汎用AIレビューがワークフロー監査で見落とすもの

ワークフロー監査をChatGPT、Claude、Geminiに貼れば、おそらく有用なフィードバックが返ってきます。

そこを否定するつもりはありません。これらのツールは、ごちゃついた下書きを分かりやすくするのがとても得意です。抜けているセクションを見つけ、曖昧な表現を書き直し、次のステップを提案できます。

ただし、一回限りのレビューには静かな弱点があります。文書は改善しても、そのワークフローが本当に回るかをテストしないことが多いのです。

私もこの種のレビューを常に使っています。罠は、きれいな一文が、提出物の実力以上に自分を安心させることです。

モデルは整った表現を評価しがちです

弱いワークフロー監査も、一回書き直すと成熟して見えます。

書き直し前:

レポーティングに時間がかかりすぎる。AIは実績の要約に役立つ。

汎用レビュー後:

レポーティングワークフローには、キャンペーン実績データにAI支援の要約を適用することで、手作業の分析時間を削減する機会があります。

この文は読みやすくなっています。でも、必ずしも良くなってはいません。

どのレポートか、どのデータか、誰が持つのか、どの判断が変わるのか、要約が間違っていたら何が起きるのかは、まだ書かれていません。

抜け落ちる運用上の問い

ワークフロー監査では、私は次のような問いを重視します。

1. 何が仕事を始めるのか？
2. 今日のオーナーは誰か？
3. 誰がアウトプットを使うのか？
4. アウトプットによって、どの判断が変わるのか？
5. どの部分ならAIに任せても安全か？
6. どの部分にはまだ判断が必要か？
7. どんな失敗が信頼を傷つけるのか？

これらが抜けているなら、その監査はまだ準備できていません。

Provaが加えようとしているもの

Provaが勝つとしたら、すでに使っているツールより良いモデルを持っているからではありません。それは無理のある主張です。

勝つ必要があるのは、モデルの周りにあるシステムです。

レビューはスプリントにつながっています。スプリントはロードマップにつながっています。結果はプロダクト上の状態として残ります。次のステップは、提出物の証拠によって変わります。

つまり、ワークフロー監査は合格することも、修正になることも、土台の欠けを露出させることもあります。単に読みやすい文書に書き直されるだけではありません。

実務上の違い

汎用AIはこう聞きます。

この文書をどう改善できますか？

Provaが聞くべきなのは、こちらです。

この提出物は、ユーザーを次のスプリントに進めるほど強いですか？

こちらのほうが、ずっと厳しい問いです。

私は今でも汎用AIを常に使っています。ただ、順序を通じて前に進むことが目的なら、器が重要です。そうでなければ、言葉は良くなっても、運用上の問題は同じまま残ります。

AIに自分の仕事をレビューさせるとき、あなたが求めているのは、より良い文章ですか。それとも、より厳しい判断ですか？

ではまた、Chandler