PAL METHODOLOGY
AIを「使った」から、「運用できる」へ。
PALでは、AIモデルそのものより、業務の前後を含む仕組みを重視します。導入の起点はツール選定ではなく、対象業務、完成条件、確認責任を明確にすることです。
1. 対象業務を1つに限定する
「社内でAIを使う」のような大きな目標ではなく、問い合わせ返信、議事録からアクション抽出、競合調査など、1つの仕事へ落とします。
2. 完成条件とNG条件を定義する
必要項目、事実性、形式、禁止事項、外部送信条件などを受入基準として先に決めます。
3. AIと人の責任境界を分ける
生成・分類・要約をAIへ任せても、金額、契約、個人情報、重要な外部送信などは人の承認を残す場合があります。
4. 例外ケースを先に試す
情報不足、矛盾、曖昧な依頼、異常値など、正常系以外で安全に止まるかを確認します。
5. 記録してSOPへ戻す
差し戻し理由、修正内容、未確認事項、変更履歴を残し、個人の経験ではなく手順として改善します。
6. 指標で継続判断する
処理時間だけでなく、初回合格率、修正率、例外率、再作業時間も見て、AI導入が本当に業務改善になっているか判断します。
PALは完全自動化そのものをゴールにしません。対象業務のリスクと確認可能性に応じて、人の判断を残します。