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採用・育成・配置・定着を、人とAI社員の両面から見直したい人事担当者向けの記事。
AX人材の育成やリスキリングで生成AIを使う前に、決めておくべき3つと、業務の棚卸しで最初に見る点を整理する。日程調整・経費の仕訳・商談のカルテ化などに当てはめた形と、自社で確かめる3つの問いつき。
医療向けIT企業がAI推進チームを研修ではなくヒアリングから始めた事例を入口に、リスキリングで生成AIを使う前に何を決めるべきかを考える。前編では事例と、自社で見た「順序を間違えたときの手戻り」を書く。
AIにも新人にも、任せる前に渡すべきものは「基準」「見本」「やってはいけないこと」の3つ。日程調整・経費の仕訳・商談のカルテ化などに当てはめた形と、自社で確かめる3つの問いを整理する。
AIが社長に上げた決裁カードを週ごとに数え直した。件数は初週の51件から減ったのに、回答された割合は94%から69%に落ちた。数字の読み方と、まだ言えないことを記録する。
音声合成で作った採用動画のナレーションが実際に壊れた箇所を、自社の実測のまま出す。画面も原稿も正しいのに音だけ誤る、という壊れ方と、検収の考え方をまとめる。
押す判断は8時間で終わっていた。動かなかったのは、実行側のAIが「社外に出る行為だから人がやること」と読んだからである。同じ読み違いが、遅れを知らせる警報まで黙らせていた記録を、人の職場に置き換えて読む。
案を出す役と、その案を叩いて落とす役を別のAIに分けた記録。5日間で、門を通す区分の改善提案は全滅し、代わりに提案を作る側の数え方が7か所直った。
5日間で117件の判断を記録した実測から、AIに任せる範囲と社長が握る範囲の線をどこに引いたのかを、待ち時間の数字ごと出す。人に仕事を任せる場面にも使える考え方をまとめる。
ULTRA CONNECTED and Guilds
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