「社内でAI研修をやったのですが、そのあとが続かないんです」。こうしたご相談をいただくことがあります。研修そのものの評判は悪くない。それなのに、一か月もすると誰も使っていない。決して珍しい話ではありません。
私たちは、これを受講者のやる気の問題だとは考えていません。研修で教わるのは主に「操作」ですが、職場で本当に差がつくのは、もう少し手前のところにあるからです。
差がつくのは、操作ではなく「頼み方」
AIを上手に使いこなしている方を見ていると、共通しているのは特別な機能を知っていることではありません。頼み方が具体的なのです。
たとえば「議事録をまとめて」とだけ伝える人と、「この会議の記録は上司への報告に使うので、決まったことと次回までの宿題を分けて、A4一枚にしてほしい」と伝える人とでは、返ってくるものがまるで違います。後者は、AIに詳しいというより、自分の仕事の目的と段取りを言葉にできている人です。
これは、新しく入った方に仕事をお願いするときとまったく同じです。相手が人でもAIでも、任せ方が上手な人は、何のための仕事で、どこまでやってほしいかを先に伝えています。逆に言えば、AIを使う練習は、そのまま「人に仕事を任せる練習」にもなります。
「言葉にしにくい仕事」ほど、伸びしろがある
長く同じ業務を担当している方ほど、手順が体に入っていて、改めて説明するのが難しいものです。「なんとなくこの順番でやっている」「この場合だけは例外にしている」。こうした判断は、本人の中では当たり前でも、外からは見えません。
AIに手伝ってもらおうとすると、自分が何を見て、何を基準に決めていたのかを、一度言葉にする必要が出てきます。最初は面倒に感じる作業です。しかし、そこで書き出したものは、そのまま引き継ぎの資料や新人教育の土台になります。AIを使う練習が、結果として仕事の棚卸しになる。これは研修室では起きにくい、実務ならではの副産物です。
育つ場所は、研修室ではなく日々の仕事の中
社内にAIが根づいていく職場を見ていると、いくつか共通点があります。
一つめは、練習用のお題ではなく、自分の担当業務を一つ持ち込んでいることです。 手応えのある成功体験は、自分が本当に面倒だと思っている仕事でしか生まれません。
二つめは、うまくいかなかったやり取りを見せ合っていることです。 「こう頼んだら的外れな答えが返ってきた」という話には、成功例より多くの学びがあります。それを笑って出せる空気があるかどうかが、二人目、三人目が続くかを分けます。
三つめは、任せる側の人が自分でも使ってみていることです。 仕事を渡す立場の方が触っていないと、現場は「勝手に使って大丈夫だろうか」と遠慮してしまいます。
「詳しくないから」は、始めない理由になりません
こうした話をすると、「うちにはAIに詳しい人間がいないので」とおっしゃる方がいます。けれども、必要なのは詳しさではありません。
進め方が分からなければ、その相談自体をAIと一緒に考えることができます。足りない知識をAIが補い、支えてくれるからです。実際に私たち自身が、そのやり方で日々の仕事を回しています。
出発点になるのは、「誰のどんな負担を減らしたいのか」という一点だけです。そこさえ決まっていれば、進め方は後から形になります。
iTELASは「人を想う心が、AIを価値に変える。」を掲げています。AI人材を育てるということは、操作を覚えてもらうことではなく、目の前の人の仕事が少し軽くなる方法を、自分の頭で選べる人を増やすことだと考えています。社内でAIが根づかずにお困りでしたら、どうぞお気軽にご相談ください。