構築AIは「自動で答えを出す」ためのAIではありません。
現場で繰り返し起きる 判断の属人化、説明不能なブラックボックス化、
そしてデータが揃わないままDXが進む現実を前提に、
“業務を前へ進めるための判断材料”を構造化して残す技術基盤です。
課題1：属人化（人に依存して再現できない）
現場でよく起きるのは、「できる人がいるから回っている」状態です。
ベテランの経験・勘・暗黙知が強いほど、判断の品質は個人に依存し、再現が難しくなります。
属人化が引き起こすこと
- 担当者が変わると品質とスピードが落ちる
- 教育がOJT頼みになり、成長速度が読めない
- 同じ失敗を別チームが繰り返す
- 意思決定が「その人が言うなら」で止まる
構築AIは、属人化した判断を“置き換える”のではなく、
判断の前提・材料・選択肢・制約を整理して、次に引き継げる形にすることを狙います。
課題2：判断のブラックボックス化（説明できない）
意思決定に必要なのは「結果」だけではありません。
多くの業務では、社内外に対して なぜそうしたか を説明できないと、次工程が進みません。
ブラックボックス化が起きる典型
- 判断理由が口頭で消える（記録が残らない）
- 資料が散在し、後から辿れない
- ルールと例外が混ざり、誰も全体像を説明できない
- 「AIが言ったから」になり、責任の所在が曖昧になる
構築AIが解くのは、単なる“自動回答”ではなく、
説明できる判断のために、根拠が辿れる構造を作ることです。
課題3：DXでデータが揃わない現実（欠損・矛盾・曖昧）
「データが揃ってからDX」は、理想論になりがちです。
実際の現場データは、欠損していたり、形式がバラバラだったり、そもそも言語化されていない前提が多く含まれます。
データ不足で起きる“詰まり”
- 入力項目が多すぎて現場が運用できない
- 必要データがなく、ツールが「使えない」扱いになる
- 前提が曖昧なまま進めて、後工程で手戻りが爆発する
構築AIは、データ不足を“失敗要因”ではなく“前提条件”として扱い、
不足を検出して質問に変換し、今ある情報で組み立てながら精度を上げる設計です。
課題4：ツールDXの限界（導入しても“判断”が改善しない）
ツール導入はDXの入口ですが、それだけでは本質が変わらないことが多いです。
なぜなら、ボトルネックは“作業”ではなく、判断にあることが多いからです。
ツールだけでは解けない問題
- ツールの前段（要件整理・前提合意）が弱く、入力が揺れる
- ルールが整備されず、例外処理が属人的に残る
- 導入後も「結局、最後はベテランが見ている」
- 結果が出ても、根拠が残らず改善に繋がらない
構築AIは、ツールを置き換えるのではなく、
ツールが機能するための“前提”を構築するための基盤として設計されます。
構築AIの解き方：判断を「構造」にして残す
構築AI（PrimLoop）は、現場の判断を次の形に変換します。
- 要望・条件：曖昧な文章や会話を、扱える粒度に整理
- 制約・ルール：業務・規格・物理条件を紐付け
- 不足情報：未確定点を検出し、質問として提示
- 候補とトレードオフ：選択肢を並べ、違いを明示
- 判断ログ：決めた理由・前提・根拠を再利用可能に保存
結果として、判断は“その場限りの会話”から、
再現できる業務資産へ変わります。
得られる成果：スピードではなく“前に進む確度”が上がる
構築AIがもたらす変化は、単純な工数削減だけではありません。
手戻りが減り、議論が噛み合い、引き継ぎが成立することで、結果的にスピードと品質が両立します。
代表的な成果
- 要件が揺れにくくなり、後工程の手戻りが減る
- 説明ができるため、社内外の合意形成が早い
- 新人教育が「判断の型」を中心に回り、育成が安定する
- 案件ごとに散らばっていた知見が、資産として蓄積される
よくある質問
- Q. これは「AIで自動化する話」と何が違う？
A. 自動化の目的が「人を減らす」ことになりがちな一方、構築AIは「判断を再現できる形にする」ことが中心です。
結果だけでなく、前提・根拠・選択肢を構造として残します。
- Q. データが少なくても本当に使える？
A. 使えます。ただし“学習で当てにいく”のではなく、不足情報を検出して質問に変換し、
今ある情報で組み立てながら精度を上げる設計です。
- Q. どの業務から始めるのが良い？
A. まずは「判断が詰まりやすい」「手戻りが多い」「ベテラン依存が強い」業務からです。
初期はPrimBoosterで検証し、どこを構造化すべきか見極めます。
