企業でのAI活用

AIを使い始めて、現場は「楽になった」と言っている。ところが上司に「どれくらい変わったの」と聞かれると、答えに詰まる。そういうことがあります。比べる元の数字を、始める前に取っていないからかもしれません。始める日に、いまの数字を1つだけ書き留めておくと、半年後に答えやすくなります。

うまくいったAI活用を社内で紹介した。反応は良かったのに、ほかの部署で同じことを始めた人がいない。そういうことがあります。紹介の中心が「何時間減った」という成果になっていると、聞いた人は自分の仕事と同じかどうかを判断しにくくなります。手がかりになりやすいのは、最初にAIへ何を入れたか、です。

報告書の下書きをAIに作らせたら、直すのに自分で書くより時間がかかった。そういう声が出ます。直した箇所を分けてみると、多いのは言葉づかいではなく、順番や結論といった骨組みの直しです。骨組みを先に人が決めてから渡すと、直す量が変わります。

社内でAI活用のアイデアを募集したら、思ったより多く集まった。ところが、どれから手を付けるかが決まらず、数か月たっても一覧のままになることがあります。案の良し悪しで選ぼうとすると決まりにくい。先に見るのは、誰が・何を入れて何を出し・間違えたら誰が気づくか、の3つが書けるかどうかです。

社内向けにプロンプト集を作って配ったのに、開かれているのは最初の週だけ。文面の出来が悪いのではありません。プロンプトの前に要る「入れる材料」が、どこにも用意されていないのが原因です。

同じ問い合わせをAIに2回聞いたら、違う答えが返ってきた。だから業務には使えない、という声が出ます。ところが並べて読むと、違っているのは言い回しで、判断は同じことが多い。判断まで割れているときは、AIではなく、渡している基準の側に穴があります。

AI導入の説明会で必ず出る「若手が育たなくなる」という声。中身を開くと、育成だと思われていたものの大半は作業の反復で、学びは別のところで起きていた。何が失われて、何が残るのかを分けて数えます。

部下から届いた資料が、前より整っている。AIで作ったのかが気になるけれど、聞きにくい。聞いても「使いました」「使っていません」で話が終わります。資料の確かさは、使ったかどうかより、どこを本人が確かめたかで大きく変わります。受け取る側の聞き方を書きます。

AIの利用申請を情報システム部門に出したまま、返事が来ない。「AIを使ってよいですか」という聞き方は対象が広く、審査する側が答えにくいことがあります。業務を1つに絞り、入れる情報・使うサービス・出力の行き先を書いて出し直します。