FOR READERS
経営者が、人とAI社員の両方を戦力にするために判断すべきことを、自社の計測の記録からまとめた記事。
自治体向けAIに新モデルが追加費用なしで加わった事例を入口に、生成AIのモデルを業務ごとに使い分けるとき、経営者や情シス担当が先に決めておく3つの問いを整理する。
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。
見張り役のAIが9/2〜10/8に下した判断597件を数えた。却下は14件で、最初の集計では0件に見えた。数える場所を間違えると、監督の質は測れなくなる。
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。
会議後のフォローを無人で14日回した記録。実行55回のうち人手が要ったのは38回。理由の半分は「誰に送るか」で、2つの正しい決まりが噛み合わず、人を待ち続けていた。
自社の読みもの29本を、検索での表示回数で数え直した。社内の記録型26本と、検索される言葉を題にした3本の違いと、クリックは0のままという現在地を記録する。
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。
自社の読みものの検索表示が、9月末の7日間で23回になった。クリックは0。この数字から言えることと、まだ言えないことを切り分けて記録する。
議事録からAIがタスクを抜き出し、経営者の承認1回で実行に流す仕組みを5日動かした記録。押す回数は減ったが、承認までの待ち時間は最長38時間。期限が当日のものが、承認の時点で期限を越えていた。
着手前に完了条件を書く規律をAIに課した翌日、検査が拾った1件は社長本人の依頼だった。入口が2つあって、締め金が1つにしか付いていなかった実測の記録。
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。
ディスクの空きが線を割ったので、AIが社長に判断を仰いだ。ところが自己検査は、その後も同じ件を最重要として出し続けた。警報に「もう伝えたか」を覚えさせた記録を、人の職場に置き換えて読む。
AIが人に判断を仰いだ64件のうち6件は、回答が届く前に問い自体が無効になっていた。経営者や担当者が「確認待ち」の設計を見直すための記録。
AIの決裁台帳を数え直したら、実行行為がゼロの決定が36件あった。その内訳と、なぜ「やらない」という判断を成果として数えることにしたのかの記録。
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。
自社のAIに「決めてから実行するまでの待ち時間」を入れ、5日間・146件を測った。異議は1件で、遅れの主因も待ち時間ではなかった。人に任せる場面にも使える見方をまとめる。
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。
自社でAIに任せている業務の進捗画面が、実体とずれていた4件の振り返り。「期限切れ12件」は実際には4件だった。報告の数字を信じる前に、何を確かめるべきかをまとめた。
ULTRA CONNECTED and Guilds
ULTRA CONNECTED and Guilds
