AI導入で見直すべき「業務プロセス」とは

🔍 なぜAIプロセスの監査・改善が増えるのか？

AI（特に生成AIやディープラーニング）は、意思決定のプロセスが不透明になりがちです。このため、下記のような懸念が出てきます：

これらを可視化し、説明責任を果たすために監査の枠組みが求められるようになります。

世界各国でAIに関する規制が進んでおり、企業にはコンプライアンス遵守が求められています：

これらの対応のためにも、プロセスの文書化・監査可能性の担保が不可欠です。

業務にAIを取り入れる際、既存の業務プロセスと整合していないことも多く、以下のような問題が出ます：

これに対し、プロセスマップやSaaSや基幹システムのarchitectureの整理が求められ、プロセス改善が進みます。

領域	内容	対応例
AIモデル監査	学習データのトレーサビリティ、出力の妥当性	AI Ethics Review、Explainable AIツール
ワークフロー監査	AIがどの業務工程にどう使われているか	BPMNによるプロセスマッピング
コンプライアンス対応	法令・社内ポリシーへの適合性	Fairness評価、アセスメント報告書
品質改善	AIアウトプットの精度やユーザー満足度	モニタリング、A/Bテスト結果の評価
セキュリティ	プロンプトインジェクションなどのリスク対応	LLMセキュリティガイドラインの導入

新技術を積極的に取り入れる組織では、AIのプロセス統制とアジャイル的な改善を両立させる視点が特に重要になるでしょう。