AIは完璧じゃない。だから“人の判断”が価値になる。
1. 「AIに任せれば何とかなる」という期待と違和感
ChatGPTやGemini、Copilot…。
ここ数年で「AIに任せればだいたい何とかなる」という空気が一気に広がりました。
実際、メールの下書きや議事録の要約、資料のたたき台づくりなど、AIがやってくれることはどんどん増えています。
正直、人間が一からやるより、速いしそれっぽく見える。
でも、現場で深くAIを使い込んでいくほど、逆の感覚も強くなってきます。
「AIはすごい。でも“完璧”ではない」
「むしろ、人の判断の重みが前より大きくなってないか？」
この記事では、その違和感を少し分解しながら、
「AI時代にこそ、“人の判断”がどう価値になるのか」
を考えてみたいと思います。
2. AIの得意技と、どうしても苦手なところ
ざっくり言えば、今のAIはこんなことが得意です。
- 大量の情報を一瞬で整理する
- パターンを見つけて“平均的に良さそうな答え”を返す
- 文章や数字の抜け漏れをチェックする
一方で、次のような場面になると、一気に怪しくなります。
- 条件や利害関係が複雑に入り組んでいる
- 「前回の経緯」や「社内の空気」を踏まえて判断が変わる
- ルール通りだと正しいけれど、今回は例外対応した方が全体最適になる
建設業のバックオフィスや製造業の調達、
自治体の窓口業務などを見ていると、まさにここが“本丸”です。
見積書1枚をとっても、
- 条件が少し変わるだけで、過去案件のどこを基準に考えるかが変わる
- 相手企業や担当者との関係性で「今回はここまで頑張る」が変わる
- 条文の一言で、リスクの取り方がまるっと変わる
こうした「文脈込みの判断」は、今のAIが一発で正解を出せる領域ではありません。
3. “人の判断”の正体は、思った以上に細かい
では、「人の判断」って具体的に何をしているのでしょうか。
現場の方々と話していると、こんな声をよく聞きます。
- 「このパターンは前にトラブったことがあるから、余裕を多めに見ておく」
- 「この条文の書き方だと、後から責任の押し付け合いになるので、事前に線引きしておく」
- 「この病院さんはロット番号の書き方が特殊だから、ここは推測して補う」
これを細かく分解すると、
- 過去トラブルの記憶を踏まえた“危険察知”
- 利害関係者の立場を踏まえた“落としどころ探し”
- 表現ゆれや書式の違いを補正する“翻訳作業”
- 「今回だけの例外」を、将来のためにどうルール化するかという“設計”
など、実はかなり高度な知的作業です。
つまり、人の判断は「勘と経験」で片付けられるものではなく、
無数の小さなルール、例外、ちょっとした配慮の集合体
なんですよね。
4. AIが入ると、“人の仕事”の重みが増す理由
AIを本格的に業務に入れ始めると、
「人はどこに時間を使うべきか」が、いやでも見えてきます。
- AIが作ったドラフトを“そのまま出す”のは危ない
- でも、全部を人手でゼロからやるのは非効率
- 結局、「最後の3割の判断」と「そもそものルール設計」が人の仕事になる
ここで問われるのは、
- AIにどこまで任せていいのか
- どこから先は必ず人が見るべきなのか
- その線引きをどう設計し、どう運用するか
という“メタな判断”です。
この線引きが曖昧なままAIを入れると、
- 「AIがこう出したから」で納得してしまい、誰も責任を持てない
- 逆に、全部人がチェックする運用になって、負担だけ増える
という、誰も得しない世界になります。
AIを入れたからこそ、
「人が判断するポイント」をちゃんと定義しないといけない。
ここにこそ、“人の判断”の価値が浮き彫りになります。
5. 判断を「一度きり」で終わらせない、という発想
もう一つ、大事だと思っているのが、
“人の判断”を一度きりで終わらせない
という考え方です。
現場では、日々こんなことが起きています。
- AIやシステムが出した候補を、人が見て微修正する
- 例外パターンに遭遇して、担当者が頭をひねって落としどころを決める
- 「次から同じミスをしないように」と、担当者の中だけでルールが更新される
でも、その判断がどこにも残らないと、
- 担当者が変わった瞬間にナレッジが消える
- 同じミスを別の現場で何度も繰り返す
- AIもいつまでも“平均的な賢さ”から抜け出せない
という状態のままです。
本当は、
- どの帳票で
- どんなAIの提案に対して
- 人がどう判断を変えたのか
を記録していけば、その「判断の軌跡」自体が強力な資産になります。
AIのアウトプットに、
人が「こう直した」という履歴が溜まれば溜まるほど、
- 自社ならではの判断ルール
- 特定業界に最適化されたナレッジ
- ベテランの“目利き”のクセ
を、少しずつAI側に反映していくことができるはずです。
6. AI時代の“いい現場”とは
では、AI時代の“いい現場”って、どんな状態でしょうか。
僕は、次のような状態だと思っています。
- AIが「たたき台」「下ごしらえ」を高速でこなしている
- 人は「判断が必要なところ」に集中している
- 人が行った微修正や例外対応が、ナレッジとして回収されていく
- そのナレッジがまたAIやルールに反映され、全体が少しずつ賢くなる
ここでは、人は決してAIの“監視員”ではありません。
「この会社らしい判断」「この現場らしい優先順位」を決める“設計者・編集者”です。
だからこそ、AIが普及すればするほど、
「何を大事にするか」を決められる人の価値は、確実に上がる
と感じています。
7. おわりに：AIは完璧じゃない。でも、それでいい
AIは、これからも進化を続けます。
今は苦手な領域にも、少しずつ踏み込んでくるでしょう。
それでも、
「人の判断がいらない世界」が来るかというと、僕はそうは思っていません。
むしろ、
- どんな判断をAIに任せるか
- どんな判断は人が引き受けるか
- その境界をどうデザインしていくか
を考え続けられる人・組織ほど、AIを味方にできる。
AIは完璧じゃない。
だからこそ、“人の判断”にこそ価値が宿る。
そして、その判断をちゃんと記録し、仕組みに乗せて、
次の現場へ、次の世代へと引き継いでいくこと。
そんな世界をつくりたくて、
僕たちは日々、バックオフィスや現場の仕事と向き合いながら、
AIとの付き合い方を模索しています。
AIを入れることがゴールではなく、
「人の判断がより活きる現場」をつくることがゴールだと考えています。
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