会社のAI活用が「個人の技」で終わってしまう理由と、Difyで資産化する前に考えること

大企業のAI推進の現場で、「各部署でそれぞれ便利なプロンプトを作っているが、その人が異動したら消えた」という話を聞くことが多い。個人のチャット画面に眠っているプロンプトは、その人が退職・異動した時点で失われる。Difyのようなプラットフォームが「資産化」として注目されるのは、こうした個人の工夫を組織のアプリケーションに変換できる点にある。

ただし、資産化を進めていくと「作ったが使われない」という状態に陥るケースが少なくない。理由のひとつは、着手する業務の選び方を間違えることだ。「便利そうだから」という理由で手をつけた業務が、実は月に2〜3回しか発生しない業務だったり、担当者ごとの判断差異が業務上まったく問題になっていない業務だったりすると、資産化にかけた工数が報われない。

着手する業務を選ぶ際の判断基準は、いくつかの問いで確認できる。「月に何回発生するか」「担当者間のばらつきが問題になっているか」「誤った出力が発生した場合の影響は許容範囲か」という観点が軸になるが、

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もうひとつ見落とされやすいのが、ドキュメント化の不足だ。個人が磨き上げたプロンプトには、その人固有の業務背景が暗黙の前提として入り込んでいることが多い。最低限「想定する入力の具体例」「出力してはいけない内容」「判断に迷った場合のフォールバック」「想定利用者のスキルレベル」の4点を整備しておかないと、他の人が使ったときに想定外の挙動をする。資産化しても「作った本人しか使えない」状態では、意味が半減する。

小さく始めるなら、全社展開より前に一つの部署・一つの業務でモデルケースを作ることが近道だ。効果を数値で示しやすく、現場の協力が得やすく、失敗しても影響が限定的な業務を1つ選び、実際に資産化して月次で利用状況を報告する。この積み重ねが、組織全体への広がりを後押しする。