オペレーション部門が複数のAI機能の改善を同時に進めるまで：帳票データ化の現場で整えた仕組み

TOKIUMでは創業期から、お預かりした領収書や請求書などを人がデータ化して保管するオペレーションを行っています。月に数十万枚を扱うオペレーション部門はサービスの根幹で、非エンジニアの社員が精度の課題を調べ、施策を立ててきました。効果を早く確かめたい一方、システムの実装やAI機能の検証はエンジニア待ちで、依頼が重なると改善が週単位で止まりました。
そこでモデルの検証、費用の確認、システムの実装を非エンジニアでも進められる仕組みを整えました。最初はエンジニアが用語と環境の説明に追われ、確認の往復も増えました。今は人のレビューで質を高めた正解データで、プロンプト改善からファインチューニングまでオペレーション部門が進めます。本番反映は相互レビューし、エンジニアが段階展開と監視を担います。
体制整備に着手した5月以降、非エンジニアの社員の提案が採用され、学習データの作り直しから精度検証、リリース判断までエンジニアの支援を最小限にとどめながら進めた事例が複数のAI機能で並行して生まれています。業務を知るオペレーション部門が自ら改善を実行するために、何を用意し、どう役割を分担したかを紹介します。