AIが関与してよい範囲と、人が最終判断すべき範囲が未設計のままでは、AI出力がそのまま意思決定になりやすい。必要なのは「AIが決める」と「人が決める」を、業務・リスク・根拠の3軸で線引きし、介入点まで明文化することです。
判断境界と介入点が未設計
なぜその判断になったのか。誰が承認したのか。どのデータと設定で動いていたのか。これが再現できないと、監査・行政説明・取締役会報告の場で根拠を提示できません。必要なのは、判断根拠が追えるログと文書を最初から組み込むことです。
根拠と承認の証跡が再現不能
環境が変われば精度は劣化します。それでもAIは動き続ける。再学習の条件、停止の基準、責任者、確認頻度が未設計のままだと「使い続けてよい状態か」を判断できません。必要なのは、ドリフト監視と再学習判断を運用に組み込むことです。
停止・再学習・監視の判断基準が未設計
この3点が揃ってはじめて、AIは「現場で使い続けられる判断インフラ」になる。
まず相談するデータリストの設計対象は「モデル」ではなく判断の統治レイヤーです。 判断境界・責任分界・証跡・継続運用を、コードと文書の両方で実装し、組織の意思決定に接続できる状態に仕上げます。
何をAIに委ね、何を人が引き受けるかを定義し、その境界を運用に落とします。 介入条件、例外処理、承認フローまで含めて設計し、現場で実際に回る形で実装します。
判断境界定義（文書） / 運用フロー実装
事故時に責任が消える構造を潰します。 RACIで責任を明文化し、誰がいつ何を承認したか、どの根拠で判断したかを証跡として残す仕組みを設計・実装します。
責任分界（RACI文書） / 証跡ログ設計・実装
導入後に精度が落ちる前提で設計します。 ドリフト監視、再学習トリガー、停止・切り戻し基準を定義し、担当者が変わっても運用が継続する形で実装します。
継続運用設計（文書） / 監視・再学習運用の実装
机上の評価や提言で終わらせません。 監査・行政説明・取締役会で提示できる形に落とし、実装と文書を同時に揃えて、組織が責任を持って運用できる状態を作ります。
リスク評価やガイドライン整理で終了。実装・運用は現場に丸投げになり、証跡や責任分界が欠けたまま運用が始まる。
判断境界・責任分界・証跡・継続運用を、文書とシステムとして実装。第三者に説明できる状態で納品する。
まずは構造診断で、
設計の空白を特定する。
データリストが残すのは社内向けの報告資料ではありません。銀行・監査・行政の場で、そのまま提示できる形に落とし込みます。 判断の根拠を、運用に組み込める文書とシステムとして固定します。
AIに任せる判断、任せない判断、人の介入条件を明文化し、運用ルールとして固定します。
誰が承認し、誰が最終責任を負うか。事故時・監査時に責任が消えない構造にします。
ドリフト監視、再学習判断、停止基準を設計し、担当者が変わっても機能する状態にします。
データリストが提供するのは「安心感」ではなく、説明可能な構造です。 誰が最終判断者か、AIに委ねる範囲はどこまでか、根拠と証跡をどう残すか。 監査・行政・金融機関の場で、そのまま提示できる形に落とします。
AIの出力を「誰が」「どの条件で」採用したのかまで含めて設計します。 監査や有事の局面で、事後説明が破綻しないように、判断と承認の流れを固定します。
判断経路と承認経路を分離し、説明可能な形で残す
何を根拠に、どのデータで、どのモデルが、どう出力したか。 後から追えないAIは運用できません。証跡の粒度と保持方針を定義し、システムに実装します。
監査・開示に耐える証跡設計と、第三者提示用の構造化文書
精度劣化や環境変化は前提です。ドリフト監視、再学習の判断条件、停止と復旧の基準を先に決めます。 「使い続けてよい状態か」を継続的に判断できる運用モデルを作ります。
継続運用の判断基準と、定期レビューの仕組みをセットで実装
説明できる構造が、
経営の信用を守る。
売り込みはしません。現状のAI運用構造を確認し、どこに設計の空白があるかを一緒に見ます。 その30分で、構造診断に進む合理性を判断してください。
