― 生成AI・RPA・業務自動化の次に来る「構築AI」という考え方 ―
DX（デジタルトランスフォーメーション）という言葉が広まり、多くの企業が
RPA、業務自動化、AI導入、生成AI活用に取り組んできました。
しかし同時に、「途中で止まってしまった」「思ったほど業務に定着しなかった」
という声も少なくありません。
構築AI（Construction AI）は、そうしたDXの成功・失敗を踏まえて生まれた
これまでのDXを補完するために生まれた、AIの考え方です。
これまでのDXで何が起きていたのか
まず、これまで多く使われてきた手法を整理してみます。
RPA・業務自動化
定型作業を高速・正確に処理できる一方で、
「判断」や「例外対応」は人に残ったままでした。
一般的なAI・分析AI
データ分析や予測はできても、
「なぜその結論なのか」を現場で説明できないケースが多くありました。
生成AI
文章や画像、アイデアを素早く生成できますが、
法規・規格・数値条件・業務ルールといった
確定した前提を保証することは得意ではありません。
結果として、
・判断理由が説明できない
・確認や差し戻しが増える
・属人化が解消されない
といった課題が残り、DXが途中で止まってしまうケースが多くの現場で課題として挙げられています。
構築AIとは何が違うのか
構築AIは、「答えを出すAI」ではありません。
判断に至るまでの前提・条件・理由を構造として整理するためのAIです。
扱うのは、
・法規・規格
・数値条件
・制約条件
・要素同士の依存関係
といった、業務上“確定していなければならない情報”です。
それらを整理・可視化することで、
人が安心して判断できる状態をつくることを目的としています。
最終的な判断は人が行います。
構築AIは、「早く・迷わず・説明できる判断」を支える役割を担います。
これからDXを考える人にとって
これからDXを検討する段階であれば、
「まず何をAIに任せ、何を人が判断すべきか」を整理することが重要です。
構築AIは、いきなり自動化や生成に進む前に、
業務の判断構造そのものを見直す入口として機能します。
DXに一度挫折した人にとって
過去にRPAやAI導入でうまくいかなかった場合、
原因は技術ではなく「判断の整理不足」であることが少なくありません。
構築AIは、PoCで終わらせず、
業務に定着するDXへ進むための再スタートの選択肢の一つになります。
情報収集中の人にとって
構築AIは、生成AIの代替ではありません。
RPAや生成AIと競合するものではなく、土台として支える存在です。
これからのDXでは、
「何を作るか」よりも
「なぜそう判断したかを残せるか」が重要になっていきます。
ご相談について
構築AIが自社に合うかどうか、
現時点で明確でなくても問題ありません。
DX検討中、過去の失敗整理、情報収集段階など、
まずは情報交換レベルでご相談ください。
