AI業務自動化で、
例外対応をどう扱うか。

これはレポートの構成を説明するための仮想例です。実際の取材、需要調査、購入意思や市場規模を示すものではありません。対象期間・確認日・出典は未設定です。

1. 誰の、どんな作業か

想定するのは、顧客から届く依頼を分類し、社内担当者に引き継ぐ小規模なサービスチームです。通常の依頼は処理できても、情報不足や判断が難しいケースでは、人による確認が必要になると仮定します。

2. 調べるべき問い

確認が必要な依頼は、どの程度発生するのか。誰が何分使って対応するのか。既存のツールで困っている点はあるのか。現在は、これらを裏付ける証拠がなく、需要の有無は判断できません。

3. 既存の代替策

共有メールボックス、表計算、タスク管理ツールによる手動確認を比較対象とします。低頻度なら、これらで十分かもしれません。新しい製品を導入する負担まで含めて比較する必要があります。

4. 考えられる製品仮説

5. この仮説を弱める条件

• 例外が少なく、手動確認の負担が小さい。
• 今使っているツールの設定変更で解決する。
• 社外サービスに顧客情報を渡せず、導入が難しい。

6. 次に行う最小の検証

対象チームに直近の具体的な対応例を聞き、個人情報を除いた作業の流れと所要時間を確認します。現状の負担が小さければ、開発せずに見送ります。継続的な負担が確認できた場合だけ、画面の試作や小さな点検サービスへの参加意思を確かめます。

この見本から分かること

NW NOTEが目指すのは、魅力的な話を並べることではなく、何を知り、何が分からず、次にどう確かめるかを整理するレポートです。