「AI行員」導入──自律型AIエージェントが再設計する“社内業務OS”の正体と実装手順

【Q&A】技術実装の論点

Q. 社内問い合わせの機密情報漏えいをどう防ぐか？

A. データ境界と権限を先に設計し、モデルはその“中で”動かす。具体的には、RBAC/ABACでアクセス可能なナレッジを制限し、会話ごとにトークン化されたセッション権限を発行。RAGは権限フィルタ後に検索する。また、入力・出力の機微判定（PII、機密語彙）でHITLへ切り替える。ログは不可変ストアに保存し、外部モデルを使う場合は匿名化・マスキングを徹底する。

Q. どのモデルを選べばよい？

A. ユースケースで分けるのが現実的である。長文・手順生成に強いモデル、ツール実行が安定するモデル、社内設置可能なモデルを使い分け、ルーターで出し分ける。最重要は評価基盤で、ゴールデンセットと回帰テストを仕組みにすること。モデルは入れ替わるが、評価は資産として残る。

Q. 投資回収はいつ見込める？指標は？

A. 一次解決率と完了率を主指標に、一次応答時間、平均処理時間、エスカレーション率、利用率、監査対応時間を追う。標準化度の高い領域では、3〜9カ月で回収するケースが多い。重要なのはフロー単位の終了率を高めることと、「人に回すべき案件」の選別精度である。

Q. 現場の反発をどう抑える？

A. 人の仕事を「奪う」のではなく、「面倒な反復を剥がす」と定義する。導入の初期から現場のスーパーユーザーを巻き込み、HITLで意思決定を支える設計にする。成果は「手間が消えた時間」を可視化し、難易度の高い対応・対人コミュニケーションへ再配置する。評価・昇進に反映させる制度設計が効く。