株式会社 Shippio（シッピオ）【公式】

Shippioオペレーション部・ド文系の寺尾です🚢 国際輸送の実務が主務ですが、オペレーションを進化させていくことが大好き（趣味？）です。 今回は「書類催促業務」の進化をご紹介します📃 //前提// 現地から必要書類が届かないとき、催促の連絡をする作業があります。 //かつての姿// 担当者が対象案件の過去のメールのやりとりを全部読み、「この案件は催促すべきか、まだ待つべきか、待つとしたらいつまで待つべきか」などを判断していました。🧑‍💻 正直、当初私はこのタスクに対して「それほど難しくない」という評価をしていましたが、実は一定の経験値が必要で、初めて担当する人にとっては頭を悩ませる、そんなタスクだったのです。 //何を行ったのか// 2段階のステップで進めました。 いきなりAIに渡さなかったというのがポイントです。 【1段目】文脈を読んで決めていたことを、選択式に翻訳する 起こりうる状態を整理して、そこから選ぶ形にしました。 これだけで、経験の浅いメンバーでも一定迷わず進められるようになります。 文字にすると一瞬ですが、まずは脳がちぎれそうなくらい思考回路を言語化し、その後「ああでもないこうでもない」と議論しました。 「いやいや。毎日無意識にできている仕事を言語化するのがそんなに大変か？」と思う方もおられることでしょう。 しかし、私はこれが一番大変でした。無意識にできていることこそ、言語化が難しい。 大変ですが、いつか誰かがやり切らないとその先はありません。 【2段目】その選択自体をAIに代行させる 1段目で「起こりうる状態」を選択肢として並べ終えているので、AIに渡すのは簡単です。 具体的には、GAS（Google Apps Script）からGemini APIを呼び出し、メールのやりとりを読ませたうえで「この案件はどの選択肢に当てはまるか」を選ばせています。🤖 ここが大事なところなのですが、AIは次に何をすべきかを考えているわけではありません。 やっているのは、文面を読んで当てはまる選択肢を1つ選ぶことだけ。選んだ後に何をするかは、1段目で人間が決めたルールがそのまま実行されます。作文をさせているのではなく、マークシートを塗らせているイメージです。 そしてこの形にすると、答え合わせができるようになります。 人が選んだ結果とAIが選んだ結果を突き合わせれば、何%合っているかが測れます。実際この仕組みは精度88%でした。そして日々この数字は向上し続けています。 逆に「この案件どうしたらいい？」と自由に答えさせていたら、何が正解か決まっていないので、精度を測ることすらできません。🤷‍♂️ //いまの姿// 担当者の作業は1日約30分から5分へ。削減率83%です。 これで人の役割はAIの精度確認とAIへのレクチャー、それに本当に急ぐ案件の対応だけになりました。 個人的にはこの事例のように「〜〜するのが当たり前」と思われていた仕事内容を刷新し、職能が進化していく感じが快感です。 //終わりに// もし1段目を飛ばして、いきなり2段目から入っていたら確実に失敗していました。 仮にうまく行ったように見えても、結局品質が担保できず無用の長物になります。 なぜなら判断基準が揃っていない仕事をAIに渡しても返ってくるのは不安定な結果だけで、しかもそれが不安定なのかどうかすら判定できないからです。 「AIに任せる」の前に、「人が迷わない形にする」。 地味ですが、この順番だけは外せないと思っています。 #生成AI #業務効率化 #GAS #Gemini #物流DX