AIを導入する前に、
まず判断すべきことがあります。
この問題は
AIが解いてよい問題か？
STAR-Tは AIを「導入してくれる」組織ではありません。
AIがするべきことと
人が責任を持たねばならないことを
まず区別します。
AI導入失敗の多くは
技術的な問題ではありません。
✕
自動化してはいけない意思決定
✕
責任の主体が不明確な判断
✕
データはあるが基準がない場合
✕
人が関与すべき区間を除いた設計
AIは誤って使うと非効率ではなくリスクになります。
STAR-Tは
AI使用の可否を判断します。
区別
✓ AIがしてもよいこと
✕ AIがしてはいけないこと
境界
✓ 自動化可能な領域
✕ 人が責任を持たねばならない領域
条件
責任とリスクが明確な場合のみAIで実装します。
私たちはこうした基準で判断します
意思決定の可逆性
元に戻せるか？
責任の主体
結果に誰が法的・組織的に責任を負うか？
判断の根拠
データか文脈か
自動化失敗時の被害規模
誤った場合の影響は？
その判断は
サービスとして実現されます
✓
AI導入可能性の診断
✓
AI・人役割分離の設計
✓
リスク整理後の実装
✓
判断基準がコードに反映されたサービス運営
STAR-Tチームは
AIより判断に慣れた人たちです
複雑な意思決定を構造化してきた人
範囲と基準を一緒に整理することに慣れています。
責任とリスクを扱ってきた人
誰が何に責任を持つかを明確にすることを重視します。
自動化失敗のコストを知る人
誤った導入時の影響から一緒に見ます。
この問題、
AIを使ってもよい問題ですか？
AIは道具です。
判断なしに使えばリスクになります。
STAR-Tは
その判断から一緒にします。
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