構築AI（PrimLoop）は、情報技術の専門家だけが扱うための仕組みではありません。
むしろ、現場を知る非技術者が判断に関われることを前提として設計されています。
従来のデジタルトランスフォーメーションでは、
「仕組みは分からないが、使わされている」
「判断の裏側は技術者や外部ベンダーに任せている」
という構図が生まれやすく、
結果として現場とシステムの間に溝が生じてきました。
構築AIは、この構図そのものを見直し、
非技術者が“判断の主体”として関われる状態を作ることを重視しています。
その理由を、いくつかの観点から整理します。
技術的な操作より「考え方」を扱う仕組みだから
多くの業務システムは、操作方法や設定項目を理解できる人だけが深く関与できます。
その結果、非技術者は「入力するだけ」「結果を見るだけ」になりがちです。
一方、構築AIが扱う中心は、
数値やコードではなく、
前提、条件、制約、選択肢、判断理由といった、
業務そのものの考え方です。
これらは、現場を知る非技術者こそが最も理解している領域です。
「正解を作る」より「判断を整理する」役割だから
非技術者がシステムに関わりにくい理由の一つは、
「正しい設定をしなければならない」
「間違えると動かなくなる」
という心理的な壁です。
構築AIでは、最初から正解を作ることを求めません。
重要なのは、
何を前提に、どこで迷い、どんな選択肢があるのかを整理することです。
これは専門知識よりも、
日々の業務経験や判断感覚が活きる作業です。
判断を「会話」や「文章」から扱えるから
非技術者にとって最も自然な表現手段は、
表や設定画面ではなく、
会話や文章です。
構築AIは、
こうした言葉による説明や相談を出発点として、
判断に必要な要素を整理していきます。
そのため、
「何をどう入力すればよいか分からない」
という状態になりにくく、
非技術者が最初から議論に参加できます。
不完全な情報でも関与できる設計だから
非技術者が発言しにくくなる場面の一つに、
「データが揃っていない」「根拠が数値化できない」
という状況があります。
構築AIは、
情報が不足していること自体を前提として扱います。
分からないことは「分からない」として残し、
次に確認すべき点として整理します。
そのため、
非技術者が持つ感覚的な気づきや違和感も、
判断材料として扱われます。
判断の責任を人が持つ構造だから
自動化が強い仕組みでは、
判断の責任が「システム側」にあるように見えてしまい、
非技術者は関与しにくくなります。
構築AIでは、
判断の主体は常に人にあります。
構築AIは、
判断材料を整理し、考えやすくする役割を担うだけです。
そのため、
非技術者も「自分の判断として関わっている」
という実感を持ちやすくなります。
まとめると、構築AI（PrimLoop）が非技術者の関与を可能にしている理由は、
技術を理解させることではなく、
現場の判断をそのまま扱える形に整えている点にあります。
非技術者が持つ経験や感覚を排除せず、
判断の前提として正しく位置づける。
それによって、
技術者任せにならない意思決定と、
現場と仕組みが乖離しない運用を可能にする。
それが、構築AI（PrimLoop）が解決できるポイントです。
