AI が実ブラウザを操作する前に、企業の統制を通す。

担当者が本人確認画面、制裁リスト、顧客台帳を開き、チェック結果を手でメモする。AI に読ませたいが、PII と最終判定が AI 側に流れる懸念で止まる。

1. AI は顧客 ID を受け取り、allowlist 済みの KYC 画面だけを読む
2. 名前、住所、リスク項目を照合し、判定理由を下書きする
3. 承認 / 凍結 / 差戻しボタンは全件 approval required にする

マイナンバー、口座番号、カード番号は mask。顧客台帳は read-only。最終判定の click は人間承認。

AI が読んだ画面、mask された項目、承認待ちになった操作、担当者が承認または拒否した理由を audit に残す。

審査時間の短縮だけでなく、セキュリティに「AI が最終判定を押していない」と説明できる状態なら判断に進める。

チケット、契約情報、admin、FAQ を行き来して回答を作る。AI は便利だが、誤送信、返金、顧客属性変更まで任せるのは怖い。

1. AI がチケットを要約し、契約状況と過去問い合わせを確認
2. 回答文を下書きし、必要なら admin の返金画面へ入力だけ進める
3. 送信、返金実行、顧客情報変更は担当者の approval modal に戻す

メール送信、返金、住所・電話番号変更、外部リンク遷移を approval required にする。

下書き採用率、拒否理由、承認待ち件数、AI が再下書きした回数、誤送信を防いだ操作を分けて残す。

SLA 改善と品質維持を同時に見せ、CS 責任者には削減時間、法務には送信責任の境界を提示する。

会計 SaaS や銀行画面で、請求書、支払先、金額、承認番号を確認しながら入力する。API 化されておらず、完全自動化はリスクが高い。

1. AI が請求書と支払先情報を読み、会計画面へ転記する
2. 金額、口座、支払日、税区分の差分を担当者に提示
3. 登録、支払、振込、解約などの click は人間承認まで進めない

金額変更、支払先変更、振込実行、解約、削除は destructive operation として止める。

入力時間、差分検出、承認前に止まった金額操作、拒否後に AI が修正した内容を audit で確認する。

手入力削減だけでなく、誤振込・誤解約を防ぐ統制として評価できれば、部門展開の判断材料になる。