AI導入が止まるのは、精度より「例外時の戻り道」がないから

AI導入の相談で見落とされやすいのは、通常時に動くかどうかだけを確認して終わることです。

実務では、次のような例外が起きたときに業務が止まります。

・通信が切れて途中保存が残らない

・再実行で同じデータが二重登録される

・担当者の権限変更後に承認が止まる

・誰がどの判断をしたか後から追えない

・担当者不在時に復旧手順が分からない

導入前に、1つの業務だけを対象に「通常時・通信断・再接続・重複・権限変更・担当者不在」を順に確認すると、導入後の手戻りを減らすための論点を整理できます。

重要なのは、いきなり全社展開することではなく、失敗しても戻せる小さなテストを先に作ることです。テスト結果は、成功／失敗だけでなく、未確認事項と次の改善案まで残します。

KKnovaでは、実データや認証情報を預からず、匿名サンプルまたは同意済みテスト環境を前提に、1業務単位の継続性テスト表・想定障害シナリオ・確認結果を整理しています。プロフィールの出品サービスから「AI導入前の継続性ブレークテスト」を確認できます。