ほとんどの AI 導入に関する議論は組織レベルで行われます。AI を導入するか、どのツールを使うか、どのポリシーにするかといった内容です。実際に影響を与える決定は別のところで下されます。それは特定のタスクの場面、リデザインのセッションで、誰かが「この作業を機械に任せるべきか？」と問う瞬間です。
このテンプレートは、その問いに順番に問う3つのゲートで答えます。
1. 解釈可能性。AI がどのように結果に至ったかを理解して説明できますか？できない場合、その作業は人間が担当します。2. 影響の重大性。AI が誤った場合、誰かまたは何かに重大な影響が及びますか？及ぶなら、その作業は人間と AI の協働で実行します。3. 標準化。入力と出力が明確に定義され、同じ手順で繰り返されますか？はいなら完全委任。いいえなら人間と AI の協働に戻ります。
3 つのゾーンが導き出されます：人間が判断、コーパイロット（共同支援）、完全委任。各ゾーンには、それを指し示す兆候と、そのゾーンに伴う注意点があります。
他との違い：採用しないことも正当な結論です。ほとんどの委任フレームワークは AI が関与することを前提とし、どの程度関与させるかだけを問います。ここではレッドゾーンが本当の出口になっているため、チームはあるタスクで AI を使わないと決め、その理由を記録して終了できます。それにより「ここでは AI を使わない」という直感的な判断が、説明・擁護できる判断になります。
対象者：プロセス改善のファシリテーター、Lean と BPM の実務者、運用チーム、そして AI 導入ワークショップを実施するすべての方。ゲートは学習システムを前提としていないため、学習モデルだけでなく決定論的な自動化にも適用できます。
使用方法
候補となるタスクまたは意思決定を上部のボックスに記入してください。具体的であればあるほど良い。
実際にその作業を行う人と一緒に、3つのゲートを順番に進んでください。順番を飛ばさないでください。
判定が出た最初のゲートで止まってください。ゾーンと理由を記録してください。
イエローとグリーンの場合は、本番導入する前に、スコープと期限を定めたパイロットを設定してください。
この手法を成立させる1つのルール：タスクを実行する人がゲートを進め、技術に詳しい人が行うのではありません。ゾーンはツールについての判断ではなく、作業についての判断です。
公的部門のプロセスマップ作成ワークショップで開発・現場検証済み。ゲートの判定基準は Shrestha、Ben-Menahem、von Krogh（2019）、California Management Review の研究を基にしています。
