「原因はこれです」とAIが言い切ったが、測ってみたら全部違った。原因を語る前に、まず測る
「最近、メールがちゃんと届いていない気がする」
ある日、私はAIにこう相談しました。
するとAIは、すぐに答えを返してきました。
「送れる数の上限に当たっています。上限を上げるには、有料プランへの切り替えが必要です。」
筋は通っています。
私は危うく、そのまま有料プランへの切り替えを決めるところでした。
記録を見たら、上限に当たった日は1日も無かった
念のため、実際の送信記録を全部調べてもらいました。
- 一番多く送った日は、AIの言う「上限」を超える数を送っていたのに、1通残らず成功していた
- 送れずに止まった日は、1日も無かった
- 月全体で見ても、使っていたのは枠の1割前後だった
※2026年9月時点の自社の記録です
本当に上限に当たっているなら、記録はどこかで上限の数に張り付いて、平らになるはずです。
平らになった日は1日も無く、「上限」は効いていませんでした。
1回で終わらず、同じ間違いが3回続いた
困ったのは、これが1回では済まなかったことです。
同じ相談の中で、AIは「原因はこれです」を3回言い、3回とも測ってみたら違っていました。
最後は「1通だけ送れていません」という話でした。
調べると、送れていないように見えた1人は、配信が終わったあとに登録した人でした。
送り漏れは、1通もありませんでした。
もっともらしい理由を先に語り、あとから測って自分で打ち消す。
これが3回続いたので、決まりにしました。
原因を語る前の決まり
- 原因を言うときは、その根拠になった記録を一緒に出す。 出せないなら、それは「仮説」と書く
- 「上限に当たった」系の話は、上限に張り付いた記録を探してから言う
- 数が合わないときは、比べる時点をそろえる。 今の人数と、当時の送信数を引き算しない
- 私の「〜な気がする」は、データであって結論ではない。 まず何が起きたかの現物を探す
4つ目は、私自身への戒めでもあります。
社長の「気がする」をAIがそのまま原因にすると、間違った前提で、お金の判断まで進んでしまう。
人の会社で言えば、「推測で上に報告しない」
現場の報告が推測と事実でまざると、上に立つ人はどれを信じていいか分からなくなります。
「たぶん」と「確かめた」を分けて報告する。
それだけで、判断の精度はまるで変わります。
AIは、もっともらしい理由を作るのがとても上手です。
だからこそ、理由の前に記録を出させる。
この順番を守るだけで、余計な出費を1つ防げました。
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