業務でのAI活用の失敗から学ぶ
業務でのAI活用で見落とされがちな失敗が、「AIの使い方が、自分の頭とチャット履歴の中にしかない」状態です。一人でAIを使いこなして仕事が速くなっても、その手順を誰も知らなければ、自分が不在になった瞬間に業務は止まってしまいます。AIを使う手順・頼み方・確認のポイントを言葉にしてチームで共有し、誰がやっても同じ品質になる形に整える。それができてはじめて、AI活用は個人の工夫からチームの力に変わります。
1週間の休暇で、チームの仕事が止まった
販促チームに来てから、まなぶは仕事のあちこちでAIを使うようになっていました。毎週月曜に提出する販促の週次レポートも、その一つです。売上の数字をまとめ、AIに要点を整理させ、来週の施策案の下書きまで作ってもらう。以前は半日かかっていた作業が、1時間ほどで終わるようになっていました。
夏、まなぶは1週間の休暇を取ることにしました。出発の前日、後輩に声をかけます。「週次レポートは、AIを使えばすぐできるから、お願いね」。引き継ぎは、その一言だけでした。
休暇の2日目。旅行先の空港の出発ロビーで搭乗を待っていると、スマートフォンにチームのチャットの通知が次々と届きました。「AIにどう頼めばいいですか?」「出てきた施策案が、いつもと全然違うんですけど…」「数字の集計の範囲はどこまでですか?」。
まなぶの頭の中では当たり前だった手順は、どこにも書かれていませんでした。どのデータをどの範囲で集計するのか、AIにどんな言葉で頼んでいるのか、出てきた文章のどこを確かめて直しているのか。すべてが、まなぶ個人のチャット履歴と経験の中にしか存在していなかったのです。後輩が作ったレポートは、集計の範囲がずれ、施策案も的外れなものになっていました。
休暇明けの朝、上司との面談の席で、まなぶは赤字の入った週次レポートを前にしていました。上司は穏やかに、けれどはっきりと言いました。「まなぶくんがAIで仕事を速くしてくれたのは本当に助かっている。でも、まなぶくんがいないと回らない仕組みは、チームの仕組みとは言えないよね」。
まなぶは、これまでの失敗を思い返しました。メールの事実確認をしなかったこと、データの中身を見なかったこと、会議で人の考えを聞かなかったこと、チャットボットに人へつなぐ道をつくらなかったこと。どれも、AIを「自分だけの便利な道具」として使い、周りと共有する仕組みを考えていなかったことにつながっていると気づいたのです。
業務でのAI活用が属人化してしまう原因
AIへの頼み方が、自分のチャット履歴にしか残っていなかった
AIに業務を頼むとき、うまくいく頼み方は、何度も試しながら少しずつ育っていくものです。ところが、その頼み方が自分のチャット履歴の中にしかなければ、ほかの人は同じ結果を出せません。うまくいった頼み方は「型」として書き出し、チームの誰もが見られる場所に置いておくことで、はじめてチームの資産になります。頼み方の違いは、そのまま出てくる答えの違いになるからです。
業務の流れのどこでAIを使っているかを共有していなかった
週次レポートの作業は、データの集計、AIによる整理、内容の確認、施策の検討という複数の工程に分かれていました。そのうちどこでAIを使い、どこを人が担っているのかが分からなければ、引き継いだ人は全部をAIに任せるか、全部を自分でやるかのどちらかになってしまいます。業務の流れを図や箇条書きにして、AIを使う工程と人が判断する工程を見える形にしておくことが大切です。
AIの答えのどこを確かめるのかが、決まっていなかった
まなぶは、AIが出した文章の数字や施策案を、自分の経験をもとに自然と確かめていました。しかし、その確認のポイントは言葉になっていませんでした。「数字は元のデータと照らし合わせる」「施策案は先月の結果と比べる」のように、確かめる観点を書き出しておけば、ほかの人も同じ水準で確認できます。確認の仕方が共有されていないと、AIの答えをそのまま使うしかなくなってしまいます。
「良い出来」の基準を言葉にしていなかった
後輩は、AIが出した施策案が良いのか悪いのかを判断できませんでした。まなぶにとっては「いつもと違う」とすぐ分かることでも、その基準を知らない人には分からないのです。過去のよくできたレポートを見本として残しておく、「この形ならOK」という例を示しておく。完成形のイメージを共有することで、AIを使う人が変わっても、同じ品質を保ちやすくなります。
失敗や工夫を記録せず、自分の中だけで終わらせていた
まなぶはこれまで、AIを使ってさまざまな失敗をし、そのたびに工夫を重ねてきました。けれど、その学びはチームに共有されないまま、自分の経験として残っているだけでした。失敗したこと、うまくいった工夫、注意すべき点をチームで振り返り、記録しておけば、同じ失敗を繰り返さずに済みます。一人ひとりの失敗を、チーム全体の学びに変える仕組みが欠けていたのです。
属人化するAI活用と、チームの力になるAI活用の違い
2つのパターンの違いは、AIを使うスキルの高さではありません。AIの活用を「自分の工夫」で終わらせるか、「チームの仕組み」にまで育てるかの違いです。
AIを業務で生かしている職場では、上手な人の使い方が、手順書や頼み方の型として共有されています。だからこそ、誰か一人が休んでも、異動しても、仕事は止まりません。しかも、チームの全員が使うことで新しい工夫が生まれ、手順そのものが少しずつ良くなっていきます。AIの本当の効果は、個人の速さではなく、チーム全体の力として表れるのです。
業務でのAI活用をチームの力にするためのチェックリスト
- AIを使っている業務の流れを書き出し、AIの工程と人が判断する工程を分けて示す
- うまくいった頼み方を「型」として保存し、チームで見られる場所に置く
- AIの答えを確かめる観点(数字・事実・前提など)を箇条書きにしておく
- よくできた成果物を見本として残し、完成形のイメージを共有する
- 休暇や異動の前には、実際に誰かに一度やってもらって引き継ぐ
- AIを使った失敗や工夫を、定期的にチームで振り返って手順を更新する
まずは「自分がAIを使っている業務を1つ選び、手順を書き出してみる」ことから始めてみてください。書き出してみると、自分では当たり前にやっていた確認や工夫が、意外とたくさんあることに気づくはずです。その一つひとつが、チームにとって大切な知恵になります。
業務でのAI活用は、使う人が増えるほど、その職場らしい使い方が育っていきます。一人の工夫を共有し、みんなで改善していく。その積み重ねが、AIを「誰かの便利な道具」から「チームの頼れる仕組み」へと変えていきます。
業務でのAI活用をチームに広げたい人へ
AIエージェント導入支援・コンサルサービス【AIツールギャラリー】
導入計画の策定から運用サポートまで、専門的に支援してくれるタイプです。自社だけで進める不安を軽減できます。他社の導入事例を踏まえたアドバイスをもらえることもあります。AIの使い方をチームで共有し、運用に乗せる仕組みづくりまで相談できるのも心強いポイントです。
業務プロセス整理・DX相談サービス【Chatwork DX相談窓口】
AIの導入前に、既存の業務プロセス自体を整理することから支援してくれるタイプです。業務の流れを見える形にし、どこにAIを使うかを整理したい人に向いています。業務の可視化そのものが、思わぬ改善のきっかけになることもあります。
まなぶ
みらい業務でAIを活用することで、一人ひとりの仕事は大きく速くなります。ただし、その使い方が個人の頭やチャット履歴の中にしかなければ、本人がいないときに業務が止まり、品質もばらついてしまいます。業務の流れを見える形にし、頼み方の型と確認の観点、完成形の見本を共有し、失敗と工夫を振り返って手順を育てていく。その積み重ねが、AI活用を個人の工夫からチームの力へと変えていきます。
業務の場面ごとに起こりやすいAI活用の失敗は、次の記事で詳しく紹介しています。
AIを使い始めたばかりの頃に陥りがちな失敗については、ChatGPTを使って失敗する人の特徴でもまとめています。あわせて読んでみてください。
