ここでは、人より生成AIを活用したほうがよい理由をまとめておきます。
大量・多様なデータを同時に扱える
- 人
数十〜数百件が限界。
経験や記憶に依存し、見落としが起きやすい。 - 生成AI
数万〜数百万件を同時に処理。
過去データ・リアルタイムデータを横断的に分析。
例
オペレーションでは「例外を含めた全体最適」が重要であり、人は構造的に不利。
パターン認識・傾向把握が圧倒的に得意
- 人
「経験的にこうだと思う」という仮説依存。
バイアス（成功体験・思い込み）が入りやすい。 - 生成AI
実績データから統計的・確率的に傾向を学習。
人が気づかない微細な相関も検出可能。
例
配送遅延、在庫不足、品質低下などの兆候検知はAIの得意領域。
未来予測と意思決定支援ができる
- 人
過去と現在を見て「予想」する。
不確実性が高いと判断が遅れる。 - 生成AI
過去＋現在データから未来の確率分布を予測。
「このまま行くと◯日後に詰まる」と事前に示せる。
例
問題が起きてから対処するのではなく、起きる前に打つのがオペレーション最適化。
判断→実行までを止めずに回せる
ただし、これは、業務設計をともないます。
- 人
判断と実行の間に会議・承認・属人判断が入る。
夜間・休日は止まる。 - AIエージェント
ルールと権限があれば自律的に判断・実行。
24時間止まらない。
例
スループットを止めないというTOCの観点で極めて重要。
品質がブレない（再現性が高い）
ただし、生成AIの再現性を上げるには、ルール化する、データを構造化する、生成AIの低温度化などの条件をともないます。
- 人
体調・経験・スキル差で判断品質が変動。 - 生成AI
同じ条件なら常に同じ判断。
改善はモデル更新で全体に即反映。
例
標準化・ルール化された業務ほどAI化の効果が最大化。
