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AI技術のオフィス業務適用にあたって,経営者を始めとした利用者側には,AIに対する過度な期待がある一方,AI技術は業務の一部タスクにのみ適用可能であることが多い現実がある.また,システムの構築にあたって対象業務に関するデータを元に学習データを作成する必要があり,そのためには,業務に関連する知識や経験が必要となる.たとえば,事務手続きについての質問に回答する照会応答業務において,AI技術を用いて質問を自動分類し,回答候補を照会応答担当者に提示することを考える.この場合,業務マニュアル中の各記述について,どのような質問に対する回答かという情報を付与し,学習データとして作成することが考えられる.このような作業は,ベンダを含む開発部門側だけではできないため,開発を依頼する事業部門のメンバがプロジェクトに参画する必要がある.また,AI技術の中で重要となっている機械学習技術は,確率的な振る舞いをし,入力によって異なる出力が確率を元にした確信度とともに得られる.そのため,入力によっては望ましい結果が得られない場合がある.適用業務によっては,たとえば確信度の低い出力が得られた場合は複数の候補を出力するといった後処理を別途開発し,システムとしてその利用者が満足する結果を提示することも必要となる.その結果,事業部門側がシステム構築にかかるコストに見合う効果が得られる見込みを立てられず,業務適用の検証段階でプロジェクトが終わり,AI技術の検証に多くのコストをかけたにもかかわらず本格展開に至らない状況も生じている[ 2 ].。
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