時が経つのは早いもので、年が明けてから早くも1ヶ月半、経過しようとしています。世の中の進歩のスピードも時間に負けないくらい早くて、常に情報収集しておかないと1ヶ月でおいていかれるような時代になったなと感じています。
そんな中、当社では昨年から社員の改善提案をAIで行うようにしました。もともと毎月末に社員自ら1人1件のアイデアを出すルールにしているのですが、日常のルーティンもあるので良い案が浮かばないことが多いです。現場での作業がメインで普段、PCを触ることのない人の場合、2時間ほど真剣に考えたけれども3行くらいのコメントしか浮かばなかった人もいてます。考える訓練も兼ねているので無駄ではないと思いますが、現場の人はその2時間、手を動かした方が会社の利益も上がるしお客様の手元に商品が早く届くことになります。
改善提案をやめることを考えていたところでChatGPT・コパイロット・GeminiといったAIを活用することを思いつきました。仕事で悩んでいることをAIにダイレクトにぶつけて良い方法を考えてもらうのです。学習データとして外部に流れてしまうので社内データは出せませんが、一般的な仕事の段取りや非効率なところは質問しても問題ありません。
社員の方も質問して10分あればA4原稿用紙にびっしり書かれたレポートができるので大助かりです。ところが次の問題がおきます。いわゆるハルシネーションという現象でAIが完全に間違えた答えをだしても日頃からA4用紙を埋めるほどのレポートを書かない人には間違いかどうかが判断できません。その結果、AIのバグによるありえない答えのレポートを、その内容を読まずに提出する社員という問題がおきてしまいました。
そこでAIにレポートを作成してもらっても、その内容を必ず一度読まないといけないルールを設けました。今度は「難しすぎて内容がよくわからない」という声がでてきます。次の対策は、レポートを提出した人と面談してAIの書いてくれた内容を解説、もともとは提出した人の質問からAIが引き出した答えなので答えを理解して実行すれば質問者本人はとても助かります。
この方法はとても有効で、日常で困っていることをAIに質問して解決案を考えてもらう。それをレポートで提出する。その内容を元に社員面談をおこない、理解度を確認する。①理解できていればそのまま実行 ②理解できていなければ内容を説明して理解してくれたら①へ ③説明しても理解が難しい場合はもう一度ＡＩにどこがわからないか、どうすれば理解しやすくなるかを質問、それから②へ戻ります ②③のプロセスは2往復くらいすればだいたい解決します。
月に1度このタスクをこなすことで社員一人一人が自らＡＩに質問するようになり、社員に質問される機会が大幅に減っていきました。質問に答える仕事が少なくなったことでそれ以外の企画開発や営業活動への時間が増えていくことは経営にも良い影響を与えると思います。
次回以降またＡＩを活用したことでどのように会社が変化していったかを報告したいと思います。