機械がやるべきことを手作業でこなす時間が、一週間のうちどれだけありますか？
Excel で組み立てるレポート、二つのシステム間で手で運ぶデータ、手作業で更新するウェブサイト、毎朝読んで振り分けるメッセージ。繰り返す仕事は自動化できる仕事です。判断は、出力を検証できるところではAIが担います。
課題
よくあるパターンは、設計されたことのない作業です。積み重なってできたのです。誰かがレポートを書き出し、Excel で整形し、別のシステムと突き合わせ、結果を転送する。別の誰かが、重要な二件を見つけるために三つのチャンネルのメッセージをすべて読む。誰かがファイルを手で編集してウェブサイトを更新する。それが回るのは、その人たちが例外を知っているからで、彼らが休暇に入ると止まります。時間は静かに積み上がり、ルールが実際には何なのか、誰も書き留めていません。
取り組み方
プロセスを、文書の記述どおりではなく実際に行われているとおりに描き出し、決定論的な部分と本当に判断を要する部分を切り分けます。決定論的な手順は、監査可能でなければならないため、通常のコードとスケジュールされたワークフローになります。判断を要する手順に言語モデルを与えるのは、その出力を検証でき、誤った答えが処理されるのではなく捕捉される場合に限ります。可能な限りオープンソースのツールの上に構築し、データがインフラの外に出せない場合はモデルをお客様自身のハードウェアで動かします。成功の尺度は単純です。もう人を必要としなくなった時間です。
事例
ほぼ自動化された一日の仕事
私たち自身の一日をこのように回しています。チャット履歴はオープンソースのエクスポートツールで取得し、課題管理システムは API 経由で読むので、手で写すものは何もありません。次に言語モデルが夜のうちに届いたものを振り分け、返信と定型的な変更の下書きを作り、本当に判断が必要なものを並べます。人はすべてを読む代わりに、そのリストを確認します。以前 n8n で構築したワークフローは、Telegram 経由の通知と承認について同じことをしていました。かつて午前中いっぱい読んでクリックしていた作業の大半は、今では数分の確認で済み、同じパターンはお客様のレポート、スプレッドシート、ウェブサイト更新にそのまま移せます。
納品物
- 誰も文書化していなかった例外を含む、プロセスの文書化された地図
- オープンソースのツールで構築され、あなたが管理するインフラにデプロイされた、稼働する自動化
- システムが単独で決めるべきでないすべてのための確認キュー
- 私たちなしでもシステムを保守できるための引き継ぎドキュメント