99.9％の精度を100％にするには
梶川：しかし、AIだけで100％の業務を完遂するのは現状では難しいですよね。そこで「Human in the Loop」が必要になるということでしょうか。
秋葉：そのとおりです。特に我々が扱う経理・財務領域は、1円のズレも許されないミッションクリティカルな業務です。AIの精度が仮に99.9％だとしても、残りの0.1％のリスクを排除するために人の目が不可欠です。また、業務全体を見渡すと、AIシステムとAIシステムの間に落ちてしまう「隙間の業務」が必ず存在します。従来の自動化ツールではここで止まってしまいましたが、AI-BPOでは、そこを人がつなぐことで、プロセス全体を止めずに回し続けることができます。さらに重要なのは、人が介入した際の修正データをAIが学習することで、「次はAIだけでできる」領域がどんどん広がっていく点です。この自己進化するサイクルこそが、AI-BPOの真髄と言えます。
「銀の弾丸」は存在しない。業務の自動運転化までのステップ
梶川：LayerXでは業務の自動化レベルを自動車の自動運転になぞらえて定義されていますが、詳しく教えてください。
秋葉：私たちは業務の自動運転をレベル0から5までの段階で定義しています。「レベル0」は手動、「レベル1」は一部の単純作業の支援、「レベル2」は人が主体でシステムが高度にアシストする状態です。SaaS導入によるDXを進めてきた多くの企業は、現在このレベル1〜2の段階にあると言えます。「レベル3」以降が、AIシステムが主体となる世界です。特定の条件下でAIが自律的に業務を完遂します。「レベル4」になれば、例外対応のみ人が介入する高度な自動運転となり、最終的な「レベル5」は完全自動運転です。
梶川：多くの企業がAI導入といっていきなりレベル5を目指そうとして、挫折してきましたよね。
秋葉：すべての業務を一足飛びにレベル5にするのは「銀の弾丸」を求めるようなもので、非現実的です。現実的な解としては、業務を細分化し、「この定型業務はレベル5（完全自動化）」「ここは複雑だからAI-BPO（Human in the Loop）を入れて、アウトプットとしてはレベル4相当を実現する」といったように、業務ごとに濃淡をつけながら全体のレベルを上げていくアプローチが必要です。何でもAIで解決しようとするのではなく、まずはSSOT（Single Source of Truth：信頼できる唯一の情報源）となるデータを整え、どこに人の判断が必要かを見極める「業務理解の解像度」を上げることが、自動運転化への第一歩になります。
