Trust & Governance
AIをどこまで使い、どこで人が確認するかを先に公開します。
STAR-TはAIを「全部自動でやってくれる黒箱」として説明しません。データ範囲、承認点、ログ、権限を先に定義してから自動化を設計します。
共通運用原則
導入前によく聞かれる不安に先に答えます。
B2Bでは機能より運用信頼が先に見られます。以下の5つを全サービスで共通の基準にしています。
データ範囲
必要最小限の情報のみを扱い、何が入力され何が保存されるかを先に説明します。
AI利用範囲
要約・推薦・下書き作成などAIが担う工程と、人が最終判断する工程を分けます。
人の承認点
外部送信、顧客対応、最終提出、費用執行などリスクの高い工程は人の確認を前提にします。
ログと監査可能性
何が入力され、何が出力され、失敗時にどこで止まったかを運用者が追える構造を優先します。
権限とアクセス制御
運用者・レビュー担当・管理者の役割を分け、不要な内部データへの広いアクセスを避けます。
開始前に固定する基準
- •どこまでのデータを入力できるか
- •どの出力はレビューなしで外部に出せないか
- •失敗時にどこで止まり誰が確認するか
- •運用者が問題調査に必要なログは何か
設計原則
機能より運用可能性
実運用で維持できるかを先に見ます。
自動化より承認構造
ミスコストが高い工程では人が統制権を持ちます。
説明可能な推薦
推薦、点数、優先順位には根拠が見えるべきです。
失敗条件も公開
うまくいく条件だけでなく、任せてはいけない条件も先に説明します。
FAQ
顧客データは自動でAI学習に使われますか？
いいえ。合意したプロジェクト範囲を超える自動利用は前提にしません。どのデータがどこまで使われるかを先に定義します。
完全自動化は可能ですか？
一部は可能です。ただし顧客対応、提出、費用執行のような高リスク工程では人の承認を基本にします。
問題発生後に追跡できますか？
それを前提に設計します。入力、推薦、承認、例外処理の流れを運用者が確認できることを重視します。