更新日: 2026/02/20 / AI 人 分業 ホワイトカラー
AI時代のホワイトカラー業務設計: 人とAIの分業ルール
AI導入時に混乱しやすい業務分担を、実行責任・判断責任・例外対応の3層で整理。現場運用に落とせる設計テンプレートを紹介。
分業は“機能”ではなく“責任”で分ける
うまく回っているチームは、次の3つを先に決めています。
- 実行責任: 誰が処理を回すか
- 判断責任: 例外時に誰が決めるか
- 監査責任: 後から説明できる状態を誰が作るか
この3つを曖昧にしないだけで、AI導入の摩擦は大きく減ります。
現場で使える分業テンプレート
| 業務工程 | AI担当 | 人担当 |
|---|---|---|
| 入力整理 | 仕様化、構造化 | 要件の最終確認 |
| 実行 | 定型処理、ドラフト作成 | 現地実行、交渉、確認 |
| 検収 | ルール判定 | 例外承認、最終判断 |
| 記録 | ログ生成、集計 | 監査対応、改善判断 |
ポイントは、人が全部やるのでもAIに全部寄せるのでもなく、責任の境界線を先に引くことです。
実装が崩れる瞬間はいつか
現場で崩れるのは、次のどれかが抜けた時です。
- 失敗理由を記録していない
- 例外時の意思決定者が決まっていない
- 冪等性がなく、同じ依頼が重複実行される
- 承認工程を省いてしまう
この4つは、導入前にチェックリスト化しておくべきです。
チームが見るべき指標
分業が機能しているかは、以下で判断できます。
- 自動処理率
- 例外発生率
- 人手介入率
- 再作業率
- 最終承認までの時間
数値は「誰が悪いか」を探すためではなく、境界線を調整するために使います。
FAQ
Q. 分業比率は最初から固定すべきですか？
固定しない方が安全です。最初は毎週、例外率を見ながら境界を調整してください。
Q. 人の介入が増えすぎる場合は？
AIの精度問題だけでなく、入力仕様と受入条件の曖昧さを先に疑うべきです。
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- 連携開始:
https://sinkai.tokyo/for-agents - 実装記事:
https://sinkai.tokyo/blog/call-human-fast-implementation - API仕様:
https://sinkai.tokyo/for-agents/reference