AI 監督者 スキルとは、目標設定・例外処理判断・倫理判断・連携システムの理解の4つを、AIを使う全社員が持つこと、という提言が出た。このうち「承認を絞る」判断は、私たちの決裁台帳にも出ていた。社長に上げた決裁の回答率は、4週で94%から69%に下がった。起票は53件、21件、38件、29件で、増え続けたわけではない（自社台帳の実測、2026年9月2日〜29日分を10月12日に数え直した値）。
提言が求める4つの要件
2026年10月7日、株式会社みらいワークスが連載コラムで、AIを使う全社員に求める監督者スキルを示した。要件は、目標設定、例外処理判断、倫理判断、連携するシステムの理解の4つ。専任職を新設せず、既存社員のスキルとして更新すべきという立場である（出典：同社コラム、2026年10月7日）。原文に調査の数字はない。
このうち例外処理判断は、すべての出力に承認を求めると承認疲れが起きるので、人の承認が要る操作をリスクで絞る、という内容だと読める。
絞らないと、答えが返らなくなる
私たちはAIが自分で決められないこと（社外への送信、金銭、取り消せない削除など）を「決裁カード」にして社長に上げている。週ごとの回答率は94%、86%、82%、69%だった（上記と同じ数え直し、自社台帳の実測）。10月2日に公開した記事では51件・94%、85%、77%、69%と書いたが、第3週が食い違う。10月2日時点の台帳とは照合できておらず原因は特定できていないが、台帳の追記による差と思われる。今回は現在の台帳で数え直した数字を使う。
10月2日朝の時点では、答えも取り下げもないカードが7件あり、最長は5.0日だった（自社台帳の実測、10月2日の記事と同じ時点）。件数が横ばいでも、答えが返らないカードは残る。ここに、承認を絞らない運用の弱さが出たと思われる。
絞ったあとに見張るもの
10月1日、実行役のAIが新しく上げる決裁を同時に8件以内へ絞る方針を、自社台帳に書いた。提言のいう「絞る」に当たる打ち手だと思われる。ただ、絞った後の回答率はまだ測れていない。
絞るだけでは、人が見ていないカードが消えたのか、減ったのか区別できない。提言の4要件の説明に、絞ったあとの状態を何で見張るかは含まれていなかった。
今週やること
自社の承認待ちについて、回答までの時間の中央値ではなく、いま答えが無い件数と、いちばん古い件の経過日数を数えてみてほしい。経費の承認や稟議でも、まず同じ2つから数えてみる価値はあると思われる。
4週後に同じ数え方でもう一度測り、絞る前と並べたい。結果が悪ければ、それも書く。
