プランニングダッシュボード: AIレビュー前後の比較

左側のダッシュボードは、レビューパス前にプランニングチームが見ていたものです。37のKPI、四つの時系列チャート、二つのピボットテーブル。すべてが技術的には存在していましたが、何も優先順位づけされていませんでした。

プロンプトチェーンは三段階で実行しました。まずダッシュボード仕様の全読、次にシニアレビュアーなら何を削るかを問う批評パス、そして生き残った十個の指標だけを使ったリビルドパスです。その結果が右側です。

変わったこと: 27の指標が削除されました。間違っていたからではなく、意思決定に関連しなかったからです。残った二つの時系列チャートは、システムから引き出しやすいものではなく、実際のプランニング上の意思決定(発注点 vs 現在の在庫ポジション)を軸に再構成されました。

かかった時間: 40分、Claudeセッション1回、構造化されたプロンプトチェーン一本。AIはプランニングの文脈を理解していたわけではなく、与えられていました。プロンプトには、そのダッシュボードが支えるべき意思決定と、それを読む対象者が含まれていました。その文脈こそが仕事をこなしたのです。

やらなかったこと: AIは背後にあるデータへのアクセスを持っていませんでした。構造とフレーミングをレビューしただけで、数字そのものはレビューしていません。生き残った十個の指標が正しく計算されているかは、依然として人間が検証する必要がありました。自動化は構造を担当し、判断は精度チェックを担当します。

失敗モード: 批評プロンプトの最初のバージョンは攻撃的すぎました。プロンプトが知らなかった下流プロセスにとって実は不可欠だった十二個の指標を、削除対象としてフラグ立てしてしまったのです。第二版では制約を追加しました。「週次のS&OPパックに供給される指標の削除は一切提案しないこと」。これでより有用な結果が得られました。