AIが分析を行い、人間が判断を下す。

なぜ重要なのか

コンプライアンス業務は人間の仕事です。AIによる校正ツールによって、その根本的な部分を変えるべきではありません。規制当局は、誰が請求を承認したのかを知りたがります。裁判所は、誰が署名したのかを知りたがります。監査では、あらゆる決定における人間の管理履歴を確認したがります。これらはどれもAIが問うべき問題ではありません。

しかし、コンプライアンス業務は量も膨大です。人間のレビュー担当者が注意深く読むことができる資料の量は増えていません。注意深くレビューする必要のある資料の量は増え続けています。レビュー担当者の負担を増やして（そして品質の低下を受け入れる）か、最も必要とする業務に彼らの注意を集中させる方法を見つけるかのどちらかです。

AIサポートワークフローは、後者の道です。AIがすべての資料を読む負担を引き受けます。人間は、重要なすべての事項を決定する負担を引き受けます。最終的な決定は依然として人間が行います。摩擦は解消されます。

パートナーシップモデル

Aprooveワークフローでは、人間とAIがそれぞれ異なる補完的な役割を果たします。

AIの役割：

• 通常では注意深くレビューされない可能性のあるコンテンツを含め、ファイル全体を読み取ります。
• 定義されたリスクパターンに一致する文章、画像、コンポーネント、またはセクションを特定します。
• コンテンツを参考資料（スタイルガイド、規制フレームワーク、ブランドブック、禁止語リスト）と比較します。
• 特定された問題を解決するための提案を作成します。
• 注意が必要なコンポーネントに添付された構造化されたタグとメモを使用して、人間のレビュー担当者に概要を説明します。
• 規模の必要に応じて、複数のファイルを一度に処理します。

人間の役割：

• AIの調査結果を調べ、それぞれが正しいかどうかを判断します。
• 間違っているAIエージェントのフラグを上書きします。
• 正しいAIエージェントのフラグを受け入れ、それらに基づいて行動します。
• ワークフローレベルの決定を行います: 承認済み、拒否済み、変更が必要、エスカレーション。
• AI にはないコンテキスト (意図、対象者、ビジネス上の考慮事項) を必要とする判断を適用します。
• FDA 21 CFR Part 11 に基づくオプションの電子署名確認でサインオフします。

両者が出会う場所:

• エージェントが表面化します。人間は表面が現実のものかどうかを判断します。
• エージェントが提案します。人間は承認または修正します。
• エージェントがルーティングを推奨します。人間は上書きできます。
• エージェントの出力は、[AI GENERATED] タグ付けで監査証跡に記録されます。人間の回答は、その横に表示され、個人に帰属されます。

AI が価値を付加する場所

ワークフロー内で AI が明確な価値を付加する一般的なパターンをいくつか示します。

• 取り込み時の事前スクリーニング。 ファイルがワークフローに入ると、最初に AI エージェントが実行され、既知のリスクパターンにフラグが付けられます。レビュー担当者は、フラグが付けられたファイルを受け取ります。彼らは、何も知らない状態から始めるのではなく、注意を集中させます。
• サイクルの途中で専門家によるスキャン。 レビューの途中でレビュー担当者がエージェントを呼び出し、集中的なチェック (規制開示、ブランドの一貫性スキャン、トーンの検証) を行います。彼らは、決定を下す前にセカンドオピニオンを得ます。
• 承認前の最終検証。 ワークフローが承認で終了する前に、最終段階のエージェントが実行され、直前の変更によって新たなリスクが導入されていないことを検証します。人間の承認者は、クリーンな最終スキャンまたは対処すべき問題のリストを確認します。
• 紛争解決の入力。 担当者間で意見が一致しない場合、エージェントの分析は、紛争マネージャーが決着をつけるために使用する入力の 1 つになります。
• 大量の作業。 カタログ規模またはキャンペーン規模のレビューでは、すべてのファイルのすべてのページを読むことは現実的ではありません。エージェントはアセットを並行して横断し、人間はフラグが付けられたコンポーネントを確認します。

いずれの場合も、エージェントは情報を生成します。人間は決定を生成します。

人間が行うべきこと

プラットフォームでは、ワークフローのステップに AI エージェントが回答することはできません。以下の事項は常に人間が行います。

• 承認
• 却下
• エスカレーション
• ワークフローのルーティング決定
• 電子署名が必要な承認
• 紛争解決
• AIによる検出結果の上書き
• 法的および規制上の意味での監査証跡への署名

決定に至るすべてのステップは、人間が決定ボタンをクリックすることで終了します。

メリット

• 意思決定権限は本来あるべき場所に留まります。 人間が承認、却下、エスカレーション、署名を行います。AI は行いません。
• AI は人間がスケールできない作業を行います。 すべてのページを読み、参照資料と比較し、ボリューム全体にわたるパターンを明らかにします。
• レビュー担当者はコンテキストを持って作業を開始します。 AI の調査結果は、人間がファイルを開く前（または人間が呼び出したとき）にファイルに表示されるため、レビューは適切な場所から始まります。
• 説明責任が明確です。 AI 出力には [AI 生成] のタグ付け、すべての決定には人間の帰属、両方の完全な監査証跡があります。
• 上書きは簡単です。 レビュー担当者は、ファイル内で AI の調査結果を直接確認、編集、または却下します。 AIは壁ではなく、貢献です。
• ガバナンスは構造的なものであり、手続き的なものではありません。プラットフォームは、AIが意思決定できないように設計されています。これは強制しなければならないポリシーではなく、システムの仕組みです。

対象者

• コンプライアンス、法務、規制関連チーム 意思決定権を失うことなくAIの活用を望む方。
• オペレーションリーダー 人間だけでは処理できない量のレビューを管理する方。
• ブランドおよびクリエイティブガバナンスチーム AIを強力なツールとして活用するレビュープログラムを構築する方。‍
• ITおよびセキュリティチーム 人間の権限が義務付けられている規制環境におけるAI導入を評価する方。

内部構造

AIサポートワークフローは、Aprooveのワークフローエンジンによって実行されます。AIエージェントの呼び出しはアクションとして構成されるか、プロンプトテンプレートセットとしてレビュー担当者に提供されますが、ワークフローステップの決定はエージェントに割り当てることはできません。決定に関わるすべてのステップは、ステップゲスト（担当者）または担当者のステップグループによって管理され、AIエージェントはタグとメモを通じて分析結果をプルーフに反映させます。AI生成コンテンツには自動的に[AI GENERATED]という接頭辞が付けられ、実行に関連付けられた担当者に帰属します。監査証跡には、AIアクティビティ（エージェントID、モデル、プロンプト、コスト、結果）と人間のアクティビティ（決定、必要な場合は電子署名、コメント）がプロジェクトレコード内の並行ストリームとして記録されます。適切なファイル権限を持つユーザーは、AIの結果を人間が上書きできます。