AIが苦手なのは、“迷いながら決める”という人間のリズム。
AIは「速く正しい結論」を出すのが得意だ。だが現場の意思決定はそう簡単じゃない。比較して、戻って、付箋にメモし、他部署に電話し、もう一度見直して――“迷いながら決める”という人間のリズムが精度をつくる。本稿では、そのリズムをどうやって記録し、再現し、チームの資産に変えるかを、建設・購買・経理の具体例で解説する。
1. 「迷い」は非効率ではなく“情報”
- 結論は1つでも、判断の射程は広い。
- 「候補Aを却下した理由」「Bに決めた根拠」「Cを一瞬検討したがやめた背景」――これらはすべて次回の近道になる。
- にもかかわらず、多くの現場では結果（最終値）しか残らない。だからAIも人も、毎回“最初から”考え直す羽目になる。
速さの次に問われるのは、速さの根拠だ。
2. なぜAIは“迷い”に弱いのか
- データ構造が結果偏重
伝票やExcelは“最終値”の器。比較・逡巡の過程の格納先がない。 - 時間解像度が低い
「行きつ戻りつ」の時系列が落ちる。AIから見ると点の集合でしかない。 - 理由が言語化されない
例外判断は「経験の匂い」。言い回し・隠語・ローカルルールが未定義。
3. “迷いログ”の最小単位（これだけ残せば再現できる）
迷いをすべて細かく書き起こす必要はない。次の4点だけで効く。
- 比較対象：検討した候補（A・B・C）
- 却下理由：Aをやめた根拠（価格、納期、仕様、リスク等）
- 最終選択：選んだBと採用理由（重みづけがあるとなお良い）
- 自信度：0〜100%（後から学習・ルール化の優先度付けに使う）
形式は自由でよいが、必ず理由が1行あること。
4. 現場別・“迷い”の典型シーン
4-1. 見積・積算（建設）
- 同一仕様だがメーカー違いで単価・納期・施工性が揺れる
- 類似案件の転用時、細部の仕様差をどう補正するか
- 外注の見積ブレをどこまで許容し、どこから交渉するか
残すべき迷いログ例
- 比較対象：メーカーA / メーカーB
- 却下理由（A）：納期4週→現場工程と不整合
- 採用（B）の根拠：単価+3%だが工程短縮で実質コスト↓
- 自信度：70%（次回、Aの短納期オプション調査タスクを自動発行）
4-2. 購買
- 型番→代替品の可否判断（保証・安全基準・適合証明）
- まとめ買いの値引き vs 余剰在庫リスク
- 一次・二次サプライヤの切替タイミング
残すべき迷いログ例
- 候補：標準品S / 代替品D
- 却下理由（D）：適合証明の更新待ち（期限10/31）
- 採用（S）：在庫確保可、工程停止リスク回避
- 自信度：85%（証明更新時にD再評価のリマインド）
4-3. 経理・電帳法
- 勘定科目の悩み（会社ローカルの補助科目、費用按分）
- 但し書きの曖昧表現（「広告協賛」「販促物」等の解釈差）
- 例外伝票（合算・分割・補助金対応）
残すべき迷いログ例
- 候補科目：交際費 / 広告宣伝費（補助：展示会費）
- 却下理由（交際費）：社内規程#3-2に抵触
- 採用（広告宣伝費-展示会費）：領収書の但し書き＋契約書条項#12
- 自信度：60%（規程の解釈がブレるため後日監査レビューを依頼）
5. “迷い”を奪わないUX設計（現場に嫌われないコツ）
- 1行メモ + プリセット理由：フリーテキスト1行に、選択式の理由タグ（複数可）
- 後追い記録を許容：処理を止めない。提出後24時間以内なら追記OK
- やり直し履歴の自動取得：画面遷移・比較クリック・差し戻しを自動ログ化
- 迷いの可視化：案件カードに“迷い温度”を表示（高温＝再利用価値が高い）
- テンプレ育成：迷いログが3件貯まったら、暫定ルール候補をAIが提案
6. 実装フォーマット（やさしい記録テンプレ）
6-1. ミニ記録（現場向け）
【比較対象】A社SUSパイプ / B社SUSパイプ
【却下理由（A）】納期4週。工程3週に間に合わず
【採用（B）】単価+3%だが工程短縮で総コスト低下見込み
【自信度】70%
【メモ】次回Aの短納期オプション確認
copy
6-2. 検索に強いタグ（管理者向け）
まずは自由記述+タグ2つで始め、運用しながらタグを絞る。
7. どう活用されるか（AIと人の分担）
- AIの役割
- 類似案件の迷いログを自動レコメンド
- 過去の却下理由から暫定ルール案を生成
- 自信度の低い判断をレビュー待ちに振り分け
- 人の役割
- 暫定ルールの採否決定と例外の定義
- 規程との整合・監査観点のチェック
- “匂い”の言語化（隠語・現場慣習→用語集に登録）
8. KPIと効果検証（数字で語る）
- 再検討率↓：同一論点に対する二度手間の減少（目標▲30%）
- レビュー工数↓：低自信度案件の平均レビュー時間（目標▲25%）
- 転用率↑：迷いログが次回案件で再利用された割合（目標+40%）
- 例外収束日数↓：新しい例外がルール化されるまでの期間（目標▲50%）
9. 導入の進め方（小さく始めて、速く回す）
- 対象業務を1つに絞る（例：積算の代替品判断のみ）
- ミニ記録テンプレを配布（1行メモ+理由タグ2つ）
- 2週間で10件の迷いログを集める
- 暫定ルールを3本だけ作る（採否は管理者が決定）
- 3週間目に効果レビュー：KPI/現場の声/タグ棚卸
- テンプレ修正→第2業務へ横展開
10. よくある落とし穴と回避策
- “書かされ感”問題：メモ必須をやりすぎない。自信度<70%の時だけ必須化。
- 専門家の反発：「仕事が奪われる」不安には、裁量の残し方（最終承認・例外裁定）を明示。
- 文字の荒れ：隠語・略語は用語集に吸い上げ、AIが補正候補を提示。
- ブラックボックス化：暫定ルールは作成者・根拠・適用範囲をカード化して公開。
11. まとめ
- AIは結論が速い。人は迷いながら決める。
- その逡巡の軌跡を最小コストで記録すれば、次回の判断は短く、正確になる。
- 迷いはコストではない。チームの資産だ。
付録：すぐ使える“迷いログ”カード（コピペOK）
【案件】（案件名／伝票No.）
【論点】（例：代替品可否、勘定科目、見積転用補正）
【比較対象】（A／B／C）
【却下理由（A）】（タグ：#納期 #規程 #安全 #利益率 …）
【採用】（B）／理由（1行）
【自信度】（%）
【後続タスク】（規程確認／証明更新／価格交渉 など）
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