寓話
経理係がカウンターを撤去した後、注文はついに自力で最後まで進んだ
布荘は以前、受注、反物の採寸、染色、集金をそれぞれ別の机で守っていた。店主は最初、人手で回す紙切れに頼って仕事をしていた。顔なじみの道で、規模が小さいうちはめったに失敗しなかった。布荘は気づいた。旧来のプロセスに各段階で AI ボタンを足しても、自動的に新しい仕事のやり方にはならない。価値は注文一件全体の流れの結果で測るべきだ。
その後、注文が少ないときは走り回って穴を埋められたが、繁忙期になると、色変更、未払い、欠品は最後になって初めて見つかることが多かった。繁忙期には情報は依然として机と机の間で途切れ、部分的な自動化が増えるほど、漏れは遅れて露見する。プロセスが描き直されなければ、効率は待ち時間の位置を移しただけだった。
最初の修補は急ぎだった。店主はまず店員に紙片をもっと美しく書かせ、催促の印をさらにいくつか押させた。紙片は美しくなり、催促の印は増え、局所的には加速したように見えたが、工程をまたぐ漏れは納品まで露見しなかった。しかし新たな不具合も現れ、皆は最も目につきやすい場所だけを見て、遠くの小さなずれがますます深く積み重なった。
彼らは注文の成果を軸に仕事を組み直した。AI が識別・起草・検証を担い、人が例外判断を担い、在庫・支払い・配送状況が要所で自動的に連携する。
後に彼は一着の衣服の完全な行方を基準に座席を並べ直した。布を量る時点で在庫を確認し、染色の前に未払いを確認し、出荷前に旧サンプルを回収する。この一手間は面倒で、当初は工期を遅らせた。しかし数回を経て、手戻りが減り、職人も気まぐれで規則を変えなくなった。注文はついに結果を中心に自動で流れ、AIはもはや古いカウンターの横に増えた一対の手ではなくなった。
これ以降、評価はあるツールがどれだけの動作を完了したかではなく、一件の用事がより速く、より正確に結果へ到達するかどうかで見られるようになった。これこそが AI-native workflow の起点である。
仲間はもはや自分の小さな担当部分だけを終わらせるのではなく、仕事全体を囲んでリレーするようになった。それ以来、新しいやり方は古い机を磨き直すことではなく、各ステップが次のステップに必要な情報を携えることだった。