
■ AIは勝手に判断しているわけではない
AIは賢く見えますが、
実際には“人が定義した考え方”をもとに判断しています。
例：クレーム対応
・怒りが強い
・損害が発生している
・SNS投稿を示唆している
これらを「重大クレーム」と扱うのは、
会社としての判断基準です。
つまりAIは、
“考え方を整理した結果”をもとに動いている。
AIが勝手に判断しているわけではありません。
■ 判断要件定義とは何か
判断要件定義とは、
「何を見て、どう考え、どう判断するか」を整理することです。
例：問い合わせ対応
・何を重要と考えるか
・どの問い合わせを優先するか
・どの担当へ回すか
例：見積業務なら、
・どの案件が危険か
・利益率が低いか
・どの条件を注意するか
つまり、
“ベテランが頭の中でやっている判断”を言語化する作業。
■ AIが判断する代表的な領域
AIが判断を支援できる業務は多岐にわたります。
■ クレーム対応
AIは次のような情報を読み取り、重要度を判定します。
・感情の強さ
・損害有無
・緊急性
・法的リスク
・顧客ランク
■ 問い合わせ対応
AIは次を判断します。
・内容分類
・優先順位
・担当振り分け
■ 見積業務
AIは次を確認します。
・利益率
・過去案件との比較
・リスク条件
・抜け漏れ
■ 会議・日報整理
AIは次を抽出します。
・重要事項
・課題
・遅延リスク
・対応タスク
AIはこれらの“考える業務”を支援します。
■ 判断要件定義の3ステップ（実務向け）
判断要件定義は、次の3つを整理するだけで一気に明確になります。
STEP1：何を判断しているか（判断対象）
まずは“考えているポイント”を洗い出す。
例：見積
・利益率は問題ないか
・過去案件と違いは何か
・どこが危険か
例：問い合わせ対応
・緊急か
・重要か
・どの担当に回すべきか
例：クレーム対応
・重大か
・通常か
・上長確認が必要か
STEP2：何を見て判断しているか（判断材料）
次に、判断に使っている情報を整理する。
例：クレーム対応
・怒り表現
・損害有無
・顧客ランク
・過去履歴
・契約内容
例：見積
・工事規模
・標準単価
・利益率
・過去案件
・顧客条件
例：問い合わせ対応
・内容の種類
・緊急性
・過去の問い合わせ履歴
STEP3：どう判断するか（判断基準）
最後に、判断基準を言語化する。
例：
・利益率20％未満 → 注意
・SNS投稿示唆 → 緊急
・過去トラブル類似 → 上長確認
・VIP顧客 → 優先対応
・損害発生 → 重要
つまり、
“感覚”を“言葉”に変える作業が判断要件定義。
■ 判断要件定義ができていないとどうなるか
判断要件定義が曖昧だと、AI導入は必ず失敗します。
・AIが誤判定する
・担当者ごとに判断が違う
・現場が混乱する
・結局すべて人が確認する
AIは魔法ではありません。
“考え方の整理”ができていないと、AIは機能しない。
■ AI導入とは“判断の見える化”
AI導入の本質は、
“頭の中の判断”を整理し、共有すること。
・暗黙知
・経験
・勘
を、
・言語化
・整理
・共有
していくが、AI導入の第一歩です。
■ 中小企業こそ判断要件定義が重要
中小企業では、
・ベテラン依存
・属人化
・若手不足
が進んでいます。
つまり、
“考え方が共有されていない”状態が多い。
判断要件定義を行うことで、
・判断基準整理
・若手育成
・業務標準化
が進みます。
■ 実務で使える判断要件定義テンプレート
１．判断対象
例：重要度、リスク、優先度、分類
２．判断材料
例：過去データ、顧客情報、履歴、数値
３．判断基準
例：閾値、条件、優先度ルール
４．出力形式
例：判定結果、注意点、タスク、対応案
■ 実務で使えるプロンプト例（判断要件定義用）
判断基準抽出プロンプト
以下の業務について、ベテラン社員が判断する際に重視しているポイントを
①重要度
②リスク
③注意点
に分けて整理してください。
判断材料整理プロンプト
以下の案件について、判断に必要な情報を
①必須情報
②参考情報
③過去事例
に分類してください。
【社長への問い】
「あなたの会社では、“なぜその判断をしているか”共有されていますか。」
もし、
・ベテランしか分からない
・人によって判断が違う
・若手育成が難しい
こうした状態なら、
必要なのはAIツールではなく判断要件定義です。
■ まとめ
AI導入とは、
“考える業務”を整理し、会社の知識に変えること。
判断要件定義こそ、AI導入成功のカギです。
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ここまで読んでいただきありがとうございます。
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2026年05月12日 10:07
