株式会社クレッシェンド この記事の要点
AIに答えを教えてもらうだけでは、過去の知恵を消費する一方になりかねません。
継続的に新しい知恵を産み出すためには、次世代の人材を、学び・考え・新しい知恵を蓄積できるようにすべきではないでしょうか。
ベテランがいなくなると、何が失われる？
「この仕事は、あの人に聞かないと」・・・どこの職場でも、ベテラン社員に頼る場面があります。
手順はマニュアル化できても、「なぜそうしたのか」「例外発生時、どう判断したのか」といった判断の背景まで、全てマニュアル化するのは難しく、経験者に頼りがちです。
ところで、第3話では、なくすべきは「属人化」であって、「個人の知恵」ではない、と書きました。
実は、これまでExcelなどに蓄積されてきた確認履歴や議事録には、こうした知恵の手がかりが数多く残されています。
それを文章の意味や関連性を読み取れるAIの力を利用して、次の世代へ引き継ぐことも、AIの大切な活用法ではないでしょうか。
AIは、答えより「考える材料」を渡す
例えば、新人が過去の類似案件についてAIに質問したとします。「その場合はA案が正解です」と回答されれば、仕事は早く終わるかもしれません。しかし、次に形を変えて異なる問題が起きたとき、自分で判断できるようにはなりません。
一方、「過去にはA案とB案が検討され、納期を優先してA案が採用された」と、その背景まで示されたらどうでしょう。
なぜその判断に至ったのか、今回は何が違うのか。
それを本人が考えることで、過去情報にはなかった新たなC案を産み出すきっかけになるかもしれません。
AIに答えを出してもらうことと、人が答えを考えられるようにすることは、別なのです。
人が育てたAIが、次の人を育てる
当社では、過去の仕様や確認履歴をAIに参照させ、判断根拠を提示する仕組みを実際に活用しています。
現段階では、情報検索や仕様確認が中心なので、新たに発生した課題へのヒント提示程度となっていますが、この流れを人材育成プロセスに組み込むことを考えています。
これは、単にAIの操作に詳しい「AI人材」を育成する話ではありません。一人ひとりが過去の知見をヒントに判断し、自分の頭で考え、創意工夫できるようになること・・・そのために、AIを活かすのです。
これまで「野良Excel」の問題から始め、現場の知恵をどう守り、活用するかを考えてきました。
最後に目指したいのは、Excel等を残すことでも、AIで仕事を自動化することでもなく、人の知恵を組織に残し、次の人の成長につなげることです。
AIが優秀になって、人が思考停止するのでは意味がありません。
人がAIを育て、AIが人を支え、その人がまた新しい知恵を生み出す、そんな循環を作れるのが理想です。そして、その人が新たに生み出した工夫や判断も、再び組織の知恵として蓄積されていきます。