DX推進

全社員に同じ内容のAI研修を実施した。アンケートの満足度は高かった。ところが3か月後、使っているのは研修前から使っていた人ばかりで、差はむしろ広がっていた。研修で伸びる人と伸びない人を分けているのは、ITの得意さではなく、持ち帰る業務があるかどうかです。

候補は5つ、比較項目は40行。どれも一長一短で、3か月たっても決まらない。比較表が大きくなるのは丁寧さの証拠に見えますが、実際には「何に使うか」が決まっていないことの表れです。選定を1週間で終わらせる順番を書きます。

「月30時間の削減」と報告したのに、経営会議で「で、何が良くなったの」と返される。削減時間はどれだけ積み上げても、それ単体では誰の実感にもなりません。空いた時間の行き先を、3つのどれかで言い切る方法を書きます。

「AIが間違えたらどうするんですか」で、検討が止まります。止まる理由は精度ではありません。間違えたときに何が起きるかを、誰も数えていないからです。業務を4つに仕分けて、9割で回せる場所から始める方法を書きます。

「他社のAI活用事例を集めてください」。集まるのは施策名です。効いた理由は、その会社の条件の側にあって、記事には書かれていません。事例から条件を復元する3つの問いと、集める代わりにやることを書きます。

「例外が9割あるのでAIでも自動化できない」。そう言われたら、例外を数えてもらいます。数えると、上位3つで半分を超えることがほとんどです。例外が多いのではなく、標準が決まっていないだけです。

入力項目が40個ある申請書を、AIが自動で埋めてくれる。速くはなります。その前に聞くのは「40項目のうち、あとで使われているのは何項目ですか」。埋める前に、減らす。

議事録をAIが自動要約。いちばん導入されている使い方です。その前に2つ聞きます。先週の会議で決まったことは何件か。報告を聞くだけなら集まる必要があるか。