「うちでもAI、何か使えませんか？」
AIをどう使うか、という相談を受ける。入り方は、だいたい似たところから始まる。
たとえば、こう聞かれるとする。
「うちでもAI、何か使えませんか」
AIが話題にならない日はないし、周りも動いているように見える。何かしないと遅れる、という感覚のほうが先に立つ。そこは分かる。
ただ、この聞き方で始まると、次の質問で止まる。
「どの仕事に使いますか」
ここで挙がってくるのは、軽い仕事であることが多い。社内向けのメールの言葉づかいを整える、用語を言い換える、といったあたり。やって損はないが、いちばん手を取られている仕事ではない。
理由は単純で、AIの側から見ていると、判断の基準が「これはAIでできそうか」になるからだ。できそうに見えるのは、形が整っている仕事だ。
ところが、困っている仕事ほど形が整っていない。手順が人によって違う、例外が多い、どこで時間が溶けているのか本人もうまく説明できない。だから候補に挙がってこない。
「AIを使いたい」は、まだ困りごとではない
ここで「何に困っていますか」と聞き返したとする。たぶん、少し間が空く。
困っていないわけではない。困っていることは山ほどある。ただ、それが「AIを使いたい」という言葉とまだ結びついていない。
順番が逆になるのには理由がある。困りごとは一人ひとりの手元にあって、まだ言葉になっていない。一方で「AI」は言葉になっている。会議で言いやすいし、上からも降りてくる。言葉になっているほうが先に出てくるのは、わりと自然なことだと思う。
だから探すのは、AIでできることではない。どの仕事なら任せられるか、のほうだ。
仕事の形を見る
任せられるかどうかは、仕事の側を見ると見えてくる。
その仕事は何を判断しているのか。扱う情報は形が決まっているのか、毎回ばらばらなのか。どこが繰り返しで、どこが毎回違うのか。そして、どこに曖昧さがあるのか。
判断が人によって分かれる仕事は、任せたあとに人が見ることになる。これは「任せられない」のではなくて、「人が見る前提で任せる」という話だ。
たとえば、取引先ごとに様式の違う資料を何本も見比べて、条件の違いを一覧にする作業。入ってくる文書は毎回ばらばらだが、拾う項目は決まっている。こういう形はAIに任せやすい。
評価コメントや報告文の下書きもそうだ。ゼロから書くと手が止まるが、たたき台があれば直せる、という仕事。届いた問い合わせをどの担当に振るかも近い。
逆に、決まった列から決まった列へ値を移す作業。これはAIでもできるが、任せる理由があまりない。答えが一つに決まっていて、ルールも決まっている。関数やスクリプトのほうが速いし、間違えない。
この2つを混ぜたまま進むと、あとで「AIなのに間違える」という話になることがある。間違えているのはAIというより、任せ方のほうかもしれない。揺れていい仕事と、揺れてはいけない仕事を、先に分けておく。
その作業は、どこから来てどこへ行くのか
仕事の形が見えてきたら、もう一つ見ておきたいことがある。その作業の前と後ろだ。
後ろから見ると、求められる精度が変わってくる。社内で目安として眺めるだけの数字と、相手に出す文書では、確認にかける手間が違っていい。
同じ「要約」でも、会議に出られなかった人が流し読みするためのものと、議事録として残すものでは、必要な作り込みが別物になる。
前を見ると、そもそも手をつける範囲が変わる。送られてくる資料の様式が毎回違うから整え直している、という状態なら、整え直す作業をAIに任せても、整え直す仕事そのものは残り続ける。
境界がはっきりしないまま、間を埋める作業だけが増えていることもある。どこまでが自分たちの仕事なのかが決まれば、任せる範囲もそこで切れる。
一度、端まで追ってみる。追ってから任せる場所を決めると、たいてい範囲は小さくなる。小さく始めたほうが、あとで直しやすい。
何を入れるか、ではなく、何を入れないか
もう一つ、先に決めておきたいことがある。
AIに何を入れるかは考えられやすい。入れないものまで決めてある、という話はあまり聞かない。
個人が特定できる情報。まだ社内で決まっていない話。外に出ると困る数字。取引先の名前。
ここに線がないと、使う側は「これは入れていい情報なのか」を毎回その場で判断することになる。判断を迫られる回数が多いほど、慎重な人から先に手を引く。
線は厳しいほうがいいとは限らない。厳しすぎると、結局なにも入れられない。禁止事項を並べるより、「この範囲なら入れていい」と言い切れるようにしておくほうが動く。
人が引き取る一点を、先に決める
任せる前に決めておきたいのが、最後に人が引き取る一点だ。
出てきたものに目を通して、そのまま出すか直すかを決める人。「これは出さない」と言える人。出したあとに相手から問い合わせが来たときに、受ける人。
ここが決まっていないまま走り出すと、誰も最終確認をしないまま外に出ていくことがある。逆に、ここが決まっていれば、途中が多少荒くても業務として成立する。
役割は後から決めようとすると、たいてい決まらない。先に決めておく。
だから、作り込みの精度より、人が引き取れるかどうかのほうを見ておきたい。出てきたものを読んで直せるか。どこを直したのかが残るか。間違っていたときに気づける形で出てくるか。
直しにくいと、精度が高くても確認の手間が増えて、だんだん開かれなくなる。
完璧を目指して作り込むより、まず直せる形で出して、使いながら整える。そのほうが止まりにくい。
使われないときは、ツール以外も見る
導入したのに使われていない、という相談もある。
このときツールの性能から見ると、だいたい行き止まりになる。見ておきたいのは次の4つだ。
- ルール — 使っていいことになっているのか。誰がそれを言ったのか
- 役割 — 引き取る人が、実際にその時間を持っているか
- 場面 — 業務のどこに置かれているのか。いつ開くことになっているのか
- 情報の持ち方 — 入れたい情報が、入れられる状態でどこかに置かれているか
四つ目は見落とされやすい。見比べたい資料が各自のPCに散らばっていると、使えるはずのものが使えない。共有フォルダに入ってはいるが、どれが最新版なのか誰も言えない。これも近い。
これはAIの問題ではなく、置き場所の問題だ。どこに何があるかを先に揃えておくほうが、結局は早い。
四つのうち一つが抜けているだけ、という場合もある。全部を作り直す話になるとは限らない。
ここで気をつけたいのは、何でも組織の課題にしないことだ。「それは組織文化の問題です」と言ってしまえば、話としては外れていない。ただ、言われたほうは動けない。見るのは、問題が生まれている場所まで。そこから先には戻さない。
AIは答えではなく、選択肢の一つ
AIで何ができるか、から始めない。どの仕事なら任せられるか、から始める。
任せられる仕事の形が見えていれば、使う道具は後から選べる。見えていないまま道具だけ決めると、使い道を探している時間のほうが長くなる。
以前、業務改善を見るときの順番を6つ書いた。今回の話は、その5番目「AIに任せられないか」の中身を開いたものだ。
開いてみると、AIの話よりも、仕事の形と役割分担の話のほうが多かった。
AIを持ち上げる話でも、やめておいたほうがいいという話でもない。選択肢の一つとして、ちゃんと使える場所に置きたいだけだ。
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