多くの現場業務が抱える根本的な課題の一つが 属人化 です。
「あの人がいれば回る」「その人に聞かないと分からない」──
こうした状態は一見うまく機能しているようで、実際には業務の成長と継続性を大きく阻害します。
属人化とは何が問題なのか
属人化とは、判断・進め方・基準が特定の個人の経験や勘に依存し、
他者が再現できない状態を指します。
- 担当者が変わると品質やスピードが大きく変わる
- なぜそう判断したのか説明できない
- 教育がOJT頼みになり、育成が不安定になる
- 同じ失敗や手戻りが何度も繰り返される
属人化は「能力の問題」ではない
重要なのは、属人化は個人の能力不足や怠慢の問題ではないという点です。
むしろ、優秀な人ほど多くの判断を一身に引き受け、
周囲が追いつけない速度で業務を回してしまうことで、
判断が言語化・構造化されないまま蓄積されていきます。
結果として、組織全体としては「分からないことが増える」状態に陥ります。
DXが属人化を悪化させるケース
DXの取り組みが、かえって属人化を強めてしまうケースも少なくありません。
- ツール操作を理解している人だけが使いこなす
- 入力ルールや判断基準が暗黙のままシステム化される
- 結果は出るが、理由が共有されない
- 「分かる人が直せばいい」という運用に戻る
この状態では、属人化の対象が「人」から「人＋ツール」に拡張されるだけです。
構築AIが向き合う属人化の正体
構築AI（PrimLoop）は、属人化を
「人を排除すべき問題」とは捉えません。
問題の本質は、判断の前提・材料・制約・選択肢が整理されずに消えていくことです。
構築AIは、個人の中にある判断を奪うのではなく、
それを 構造として残し、共有・再利用できる形に変換します。
属人化を解消するのではなく「扱える状態」にする
構築AIが目指すのは、属人化をゼロにすることではありません。
- どこが判断ポイントなのかを明確にする
- なぜそう判断したのかを辿れるようにする
- 他者が理解・検討できる材料を残す
- 次回以降に同じ思考を再利用できる
これにより、判断は個人の頭の中から、
組織の知的資産へと変わっていきます。
属人化を前提に、業務を前へ進める
現実の業務から、経験や勘を完全に排除することはできません。
だからこそ構築AIは、属人化を否定せず、
属人化した判断を構造化し、次に繋げるという立場を取ります。
それが、DXを「止めない」ための現実的なアプローチです。
