AI導入の前にやるべきこと――「ベテランの勘」を言葉にする3ステップ

「AIを入れたいが、何から始めればいいのか」

生成AIの活用を検討している企業から、よくこんな相談を受けます。

「どのAIツールを選べばいいでしょうか」「AIに何をやらせればいいのか、決めきれません」

ツール選びから入ると、多くの場合ここで止まってしまいます。実は、AI導入の第一歩はツール選定ではありません。自社の「判断基準」を言葉にすることです。

どの会社にも「この人に聞かないと分からない」業務があります。

こうした判断は、担当者が異動や退職をすれば失われます。そしてもう一つ見落とされがちなのが、言葉になっていない判断基準は、AIにも渡せないという点です。

生成AIに「この請求書は怪しいですか？」と聞いても、何を基準に怪しいと考えるのかが自社で決まっていなければ、一般論しか返ってきません。AIの性能がどれだけ上がっても、この壁は残ります。

この点をよく示しているのが、京都銀行の事例です。同行は、決算書の粉飾と不正取引を見抜くAIモデルを内製し、本格運用を始めました。

注目したいのは、モデルを作る前の準備です。

こうしたベテランの暗黙知が、実際によく効く判定材料になったと報じられています。

私はこの事例で一番価値を生んだのは、AIモデルそのものではなく、ベテランの暗黙知を言葉にしたプロセスだと考えています。

AIは半年単位で進化し、作ったモデルはすぐに古くなります。一方で、書き出したノウハウは、どのAIを使っても活きる資産です。ルールによるふるい分けにも、生成AIへの指示にも、そのまま使えます。

銀行のような大規模なデータ整備は必要ありません。中小企業なら、次の3ステップで始められます。

与信チェック、請求書の確認、見積もりの査定など、「特定の人の判断」に依存している業務を1つだけ選びます。最初から全社に広げる必要はありません。

ベテラン担当者に、次のような質問をします。

本人も言葉にしたことがない場合が多いので、過去の具体的な案件を一緒に振り返りながら聞くのがコツです。

聞き出した内容を、短い文章の判断基準にまとめます。

例えば請求書チェックなら、

といった形です。振込先口座の急な変更は、なりすまし詐欺の典型的なサインでもあります。

これだけで、まずはルールでのふるい分けができます。さらにこの基準を生成AIに渡せば、「なぜ怪しいのか」を説明させる補助役としても使えるようになります。

自社の状況を確認するためのチェックリストです。

業務の棚卸し

聞き取り

書き出し

活用と更新

まずは「業務の棚卸し」の2項目から始めてみてください。

AIツールは今後も次々と新しいものが出てきます。どのツールを選んでも、数年後には置き換わっている可能性が高いでしょう。

だからこそ、投資の重心はツールではなく、自社のデータとノウハウに置くべきです。言葉にした判断基準は、AIが入れ替わっても引き継げる、会社の資産になります。

皆さんの会社の「ベテランの勘」は、書き出せていますか？

出典日経クロステック「京都銀が粉飾見抜くAI内製、10年分・200件の決算書から不正取引検知も」（2026年10月7日） https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/12036/