Sakana AIの発表内容
社内データを別の場所に移動させずに意味や関係を定義し、AIによる状況理解から業務の実行までをつなぎます。
情報の収集から判断、人の承認、実行までの流れを、ワークフローとして記述してAIを動かせます。接続先のデータが更新されると内容が反映され、最新の状況に合わせてタスクを処理します。あわせて、アクセス権限や人の承認を入れるタイミングも細かく指定できます。AIがどの根拠で判断し、何を実行したかも記録に残るため、事後の検証が可能です。
案件ごとに一から設計していたデータ整理や手順の設計を共通化し、現場の運用業務を円滑に進められます。
つまり、どういうこと？
ざっくり言うと、会社のルールや書類をAIに正しく理解させ、決められた手順で仕事を任せるための司令塔です。部署ごとに散らばる資料を動かさずに意味を読み取らせ、人の確認を挟みながら作業を進められます。新人社員に業務マニュアルと社内規定を渡し、要所で承認を取りながら実務を任せる運用の仕組みに近い形です。
編集部の見方
モデルの賢さを競うだけでなく、組織のルールや既存データの置き場に踏み込んだ点に筆者は感心しました。現場でAIを動かす際に一番手戻りが多いのは、データの形式合わせと社内ルールの整理だからです。
かなり実用的な着眼点です。
ただ、実務の手順を過不足なく指示文や設定に落とし込む作業は、現場側にも一定の負荷がかかりそうです。社内データの整備が進んでいない企業では、導入前の交通整理が最初の壁になるかもしれません。冬以降に予定される実際の企業導入事例で、運用の負担がどこまで軽くなるかを見届けたいところです。
誰に関係するか
社内データを使ったAIの判断業務を設計している人は、データを移し替えることなく承認や実行までの手順を組み立てられるようになります。
出典: Sakana AI ↗
