業務自動化の前に、作業の回数とやり直しを調べる方法
同じ確認を繰り返す兼務担当と自動化を考える責任者へ。伝票の件数と確認を始めた回数、やり直しと二重記録、0件と記録漏れを分ける方法を、18行の架空記入例と記録票で説明します。
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AI回答の正誤を社員が違って判断するときは？採点の根拠をそろえる
評価者が同じ質問・回答・資料を使ったかを確認し、判定軸ごとの根拠を並べます。条件の不足は保留にし、責任者が基準を改訂してから各担当が再判定し、人の判定差とAIの誤りを分けて残します。
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社員がAI回答を直した後は？訂正を次の確認に使う記録方法
社員の訂正を根拠付きの変更候補として保存し、資料責任者が確認してから反映先を決めます。元の問題例と別の確認例で反映を確かめ、訂正した文章が自動的にAIへ学習されたとは扱いません。
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AIの社内報告で事実と推測をどう分ける？元記録に戻れる書き方
元記録にある予定・実績と、AIが加えた原因の推測を別欄にします。原因候補には根拠と不足資料を添え、担当者の確認が済むまで確定した理由として業務判断へ使わないようにします。
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AIが似た商品名を混ぜるときは？呼び名と商品番号の照合例
原文の呼称を残し、似た商品は候補として列挙して商品番号と仕様を照合します。呼称だけで特定できなければ未確定とし、営業が用途や指定番号を確認した根拠を受付へ追加します。
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AIが問い合わせを1分類に押し込むときは？複数の用件を分ける受付表
1通の中の用件を原文の箇所付きで分け、それぞれに分類・担当・確認状態を記します。用件の数をメール件数へ足さず、未分類の内容は保留して受付責任者が担当を決めます。
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AI要約で対象外が消えるときは？否定と例外条件を確かめる表
原文の否定語だけでなく、何を対象外にするかと例外の条件を残します。通常、対象外、別確認の具体例へ当て、要約によって判断が広がる場合は採用を保留して修正します。
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AIに長いメール履歴を読ませるときは？訂正前の注文を残さない確認
発言日時と元の注文ID、変更する欄、旧値と新値を結び付けます。新しいメール内の古い引用を現在値にせず、営業が訂正の根拠と対象を確かめたうえで受付と現場への更新を判断します。
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AIが数量の単位を補ってしまうときは？空欄と確認を残す受付例
原文の数量10を残し、単位は未記載・未確認と表示します。営業が注文の意図を確認し、商品一覧の単位や換算条件と照合した後に、受付表へ確認済みの単位を追加します。
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AIが希望を確定と書いてしまうときは？依頼・提案・合意の抽出表
元発言と発言者を残し、希望・提案・確認済みの合意を別の状態として抽出します。相手の返答や社内確認がない候補日は未確定とし、営業担当が合意の記録と自社の対応判断を確認します。
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