先日の合宿で
「業務設計」を学んだことを
ブログに書きました。
AIは、業務の構造があって
初めて機能するという話です。
今日は、その続きです。
AIの活用が広がるほど、
AIを使いこなせる人と
使いこなせない人の差は
広がっていきます。
その差は、
「構造をとらえる力」の差です。
なぜなら、AIは、
人間のように
空気を読んでくれないからです。
職場では、
「いい感じにやっておいて」
という指示でも、
仕事が回ることがあります。
受け取った側が、
目的や背景を推し量って、
状況に応じて
判断を変えてくれるからです。
しかし、AIはそれが苦手です。
指示が曖昧であれば、
曖昧な答えしか返ってきません。
ここでいう構造とは、
目的・目標、判断基準、
そして、その土台になるバリューです。
たとえば、
売り手よし、買い手よし、世間よし、
という「三方よし」を
バリューに掲げる会社があるとします。
この会社で、
「お客様からの問い合わせに返信して」
とAIに頼みます。
問い合わせの内容や
これまでの取引の履歴など、
押さえておくべき情報を渡せば、
それなりの文章は出てきます。
しかし、そのまま送れるものには
なかなかなりません。
AIは、情報を処理することはできても、
その会社として
どう判断すべきかが分からないからです。
そこで、この業務の構造を
言葉にして伝えてみます。
「目的」は、
お客様の不安を解消して、
信頼を保つことです。
「目標」は、
1回の返信で解決することです。
「判断基準」は、
迷ったら、目先の利益より
長いお付き合いにつながる方を選ぶ、
ということです。
この判断基準は、
「三方よし」のバリューから
導き出されたものです。
ここまで言葉にして伝えると、
AIは、
「三方よし」の会社らしい返信文を
作ってくれます。
つまり、
AIへの指示の精度は、
業務への理解の深さで決まるのです。
以前のブログで、
AIを上手く活用できる社員さんは、
AIに任せる仕事を
上手く切り分けていると書きました。
切り分けられるのは、
業務の構造が見えているからです。
構造が見えていないと、
何でもかんでもAIに投げ込んで、
出てきたものを
そのまま使おうとしてしまいます。
AIを活用するには、
まず、業務の構造を
言葉にする必要があるのです。
ただ、構造を言葉にして
AIを導入しても、
最初から上手くいくわけではありません。
思った通りに動かなかったり、
想定していなかった例外が
次々と出てきたりします。
ここで差がつきます。
構造をとらえていれば、
どこでつまずいたのかを
特定できます。
押さえておくべき情報が足りなかったのか、
判断基準が曖昧だったのか・・・
原因が分かれば、
直すことができます。
一方で、
構造をとらえていなければ、
原因が分からないまま
「AIは使えない」で
終わってしまいます。
いつも、ブログに書いていますが、
やりながらでないと学べません。
AIも同じで、
導入はゴールではなく
スタートラインです。
動かしながら
判断基準を見直し続けることで、
初めて成果につながります。
AIの性能は、
これからも上がり続けます。
しかし、どんなに性能が上がっても、
業務の構造をとらえて
言葉にするのは、人間の役割です。
AIに仕事を任せられるかどうかは、
人間の側にかかっているのです。
とはいえ、構造をとらえる力は、
AIを使う時だけ意識しても
身につきません。
大事なのは、
普段から構造をとらえる意識を
持つことです。
たとえば、
仕事を頼まれた時に、
すぐに手を動かすのではなく、
この仕事の目的は何か？
どこまでやればゴールなのか？
何を基準に判断するのか？
一度立ち止まって考えてみる。
上司から指示を受けた時も、
会議で何かが決まった時も同じです。
この積み重ねが、
力を鍛えていきます。
AIの使い方は、
AIに聞けば教えてくれます。
しかし、構造をとらえる力は、
自分で鍛えるしかありません。
AI時代に生き残るには、
日々の仕事の中で
構造をとらえる力を
鍛え続けるしかないのです。
今日も最後まで読んでいただき
ありがとうございます。
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