「昨日と同じ指示を出したのに、今日のアウトプットが妙に違う。」
この違和感に気づいた瞬間、胃がきゅっと縮む。手戻りの匂いがするからです。
現場は忙しい。だからこそAIに任せたい。けれど結果がブレた途端、結局いちばん高いコスト——確認工数で支払う羽目になります。
これは根性論では片づきません。仕様の問題です。
経営が向き合うべきテーマは「便利さ」ではなく、再現性。ここを外すと、AIは静かに組織を疲弊させます。
派手に燃えないのに、毎日効いてくるもの
AIが原因のトラブルは、たいてい炎上という形では現れません。むしろ厄介なのは、日々の業務に薄く混ざり込み、じわじわ効いてくるタイプのブレです。
提案書の文体が先週と今日で微妙に違う。社内で「これ、誰が書いた？」が起きる。
見積や要件整理で、条件の並べ方や前提の置き方が変わる。指摘が入り、修正して、再提出して……気づけばループ。
手順書やSOPの粒度が日によって揺れる。現場が迷い、問い合わせが増える。
文章のリライトで基準が揺れて、“いつもの品質”が保てなくなる。
AIは作業を速くします。これは本当。
ただ、品質がブレると、速さより先に手戻りが来る。 そして手戻りは、やがて社内外の信用コストとして積み上がります。静かな損失。気づいたときには、もう習慣になっているやつです。
「AIの気分」ではなく、仕様変更が品質に侵入している
経営が見るべきは「モデル名」そのものではありません。見たいのは、納品物の一貫性。
ところが現場で起きていることは、しばしば「AIが気分屋だから」で処理されてしまう。ここが落とし穴です。
ChatGPTのようなサービスは、裏側でモデルの更新や入れ替えが起きます。見た目は同じでも、中身は変わる。
結果として、同じチャット・同じ指示でも、トーンや結論、粒度が揺れることがある。
現場の感覚としてはこうです。昨日まで優秀だった部下が、今日から新人のミスを連発する。数字の扱いが雑になる。前提を書き落とす。言い回しが急に軽くなる。
“同じ顔”なのに、中身だけ別人。 この不気味さが正体です。
だから対処を間違えると、組織の負担だけが増えます。
レビューを厳しくするほど、人が疲弊する。
プロンプトを凝るほど、その工夫自体が更新で揺れる。
担当者の腕に寄せるほど、異動や退職で崩れる。
必要なのは「上手さ」ではなく、上手さが揺れても壊れない再現性。QAの土台です。
“壊さずに試す”という発想が、事故を止める
ここで効いてくるのが、チャット運用の「セーブポイント」という考え方です。
チャットは、会話を伸ばすほど情報が混ざり、判断の根拠が散らかりやすい。さらに裏側の更新で挙動が揺れる。ならば前提を変えましょう。
変わる前提で、こちらが“型”で主導権を取り返す。
変わっても事故らない仕組み。これがガバナンスです。
ChatGPTには Branch in new chat という機能があります。言葉は地味ですが、意味は大きい。
あるメッセージ地点から会話を分岐させ、別のスレッド（枝）で試行錯誤できる。本流は残る。壊れない。便利機能というより、安全装置です。
重要な成果物ほど、「少しだけ試したい」が増えます。言い回し、前提、構成、リスク表現。
それを本流でやると、会話が汚れていきます。そして始まる、“戻れない状態”。ブランチはこれを止める。
たとえば見積の場面。前提条件が固まった地点をセーブし、別々の枝で「強気な提案（上位プラン訴求）」と「保守的な提案（コスト最適）」を作らせる。最後は差分だけを見る。
この運用ができるだけで、指摘→修正→再提出のループは目に見えて減ります。現場の体感が変わる。何より、判断の根拠が散らからない。
一点だけ、押さえておくべきことがあります。
ブランチで作った内容は、自動で本流に合流しません。だからこそ安全です。戻し方が決まる。
枝で結論を作り、前提・結論・注意点だけを3〜7行に圧縮し、本流へ貼り戻す。参照リンクで済ませるより、貼り戻した文章を“提出用の正”として残すほうが事故が減ります。
AIを“気分屋の相棒”にしない。主導権は人が持つ。ここが肝です。
静かに漏れるお金は、たいてい見過ごされる
怖いのは、派手な損失ではありません。毎日の“ちょい手戻り”。だから放置されます。
けれど、数字にすると表情が変わります。
AIのブレで、1日15分だけやり直しが出るとします。損失はこう書けます。
まず1人あたりで見える化すると、1日15分は0.25時間。営業日数を240日とすると、
1人で年60時間（約7.5営業日）が静かに消えます。
現場は「忙しい」で飲み込みます。でも経営は、ここを飲み込んではいけない。なぜなら、それは組織の設計で止血できる損失だからです。
よくある規模で試算してみましょう。時給3,000円、営業日数240日、10人なら、
年180万円。 しかもここに、再提出・信用・確認工数が上乗せされます。
だから最初にやるべきは「AIを賢くする」ではありません。手戻りの止血。 先にここです。
現場が迷わないための、5つのルール
ルールは多いほど守られません。必要なのは、事故の確率を下げる最小セットです。
ここだけ押さえれば、運用の背骨が立ちます。
- 重要案件ほど、長い同一チャットを引っ張らない
提案書・見積・SOP・社外文面。納品物が絡むなら、会話を伸ばすほど事故率が上がります。 - 「ここまではOK」を承認点としてセーブする
良かった地点で Branch in new chat。セーフティネットを先に張る。 - 試行錯誤は枝、本流は清潔に保つ
本流は提出用のレーン。枝は泥だらけで構いません。必要なのは自由ではなく、制御された自由です。 - 枝の成果は3〜7行に圧縮して本流へ戻す
自動合流しないから事故らない。要約して貼る。これだけで品質が安定します。 - プロンプトは“人”ではなく“型”に紐づけて資産化する
担当が替わっても回る状態を作る。「この仕事はこの型」まで落とす。属人性の排除です。
便利さではなく、再現性を買うという経営判断
ここから先は機能の話ではありません。業務への翻訳です。
見積作成、提案書、広報、CS返信、採用文面、SOP。業務ごとに“セーブポイント”の置きどころは違う。だから設計が必要になります。
どこを承認点にするのか。
どの成果物に、どのQA基準を置くのか。
誰が、いつ、何を確認するのか。
テンプレやプロンプトを、どう資産として残すのか。
AIは便利です。放置すると、静かに損します。
経営が買うべきは「便利さ」ではなく、再現性。これが組織の強さになります。
あなたの会社では、承認点が設計されていますか
最後に、ひとつだけ問いかけます。
あなたの会社で、AIのアウトプットは「どの地点で」「誰が」承認していますか？
もし答えが曖昧なら、いまこの瞬間も“サイレント更新”の影響を、確認工数と信用コストで支払い始めています。
逆に言えば、承認点とブランチ運用を置くだけで、事故は驚くほど減る。現場の呼吸が楽になります。
あなたの会社の業務フローに、このセーブポイントをどう組み込むべきか。もし迷われるなら、いつでも壁打ち相手になります。30分あれば、御社専用の「事故らない型」の骨格は見えます。一緒に頭を捻りましょう。
