業務支援AI

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。

AIの導入時に情報を整えても、業務が変われば内容は古くなります。 大切なのは、日々の仕事で生まれる情報を、無理なく更新し、AIの判断材料として生かし続けることです。

過去の資料には、何が起きたかだけでなく、なぜそう判断したのかという経緯も残されています。 AIでこれらを整理すれば、経験者の知恵を共有し、新たな問題への対応にも活かせます。

メールやExcelに蓄積された過去の対応履歴は、単なる記録ではありません。 AIを組み合わせれば、必要な情報や判断根拠を素早く探し出し、再利用できます。

生産性向上のためにAIを導入したのに、AI用のデータ入力という新しい仕事が増えてしまう。これでは本末転倒です。 普段の仕事で生まれる情報を、そのまま活用する方法を考えてみませんか。

基幹システムの標準機能に業務を合わせることは、合理的な選択です。 しかし、すべての仕事が標準仕様に収まるとは限りません。 その隙間のラスト１マイルを埋める現場の工夫も、AI時代ならではの価値があります。

「野良Excel」の問題は、Excelそのものではなく、それが統制されていないことによるリスクにあります。 現場の創意工夫を残しながら、組織として統制・共有し、AIにも活用する。そんな選択肢を考えてみませんか。

業務の属人化は、多くの企業にとって重要な課題です。 しかし、特定の社員に知識が集中していることと、その社員が生み出した知恵そのものは別です。 なくすべきなのは依存であって、知恵ではありません。両者の区別は、はっきりとすべきでしょう。

「野良Excel」対策として、Excel利用そのものを制限する動きもあるようです。 リスクの根っこから絶つという意味では確実に見えますが、その一方で別の課題も顕在化しています。

「野良Excel」を禁止しても、現場の仕事はなくなりません。しかも、そこにはAIに活かせる知恵が眠っているかもしれません。排除する前に、その価値を見直してみませんか。