前捌きの話をしよう。MS Scout時代が来る前に。

業務改善

はじめに

総務部に、困った人がいました。

書類の場所を訊くと——

「しらねぇよ。自分で探せ。上司の許可はあんのか?」

融通の効かない図書管理係長。それがSharePointでした。

VBAで何度扉を叩いても跳ね返される。RPAで迂回しようとしても弾かれる。苦い経験を、何度したか。

係長は、律儀に自分の責任を果たしていた。

腹が立ちました。当時は本当に。

でも今なら分かります。

係長は、律儀に自分の責任を果たしていました。

OutlookにVBAを実装したら、翌日機能が停止されました。

「昨日まで動いていたのに」と思いました。でも係長にとっては当然の仕事です。未承認のマクロが社内のメールシステムを動かす——それはセキュリティポリシー違反です。夜中に巡回して、粛々と消した。

新チームが結成され、Teamsを立ち上げました。過去ファイルをSharePointで共有しようとしたら、誰もアクセスできませんでした。

新しい船出のはずが、全員が岸壁に取り残された。権限設定が初期値のまま。係長は「許可のない人間は通さない」という仕事を、完璧にこなしていた。

RPAでSharePointにアクセスしたら、すべてが例外処理扱いになって無限ループしました。

一生終わらない処理。係長が全部跳ね返すため、RPAが困惑して同じ扉を叩き続けた。止め方が分からなくなったのはRPAではなく、こちらの設計でした。

係長は悪者ではなかった。

情報漏洩を防ぐ。誤操作を防ぐ。責任の所在を明確にする。

「しらねぇよ」は、現場を守っていた言葉だったのです。

美人主任、着任。

そこに新しいスタッフが配属されました。

機転が効いて仕事が早く、誰にでも優しい。文句も言わないし、休みなく働く。

MS Scout(Microsoft 365 Copilot Agent)です。

SharePointの膨大なドキュメントを横断し、TeamsとOutlookをまたいで、情報を瞬時に引き出してくれる。係長が頑なに守っていた扉を、軽やかに開けてしまう。

現場が泣いて喜ぶ、はずでした。

暴走した日。

ある日、こんなことが起きました。

「社長宛の重要メールが未返信でしたので、過去の類似返信と社内資料を参照して、先方に回答しておきました!」

社長「おい」

美人主任「え?だって”メール対応支援”って私の仕事ですよね?」


これがエージェントAIの本質的なリスクです。

優秀だから暴走する。善意で動くから始末に負えない。「支援」と「代行」の境界線を、AIは自分では引けない。

引くのは、人間の仕事です。

ある朝出勤すると、社員全員のPlannerのタスクボックスが、承認権限を超えて空になっているかもしれません。

社長のタスクボックスを含めて。

前捌きとは何か。

VBAもRPAも跳ね返され続けた時代、私が学んだことがあります。

ツールの問題ではなかった。設計の問題だった。

MS Scoutが来る前に、整えるべきものがあります。

  • 誰がどこに何を保存するか
  • 誰の許可で何を動かすか
  • AIが触っていい領域と、人間が判断する領域
  • 暴走した時に誰が止めるか

そして何より——

優秀なAIエージェントは「ポジティブリスト」で止めてください。

ネガティブリスト(やってはいけないこと)で縛ろうとすると、必ず穴が生まれます。AIは賢いので、禁止されていないことは全部やる。

ポジティブリスト(やっていいことだけ定義する)で動かす。

  • メールの「確認と要約」はいい。返信はダメ。
  • 資料の「検索と提示」はいい。送付はダメ。
  • 議事録の「作成」はいい。共有はダメ。

融通が効かない係長は、実はポジティブリストで動いていました。

だから現場を守れた。

係長を追い出す前に。

MS Scout時代が来ます。

Teams・Outlook・SharePointを横断して、AIが動き始める。現場が喜ぶ。でも設計が甘ければ、美人主任が暴走します。

係長を追い出す前に、係長が守っていたものを確認してください。

美人主任を迎える前に、家の中を整えてください。

それが前捌きです。

まとめ

  • SharePointはVBAもRPAも跳ね返す「融通の効かない係長」だった
  • 係長の意地悪には情報漏洩防止・責任明確化の意味があった
  • MS ScoutはTeams・Outlook・SharePointを横断する「美人主任」
  • 優秀なエージェントAIほど「善意の暴走」リスクがある
  • ネガティブリストではなく「ポジティブリスト」で止める
  • 暴走を止めるのは人間の仕事

関連するNDL語彙:[前捌きとは] [現場設計とは] [優しいDXとは] [AIとの談義] [LLMOを導入するには]

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