最近、社内のAI関連資料で、「構造」という言葉をよく見かけるようになった。
業務の構造。
判断の構造。
AIを組み込む構造。
少し前までは、
「どのツールを使うか」
「どんなプロンプトを書くか」
「社内検索BOTを作るか」
という話が中心だった。
そこから、
AIを置くだけではなく、AIを含めて仕事全体を組み直す
という方向へ進み始めた。
これは素直にうれしい。
一人で「構造、構造」と言って浮いている状態が薄まった。
ただし、同じ言葉を使っていても、同じ景色を見ているとは限らない。
AIを使い込むと、ツールより仕事の方が気になってくる
AIを実務で使い込むと、便利かどうかだけでは済まなくなる。
AIの出力を誰が確認するのか。
間違ったとき、どこまで戻るのか。
例外処理を誰が引き受けるのか。
最終的な責任を誰が持つのか。
そこで初めて、
問題はAIの性能ではなく、仕事の回し方なのではないか
と気づく。
入力、判断、出力、確認、例外処理、責任。
これらをまとめて設計しなければ、AIだけが優秀でも仕事は回らない。
担当者レベルでは、この感覚が共有され始めたように思う。
しかし問題は、それが管理側に届いているかである。
POCでは、チャットBOTがあまりに優秀である
管理側へAIの価値を説明するとき、チャットBOTは実に強い。
質問すれば答える。
社内資料を検索できる。
画面を見れば、何をしているか一目で分かる。
利用者数も取れる。
質問回数も取れる。
検索時間が何分減ったかも計算できる。
デモ映えする。
数字にもなる。
説明しやすい。
POCとしては、ほとんど満点である。
ただし、チャットBOTは基本的に、今まで人がしていた作業を軽くする道具だ。
仕事の受け渡し方も、判断の責任も、例外処理も、そのまま残る。
便利ではある。
しかし、AI活用を「効率化ツール」の外へ連れ出してはくれない。
入口として優秀すぎるために、そこで記念写真を撮って帰ってしまうのである。
「構造」のPOCは、驚くほど地味である
一方、仕事の構造を変えるPOCは地味だ。
入力形式をそろえた。
判断条件を明文化した。
AIの出力を確認する工程を決めた。
例外時の戻り先を決めた。
担当者による品質差を減らした。
どれも重要である。
だが、画面を見ても特に感動はない。
「以前より仕事が壊れにくくなりました」
と言われても、役員会が拍手喝采になる場面は想像できない。
その効果も、
手戻りの減少。
判断品質の安定。
属人性の低下。
引き継ぎ期間の短縮。
事故の予防。
という形で、あちこちに分散して現れる。
すると、最後に聞かれる。
それで、何人減らせるのか。
利用率はどうか。
何時間削減できたか。
人を何人減らせるか。
管理指標としては分かりやすい。
ただし、それは従来型の効率化を測る物差しである。
「構造」という言葉は新しくなったが、物差しは以前のままなのだ。
一度、幻滅期を経験しないと分からないのか
チャットBOTを導入した。
利用率も上がった。
検索時間も減った。
だが、納期はそれほど縮まらない。
手戻りも思ったほど減らない。
人も減らない。
むしろ確認作業が増えた。
数字上は成功している。
しかし、経営効果としては疑問符が消えない。
この「成功したのに、何も大きく変わっていない」という状態が、構造を考える入口になる。
AIが期待外れだったのではない。
AIは働いた。
ただ、その効果を、今までの仕事の構造が吸収してしまったのである。
作業が速くなっても、承認待ちや熟練者への判断集中、例外処理の戻り先が変わらなければ、仕事全体は速くならない。
ここまで来て、ようやく、
AIを見るのではなく、仕事そのものを見なければならない
という話になる。
次に変えるべきなのは、AIではなく物差しである
社内で「構造」という言葉が増えたことは、間違いなく前進だと思う。
ただし、構造を本当に見るのであれば、評価するものも変えなければならない。
何人が使ったかだけではなく、
手戻りが減ったか。
判断のばらつきが減ったか。
新人が独り立ちするまでの期間が短くなったか。
AIが間違えても、業務が壊れずに戻れるか。
熟練者の判断を、他の人も再現できるようになったか。
そうした変化を見る必要がある。
現場の言葉は、「ツール」から「構造」へ進み始めた。
管理の物差しは、まだ利用率と削減人数のままである。
おそらく次に必要なのは、さらに立派なチャットBOTではない。
AIを使ったかではなく、AIを含めて仕事がどう回るようになったか。
そこを測れるようになったとき、「構造」という言葉が、ようやくプレゼン資料から仕事へ降りてくるのだと思う。
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