AIと立ち上げ、AIと走る

by mochizuki

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株式会社LayerX 望⽉瑛太（@omochi） AIと⽴ち上げ AIと⾛る

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© LayerX Inc.　 2 望⽉瑛太（@omochi）望⽉瑛太 @omochi 株式会社LayerX バクラク申請‧経費精算アプリ/ バクラク電⼦帳簿保存のPdM ↓ AI-BPO事業オペレーション略歴 ● 第2新卒で入社 ● SNS運用ディレクター ● プロダクトマネージャー 📝⾃⼰紹介 ● 地⽅出⾝で、⽣まれ育った環境に依存することなく選択肢が広がるような世の中になればいいなと考えています ● 2児のパパ、カメラ‧ギターが趣味 @mochi_vs_mochi ● プロダクトマネージャー ● AI-BPO オペレーション SNS運用ディレクタープロダクトマネージャーバックグラウンド ● プロダクトマネージャー

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バクラク受領代⾏について AI-BPO事業　

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© LayerX Inc.　 7 バクラク受領代⾏とは請求書の受領から開梱‧スキャン‧ダウンロード‧アップロードなどの業務負担を軽減柔軟で創造性の⾼い働き⽅をサポート各取引先担当者経理 POINT 02 POINT 01 POINT 03 受領した請求書の即時のデータ化ワークフローとのシームレスな接続あらゆる受領形式の請求書に対応アップロードメール送付郵送請求書受領業務をなくし、受領から申請‧請求書処理までを⼀本化データ化の⼿間削減‧ペーパーレス化による⼀元管理‧決算早期化を実現

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正確性と効率性にAIとアプローチするオペレーションと AI

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© LayerX Inc.　 12 アプローチの軸メインオペレーションの正確性UP メインオペレーションの効率性UP 周辺業務の効率性UP 周辺業務の効率性向上‧メインオペレーションの効率性向上 ‧メインオペレーションの正確性向上とAIを活⽤しながらアプローチをしているメインオペレーションの効率性の向上に AIを活⽤するアプローチメインオペレーションの正確性の向上に AIを活⽤するアプローチ周辺業務の効率性の向上に AIを活⽤するアプローチ

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© LayerX Inc.　 14 RAG 事業⽴ち上げ期、社内のメンバーでもわからないことは多数その中で質問しやすい環境を作りつつも限られたリソースの中で回答を効率化する必要がある周辺業務の効率性向上：FAQ slack窓⼝オーケストレーター回答に必要な情報をNotion DB（必要に応じてzendeskのヘルプガイド記事）に貯めておく NotionやZendeskという誰でも管理できるツールかつ、すでに活⽤されているツールでリソースを管理しながらFAQ回答を効率化社内メンバー管理者解決しないときは⼈を呼び出すコンテキスト強化

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© LayerX Inc.　 17 メインオペレーションの効率性向上：AIによる⾃動取得お客様の取引先様お客様環境に連携内部オペレーションお客様⾃動取得チェック可能な場合は⾃動取得⾃動取得できないものはオペレーターが⼿動取得請求書付きメール AIとオペレーターが協業して請求書を取得することで、請求書の取得速度を向上 AIを強化していくことで、お客様に請求書を連携するまでのスピードは向上させながら⼈の稼働を最⼩化していくことが可能となる

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© LayerX Inc.　 20 実際のアプローチメインオペレーションの正確性UP メインオペレーションの効率性UP 周辺業務の効率性UP 周辺業務の効率性向上‧メインオペレーションの効率性向上 ‧メインオペレーションの正確性向上とAIを活⽤しながらアプローチをしているメインオペレーションの効率性の向上に AIを活⽤するアプローチメインオペレーションの正確性の向上に AIを活⽤するアプローチ ex.FAQ⾃動化周辺業務の効率性の向上に AIを活⽤するアプローチ ex.AIによる⾃動取得 ex.AIによるダブルチェック

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AIを絡めたオペレーション設計まとめ

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© LayerX Inc.　 22 AIとの協業の鍵、その導⼊には罠もある鍵（Human-in-the-Loop）オペレーション設計において、AIとの協業をどう設計するか？実際のオペレーションもHITLを中⼼に据えた設計になっている HITLの設計≒AIを絡めたオペレーション設計スピードの喪失とコストの増幅：AIの強みであるスピードが失われ、コストが増幅するチェックの形骸化：⼈間が思考停⽌で承認するだけの”ゴム印作業”に陥り、危険なエラーを⾒逃す成⻑しないオペレーション：⼈間‧AIも改善されずオペレーションやアウトプットが設計当初から変わらない罠 HITLは万能薬ではない

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© LayerX Inc.　 24 Formalising Human-in-the-Loop オペレーション設計において、AIとの協業をどう設計するか？リスクの⼤きな物に絞る意識の覚醒を促す⼈以外の要素を改善オートメーションバイアスの危険性予期せぬ⼊⼒が招くAIの誤分類スケーラブルな監視の限界 Formalising Human-in-the-Loop: Computational Reductions, Failure Modes, and Legal-Moral Responsibility（arXiv） ‧⾼度なAIに対し⼈間が全ての挙動を監視することの困難性 ‧⼈間の認知能⼒を超えたAIに対する意味ある監視の限界の⽰唆 ‧AIへの過度な依存による、AIの誤りを⾒逃すリスク ‧⾃動運転事故におけるドライバーの注意散漫という実例 ‧AIが想定外の⼊⼒に対応できない学習不⾜のリスク ‧⾃動運転で「横断中の歩⾏者」を誤分類し衝突直前まで対応が遅れた実例過去のHITLにおける失敗事例等を踏まえても重要な視点

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© LayerX Inc.　 25 意識する3つの設計思想ヒントから得た3つの設計思想介⼊は『点』で絞る ‧AIの確信度が低いケース、ビジネスインパクトが⼤きいケースに限定して、⼈間の判断を仰ぐ ‧⼈間は本当に価値のある処理に集中する⼈間を『思考』させる ‧AIはあくまで提案を⾏い、最終的な判断は⼈間が担う ‧思考を促すUIを設計し、”ゴム印作業”を防ぐ AIを適切に『成⻑』させる ‧⼈間の修正は、必ずAIの再学習に繋がるフィードバックループを構築する ‧⼈のミスや⼈の稼働を最⼩化していくことを常に⽬指すこの設計思想を持って、AIと共に⾛り、現場オペレーションを進化させる