AI活用の標準業務フロー（1枚）
このページは、本書で繰り返し登場する「生成AIを業務に組み込むときの標準手順」を1枚にまとめたものです。以降の各章では、「この章がフローのどこに該当するか」を明示します。
全体像（8ステップ）
- タスク定義（目的・読み手・意思決定点・制約）
- 情報分類（機密レベル判定 → 外部AI可否）
- 入力設計（CRISP-P等のテンプレで構造化）
- 生成（複数案・前提確認）
- 評価（CARE + 目的適合 + リスク）
- ファクトチェック（一次情報/複数ソース）
- 編集・承認（人間が最終責任）
- 再利用（プロンプト/成果物/検証結果の資産化）
各ステップのチェックポイント（要点）
| ステップ | 主要アウトプット | 典型的なチェックポイント |
|---|---|---|
| 1. タスク定義 | 目的/読み手/意思決定点/制約 | 「何を決めるのか」「使ってよい材料は何か」が明確 |
| 2. 情報分類 | 機密区分と利用可否 | 外部AIに投入できる範囲を確定（匿名化/要約の方針含む） |
| 3. 入力設計 | 構造化した指示（CRISP-P等） | 期待成果物の形式、品質基準、制約が明確 |
| 4. 生成 | 複数案の出力 | 前提が曖昧な場合は、先に質問させる（前提確認） |
| 5. 評価 | CARE評価 + 目的適合の判断 | 断定/捏造/脱線/過不足を検出し、改善指示に落とす |
| 6. ファクトチェック | 裏取り結果/根拠URL（社内一次情報含む） | 一次情報・複数ソース・時系列の整合性を確認 |
| 7. 編集・承認 | 最終成果物/意思決定ログ | 責任境界（AIに任せない範囲）を明確化し、人が最終責任を持つ |
| 8. 再利用 | プロンプト/成果物/検証の資産 | 「次回の短縮」に効く単位で保存（命名/版管理/廃止ルール） |
最小運用（Small Start）の考え方
最初から完璧を目指すより、まずは次の3点を必須にして、適用範囲を段階的に広げます。
- タスク定義（目的・制約の明確化）
- 情報分類（外部AIに投入してよい範囲の確定）
- 編集・承認（人間の最終責任、意思決定ログ）
関連章（参照先）
- 入力設計（CRISP-P）: 第5章：AIへの指示（プロンプト）設計
- 評価（CARE）: 第6章：AIの出力を評価・改善する
- リスク/倫理・機密: 第9章：AIリスク管理と倫理的配慮
ケーススタディ（最短で流れを掴む）
標準フローの全体像を掴むには、ケーススタディを先に読むのも有効です。