AI活用は3モード、業務課題で選ぶ

議論の出発点は、筆者が企業内に見るギャップである。経営層は、従業員の仕事をAIが自ら考え、24時間最高のパフォーマンスを発揮する姿を思い描く。一方でAI導入を現実に後押ししているのは、効率化や人手不足の解消への期待だ。投稿者が示すアシスタント型・並走型・自走型の3分類では、その24時間の姿は3つ目に当たり、筆者によれば限られた業務でしか機能しない。

AIの助けを借りて作った業務アプリは、通常のコードで動き、AIが業務を直接処理することはない。それでも、コストと手間のせいでこれまで実現できなかった改善を届けるため、AI活用プロジェクトに数えられる。筆者はまた、AIの助けがあっても専門知識の必要性は消えないと指摘する。業務を十分に理解していなければ、見た目は整っていても使えないアプリができる。業務上の制約や例外処理が欠けるからだ。

最後の節は、従来の自動化とAI本来を切り分ける。プログラムはすでに決まった処理を24時間繰り返せる。一方、大規模言語モデルは曖昧な文章の解釈や、事前に完全には定義できない判断で価値を持つ。筆者は2026年9月に発表されたJevを例に挙げる。文章を生成するのではなく、分類とスコアを構造化データとして返す。AIが判断を担い、データ取得・計算・更新は通常のプログラムが担う。すべてをAIに任せるのではなく、手法を組み合わせる一つの形である。