【IT×文書処理】九工大生Ashが説く「AIを使わない設計」1000件中3件だけ人が見る発想

Zennで公開されたAshさん(九州工業大学3年生・株式会社mocomoco/コテラス所属)の記事です。テーマは「AIエージェント設計における、AIをいかに『使わない』か」という視点。

「AIをフル活用しろ」の逆張り、というより「AIに任せる範囲を絞ることで、初めて実運用できる」という設計論です。中小企業の現場で「AI入れたけど確認コストが増えた」という状況にドンピシャで刺さります。

僕が注目したのは、業務を6段階に分解して「AIが担うのは1段階だけ」と割り切っている点です。ここを設計せずに「AI導入」だけ進めると、ほぼ確実に「Human in the Loop」で止まります。

AIエージェント設計の課題

「AIエージェントで業務を自動化しよう」と考えた時、こんな壁にぶつかります。

Ashさんの記事は、この最後の「AIを使わない選択」を先に検討することの重要性を、実装者目線で書いています。

記事内で紹介されている2つの状態は以下です(Zenn、2026-08-14)。

前者は「AI導入直後の姿」で、後者が「運用として回る姿」。移行のためには「人間が確認しなくてもよいケース」を意図的に増やしていく設計が必要、というのが骨子です。

裏を返すと、Human in the Loopのまま放置している職場は、AI導入コストと確認コストの両方を払い続けていることになります。

記事内で提示されている請求書処理の6段階は以下です。

ポイントは、AIが担うのは段階3(非構造化データの構造化)だけという点です。残りの段階は既存のOCR・プログラム処理・ルールベース照合で十分機能します。

記事内では、この設計で「1000件中3件」だけが人間確認対象になり、AIの構造化精度は「99%正確」と報告されています。言い換えると、997件は人間の確認なしで通せる、という運用に近づけるための分解、ということです。

一次情報の範囲では、「AIエージェント=万能な自動化ツール」ではなく、 「AIエージェント=非構造化データを構造化するだけの部品」と割り切っている点が特徴です。

裏を返すと、以下のような状況で効きます。

派手な削減時間ではなく、「AIをどこに置くかの位置設計」を先にやろう、というトーンです。

ここからが本題です。年商5億規模の会社で、この「AIを使わない設計」を文書処理業務に取り入れるならどう組み立てるか。

項目	Zenn元記事(個人検証)	中小企業(年商5億・社員30名)
対象	個人の実装検証	経理・総務の文書処理業務
ツール	AIエージェント+OCR+ルール照合	ChatGPT/Claude API+既存OCR(月1〜3万円、2026年9月時点。要最新価格確認)
データ	請求書PDFサンプル	月間100〜500件の請求書・発注書PDF
月額費用	検証環境	推定月3〜8万円(API従量課金+OCRサービス、2026年9月時点)
初期費用	ほぼゼロ(個人検証)	推定 50〜150万円(業務分解ワークショップ+PoC実装)
体制	個人1名	経理担当+外部エンジニア月10〜20時間
期間	個人検証	1ヶ月で業務6分解→2〜3ヶ月でPoC→定着

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「AIエージェントを入れれば業務が自動化される」わけではありません。

業務を工程分解→AIに任せる工程を1つに絞る→残りはルール処理→例外だけ人が見る、という順序で組み立てて初めて、Human on Exceptionが見えてきます。

派手なAI活用ではないですが、「AI導入後に確認コストで潰れる」パターンを回避するための、地味で本質的な設計論です。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。