AIで「判断理由」を残す：属人化しないための"考えたログ"の作り方
業務が属人化する原因は、「作業が分からない」ことではありません。
多くの場合は 「なぜそう判断したのかが残っていない」 ことです。
tugiloでは、AIを「作業を代わる存在」ではなく "判断理由を残すための黒子" として使うことがあります。
よくある現場の悩み
中小企業や個人事業主の現場では、こんな悩みをよく耳にします。
- 前任者しか分からない判断がある
- マニュアルはあるが、イレギュラー対応が説明できない
- 引き継ぎ時に「その時はそう判断した」としか言えない
問題はスキルではなく、思考が記録されていないことです。
作業手順は文書化されていても、「なぜその判断をしたのか」という理由が残っていないため、同じ状況に直面したときに再現できません。
tugiloが使うAIの使いどころ
やることはシンプルです。
- 判断が必要だった場面で
- 人が「なぜそうしたか」を箇条書きでAIに投げる
- AIにこう聞きます
この判断理由を、第三者が読んでも分かる形に整理してください。
ポイント：AIに判断させているのではなく、人の思考を整理させているだけです。
具体例：業務ルールを変えたとき
例えば、業務フローを変更したときのことを考えてみましょう。
人が考えたメモ（そのまま）
- 以前のやり方だと確認が増えた
- 現場から不満が出ていた
- 月末処理が遅れていた
これだけだと、後から見返しても「なんで変えたんだっけ？」となりがちです。
AIで整理した後
## 業務ルール変更の理由
- 旧ルールでは確認工程が多く、現場負担が増加していた
- 現場から改善要望が複数上がっていた（2024年10月、11月に各2件）
- 月末処理の遅延が常態化していたため、ルールを変更した
これが 「判断ログ」 になります。
なぜこれが効くのか
1. 後から理由を説明できる
半年後、「なぜこのルールになっているのか」と聞かれたときに、すぐに答えられます。
「その時の担当者に聞かないと分からない」という状況が減ります。
2. 「なぜ変えたのか」が共有される
新しく入ったメンバーも、変更の背景を理解できます。
「前はどうだったのか」「なぜ今のやり方になったのか」が分かると、納得感が全く違います。
3. 次に改善するときの材料になる
判断ログが積み重なると、「この問題は過去にも同じ理由で起きていた」ということが見えてきます。
根本的な改善のヒントになります。
tugiloでは、このログが残らない改善は、やらない判断をすることもあります。
理由：後から検証できない変更は、失敗したときに学びが残らないから。
向いているケース／向いていないケース
向いている
✅ ルール変更が多い業務
✅ 属人化に悩んでいるチーム
✅ 少人数で回している会社
✅ 「なぜそうなったのか」が説明できない状況がある
向いていない
❌ その場限りの作業
❌ 判断理由を残す必要がない業務
❌ 完全にマニュアル化されている定型業務
実際の使い方（3ステップ）
ステップ1：判断が必要だった場面を書き出す
メモでもLINEの下書きでも何でもOKです。
例：
- お客様から納期短縮の要望があった
- 通常は2週間だが1週間でやってほしいと言われた
- 人手が足りないけど受けた
ステップ2：AIに整理してもらう
ChatGPTやClaudeに投げます。
この判断理由を、第三者が読んでも分かる形に整理してください。
ステップ3：整理されたログを保存する
社内のドキュメントツール（Notion、Google Docs、Slackなど）に保存します。
ポイント：完璧である必要はありません。 あとから検索できる場所に残っていればOKです。
tugilo視点まとめ
- AIは「判断を代わる」のではなく「判断を残す」ために使う
- 思考が残れば、属人化は一段階下げられる
- 迷ったら「この判断は説明できるか」で止まる
判断理由を残すことは、未来の自分やチームメンバーへの贈り物です。
AIは、その贈り物を「読みやすく整える」道具として使えます。
次のステップ
まずは、今週中に1つだけ試してみてください。
- 業務で判断が必要だった場面
- なぜそう決めたのかをメモする
- AIに整理してもらう
これだけです。
完璧を目指さず、まずは1つ。それが積み重なると、チーム全体の知識になります。
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