AIエージェントで「結局使われなくなる」現場の共通点3つ

AIエージェントの話題が「試してみた」から「業務に組み込む」フェーズに移ってきました。でも実際は、導入したのに3ヶ月後には誰も触っていない、というケースがかなり多い。
今日はその分かれ道を3つに絞って書きます。

■ 1. いきなり業務を丸投げする

一番多い失敗です。
「経理処理をAIにやらせたい」——気持ちは分かるんですが、経理処理は10工程くらいの塊です。その塊のまま渡すと、どこで間違えたのかも分からず、「精度が低い」という感想だけが残る。

うまくいっている現場は、必ず1工程だけ渡しています。

・議事録の「要約だけ」
・問い合わせの「一次仕分けだけ」
・請求書の「金額抽出だけ」

狭く渡すと、精度が数字で見える。数字が見えると、次に広げる判断ができる。逆に言えば、広げる判断ができない状態で広げるから止まるんです。

■ 2. 出力を検証する仕組みがない

AIの出力は「だいたい合っている」ことが多い。これが厄介で、パッと見て違和感がないので、そのまま通ってしまう。そして半年後に「あの数字、間違ってたよね」となって信頼が消える。

必要なのは高度な監視ではなく、チェックポイントの設計です。

・誰が見るのか
・どのタイミングで見るのか
・何をもってOKとするのか

この3つを最初に決めるだけで、事故はかなり減ります。「とりあえず動かして、問題が出たら考える」は、AIとは相性が悪い。