AI活用が急速に広がるなかで、さまざまな企業から次のような声を聞く機会が増えています。
- 「AIチャットボットを導入したのに問い合わせが減らない」
- 「AIで自動化したはずなのに、現場の手作業が残り続けている」
- 「運用負荷が下がるどころか、むしろAIの管理が増えた」
これはAIが「機能」として導入され、運用プロセスと結合していないことが主な原因です。
AIの力を最大限に引き出すには、技術導入ではなく
“AIを前提にした運用設計の見直し”が不可欠です。
■ 1. データが整備されていないとAIは正しく動けない
AIの精度を決定づけるのは、入力として与えるデータです。
しかし多くの企業の運用現場では、次のような課題が存在します。
- インシデントログが自由記述で、分類が統一されていない
- ナレッジが散在し、検索性が低い
- 手順書が属人的で、形式がバラバラ
この状態では、AIが正確な判断をくだしたり、最適な回答を生成したりすることが困難です。
AI活用の「前準備」として、データ構造化・ナレッジ整備・分類体系の設計が重要になります。
■ 2. AIの役割定義が曖昧だと“便利ツール”で終わる
AIを導入しただけでは、運用の負荷は下がりません。
重要なのは、AIが“何を代替するのか”を明確に定義することです。
AIが担える役割の例
- インシデントの一次分類
- 問い合わせの初期回答生成
- ログの抽出と要点サマリ
- 設定変更時の影響領域の推測
役割が明確であれば、現場は「AIに任せるべき部分」と「人が判断すべき部分」を迷うことがなくなり、
結果的に業務効率が大きく向上します。
■ 3. AI導入後に残る“属人化”が最大のボトルネックになる
AIが6〜7割の作業を代替できる環境になっても、残りの3〜4割が属人化したままでは
運用の負荷は劇的には下がりません。
特に次の領域で属人化が残るケースが多いです。
- 優先度判定（Impact × Urgency）
- 復旧条件の判断
- エスカレーションの可否
- 根本原因分析（問題管理との連携）
これらは、AIが参照できるルールやデータが整っていないことで発生します。
AI活用は、現場の判断基準を標準化・明文化して初めて加速します。
■ 4. 本質は「AI導入」ではなく「運用プロセスの再設計」
AIを導入しても現場が楽にならない企業の多くは、運用プロセスが従来のままです。
従来プロセスにAIを“後付け”してしまうと、次の問題が発生します。
- AIで対応しても、最終判断は人間に依存
- AIと手動対応の境界が曖昧で、逆に複雑化
- AIの提案がプロセスに反映されず、改善が進まない
この状態を脱するためには、
“AI前提でプロセスそのものを再設計する”ことが欠かせません。
■ 5. AI前提の運用モデル ― どのように構築するのか？
● Step 1：データ・ナレッジの構造化
分類、FAQ、手順書、ログ形式を統一する。
● Step 2：AIの役割を明確化
一次回答、分類、ログ分析など、どこを代替させるか定義する。
● Step 3：現場の判断基準のテンプレート化
優先度、復旧条件、エスカレーション基準などを明文化し、AIと人間双方が参照できるようにする。
● Step 4：AIと運用プロセスの結合
インシデント管理、変更管理、問題管理の各プロセスにAIを組み込む。
● Step 5：KPI管理と継続的改善
AI導入後のKPIとして、一次解決率、平均対応時間、再発防止率などを計測する。
■ まとめ：AIの価値は“技術”ではなく“運用の仕組み化”で決まる
AIは運用を変える非常に強力な手段ですが、
その効果は運用フローの設計と標準化に大きく左右されます。
AIを導入したのに負荷が下がらない場合、問題の多くは技術ではなく運用設計です。
AI前提で業務を再設計することで、初めて大きな価値が生まれます。
株式会社FourthWallでは、AIを活用した運用改善、運用標準化、データ・ナレッジ整備、
インシデント／変更管理の再設計などを支援しています。
AI活用を次のフェーズに進めたい企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。
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