AIシステムの導入における新たな壁：作られたAIが使われない問題
経営者のためのヤバい仕組み化ということで、この番組は、仕組み化の専門家である私、松田幸之助が、世の中の様々な事例を仕組み化の視点で解説していく番組です。
ということで、今日はAIシステムは作った後に壁があるというふうな、実際私たちが、そして私自身が、最近取り組んで感じているAIの壁のお話をしていこうかなというふうに思います。
今日はニュースの話ではないので、私自身の話をしようかなと思っています。
本当にAIが進んでから、松田さん、松田さん、松田さん、こういうAIのシステムができたので見てください、みたいな連絡が社内から届きます。
本当に担当の方が、こういうAIシステムを作って、より良くしていくために報告してくれるというのは、非常にありがたい限りでございます。
実際に報告してもらった後に、私自身がどうしているかというと、正直ですね、チャットワークできたものをですね、記録のまま数日置いてしまっているということがですね、実際あります。
これ別にですね、私自身は悪気があるというわけではなくて、見なきゃというのはですね、思っています。
ただですね、これちゃんとAIシステムを作ってくれたものを見ていくためには、実際にその作ってくれたAIシステムを触ってみて、使ってみて、その結果ですね、ここを直してほしいとかっていうのをその開発してくれたものに伝えなきゃいけないんですよね。
で、それがわかっているので、ある程度まとまった時間が取れないければ、使って触って直してほしいまで伝えることができないので、なのでですね、ちょっと気づいたらですね、2、3個決定待ちのAIシステムがですね、溜まっていたということがあります。
なので、今日はですね、テーマはこの決定待ちのAIシステムが出ちゃったよみたいな話なんですけども、AIシステム自体を作るのは本当に難しくなくて、どちらかというと今後の中小企業のAIシステムの導入の壁になるのは作った後になってくるんじゃないかなと思っています。
この作ったものをどうやって会社に浸透させていくかというところですね、ここもしっかりとセットで作る必要があると、浸透しない原因は意外と現場ではなくて社長側かもしれないよね、というのがちょっと私自身の反省からですね、今日話していこうと思っています。
AIシステム開発の容易化と浸透の難しさ
まずこの前提の整理をしていこうかなと思うんですが、作る、AIシステムを作るという壁は本当にですね、ここ数年、まして数ヶ月で本当にグググと下がってきたなと思います。
例えば本当にグーグルコードであったりクロードですね、クロードコードとかクロードコアークみたいなものを使えば、プログラムかけなくてもシステムみたいなのを作ることができますと、もちろんこのシステムを作ると言っても、本当に成果が出るようなシステムに作らなければ意味がないので、
なのでシステムを作るというところをコンサルの方に伴奏してもらうとかですね、自社でできるところは自社でやって一部を外部の方にお願いするみたいなことはすごい良いんじゃないかなと思いますし、実は私たちもそうやってAIのシステム、社内の仕組み構築みたいなのはやってます。
ここから先ですね、浸透となってくるとコンサルの方であったり外部で作ってもらった方がやるっていうのは当然やっぱり難しくて、ここからはやっぱり現場のですね、オペレーションの仕組みの問題に入ってくるなと思ってます。
AI システムが作りやすくなったというのは、これはもう非常に良い話なんですけれども、実際私たちの会社では10個近いですね、AI システムを動かしてます。
で、これやってみてわかったんですが、しっかりと使われて組織、会社に浸透していくシステムと、やっぱりだんだん使われなくなって形だけ残るシステムっていうのが出てきてますと。
同じ人が同じ道具で作っていても、使われるものと使われないものが出てくると。これ何なんだろうっていうふうに私は考えてたんですけれども、最初は普通にシステムの出来の差かなっていうふうに思ったんですが、よくよく考えてみたらですね、この使われるシステムと使われないシステムの差はですね、結構シンプルで決定だなと。
この決定がされているものは均等されていって、決定されないものは形外化されていくっていうのが一つあるんじゃないかなと思っております。
いつもこの番組でお伝えしてるんですけれども、うまくいかない原因を人のやる気に求めてしまっては、それは何も解決しませんので、やる気に頼る前に仕組みを疑うというのは基本の私の考え方ですと。
今日の話も同じで、AIシステムが社内に浸透されないってなった時に、多くの社長さんは最初のものは現場の方が使ってくれないとか、うちの社員はAIとかITが苦手だからみたいなんですね。
そういう風になりがちじゃないと思いますが、でも実はですね、その前に疑った方がいいのは社長自身の決定というところかなという風に、私自身がそうなったので思うんですけれども、
作った担当者の問題でもなく、使う現場の問題でもなく、真ん中にある意思決定者の決定が止まっていると。
私の場合、これが実際に起きましたと。
意思決定が止まっていたのであれば、それを仕組みで解決していかなければいけないという風に今思っています。
決定サイクルの重要性とAIシステムにおける停滞
普通に見るとAIシステムが使われないというのは導入の問題に見えるかなと思います。
導入がうまくいってないのかなみたいな感じだと思うんです。
そうすると作ったものが現場に降りていかないから、使い方の説明会をしようとか、マニュアルを配ろうとかってなると思うんですけれども、
仕組みからの視点で見るとシンプルに先ほどの決定ですね、つまりこの番組で何回もお伝えさせていただいている決定サイクル、これが止まっているっていうのが原因の一つだと思います。
決定サイクルというのは報告と決定と実施とチェックですね。
この4つが回って始めて成果が出ます。
報告なくして決定なし、決定なくして実施なし、チェックなくして実施なし、社長の仕事は決定とチェックで、従業員の皆さんの仕事は実施と報告です。
これをAIシステムに当てはめて考えてみるとわかりやすいかなと思うんですけれども、担当者の方がAIシステムを作ってくれますと、これ実施ですよね。
こんなの出来ました、社長見てくださいと、これ報告です。
ここまではプリマベーラーの場合、弊社の場合ですね、回っているかなと思います。
まだまださ、そんなに質が良いかと言ったらバッチ問題ですけれども、今うまく回り始めているかなと。
次社長の番ですね、私の番ですね。
今度実際に触ってみて、これで行こうとか、ここちょっと直してほしいなとか、これはちょっと使えなそうだからやめよう、これ決定なんですね。
この決定で弊社の場合は止まっていたところが結構あるなと。
これ決定が止まるとどうなるかというと、担当者の方は次に進めないんですね。
直していいかもわからないし、現場に広げてもいいかわからないし、仕方ないので何をするかというと別のシステムを作るんですね。
別のシステムが作って、出来ました見てくださいってまた社長に届くんです。
そうすると社長の手元に決定待ちのシステムが並んでいきます。
これですね、本当決定渋滞ですね。本当決定渋滞というふうに思うんですが、
道路の渋滞と同じで、車が悪いわけでも運転手が悪いわけでも交差点の信号が変わらないからただただ後ろが詰まるみたいなんですね。
AIシステムの場合、信号自体ですね、止まっている原因が社長の決定だと。
なのでこの渋滞してしまったシステムっていうのは、担当者の熱も冷めますし、
社長自身もチェックしない。形だけが残るシステムになって終わっていくみたいな。
こういうふうに自分自身、そして自社の取り組みを見てそう思っています。
テキストコミュニケーションの落とし穴とAIチューニングの課題
なので、AIに関しては意思決定者がちゃんと決定するというところまでセットでやらないと止まります。
経営の仕組み、事業の仕組み、業務の仕組みというふうにいつもお話ししてますけれども、
経営の仕組みであればやっぱり社長が決定しなければいけませんし、
事業の仕組みであれば部長さんが決定しなければいけないところかもしれませんし、
業務の仕組みからとそこの店舗の店長さんとかが決定しなければいけないかもしれません。
その決定が止まってしまうと浸透しないしブラッシュアップもされないというところですね。
じゃあ何で止まってしまったのかっていうのをこれまた自分でちょっと振り返ってみたんですけれども、
大きな要因ですね。テキストで進めようとしていたからというのがあるんじゃないかなと個人的に思っています。
今私たちはですね社内のやり取りのほとんどですね、ほとんどほとんどテキストです。
なので私もチャットワークを使ってますのでチャットワークを使ったテキストコミュニケーションというのが主流なんですけれども、
チャットワークもスラックもLINEも便利です。
多くの会社さんがテキストでコミュニケーション回してるんじゃないかなと思うんですけれども、
これ自体は別に間違ったことではなくて非常に正しいと思うんですけれども、
ただことAIシステムのチューニングに関しては意外とテキストコミュニケーションが罠になっていたなというふうに思っております。
落とし穴ですね。何があるかというと大きく3つ落とし穴があると思ってまして、
1つ目がこれ大きいと思うんですけれども、AIシステムって作った時点で100点ではないんですよね。
AIシステムっていうのはあくまでも50点とか60点とかこうだったらいいよねというものは作れます。
ただその作れたものを自社に合わせてチューニングしていくっていう作業が必ずあります。
例えば社内の用語であったりとかですね、
ブログとかそういう記事を作るっていう風なものをAIシステムで作ろうと思った時にはどういう言葉遣いなのかとかですね、
言い回しとかそういう部分は自社に合わせてチューニングをしていかなければいけません。
このチューニングをするっていうことを前提に考えると担当者の方ができましたって言った時点ではまだ半分しか完成されてません。
つまり50点です。なので50点のものをまず磨いていかなければいけないという前提があると。
この次につながるんですけれども、この落とし穴2つ目ですね。
テキストの報告っていうのはこれ見てくださいって基本的に言われます。
できました見てくださいとかですね、確認してくださいみたいな。
この報告は報告として成立してるんですけれども、社長が何か意思決定する情報としてやっぱり足りないんですよね。
報告のレベルに比例して決定のレベルは変わります。
なので報告のレベルが低いと決定できないですし、何を決定すればいいかもわからない。
なので見てくださいと言われて、自分でリンク開いて、自分で触ってみて、社長自身が触ってみてですね。
どこが自社に合ってないかを社長自身が見つけてですね、それを言語化してですね、それをまたフィードバックしなきゃいけないんですね。
この全てですね、触ってどこが違うのかなってそれを言語化して、またフィードバックするっていうことが社長側の作業、タスクになるので、
これ忙しい社長ほどやっぱここで止まっています。
私自身実際ここで何個か止まっていました。
なのでここの解決策としてはやっぱり担当者側がある程度同じ視点を持って、
つまりちょうど今日のですねミーティングでうちのメンバーさんに伝えたんですけれども、
AI システムは必ずそのシステムを用いた解決したい目的があります。
その目的を達成するためのシステムだと思うので、
その目的を達成するためにこんな機能を追加して、そこが目的に対して整合性が取れているかというのを確認してほしいですみたいに言われると、
決定することが大きい塊じゃなくてですね、ちっちゃい塊になるので決定しやすくなるよねみたいなそんな話をしたんですけれども、
なのでこの半分のものしかAIシステムは作れない。
なので残りの50点の半分をどうすればいいかっていうのを決定する側が考えて言語化しなければいけないと。
で今度この最後ですね、落としたのが3つ目、実際私がですね触りましたと、触って直してほしいところが出てくるんですね。
でこの項目の順番が違うとかですね、ここはちょっとテンポごとに分けてほしいと言い回しが違うとかですね、こういうのテキストで書くと当然ですね長くなります。
で長くなると長くなる分その読んだ側の解釈がまたずれていったりとか、何か例えばじゃあ5個ですね、フィードバックやったら2個は改善されているけれども3つは改善されなかったみたいな、
それの繰り返しででまたじゃあ50点が70点になったけれども残りの3つはやってくれてないのでまた使ってみて何か違うなぁと。
そしたら違う理由この3つだってまたあの思い出すわけです。あれこれ前指示したはずなんだけどなぁみたいな。
ここでですねまた時間が溶けていくみたいなことが起きてしまいます。
なのでここのですねテキストコミュニケーションではこの3つの落とし穴があると。
でこの3つの落とし穴が実際あの私たちの会社で起きた決定の渋滞の正体です。
決定渋滞解消のためのリアルタイムコミュニケーション戦略
なので今後どうしていこうかなというふうに対策を考えたんですけれども、私が考えた答えはすごいシンプルでして本当週に1回とか
もしくは2週に1回でもいいので20分ぐらいあのもうちゃんとリアルタイムコミュニケーションでミーティングをしてテキストじゃなくて口頭でやろうというふうに決めました。
でテキストでやっていた報告と決定ですねこれをリアルタイムに置き換えます。
であのオンラインで全然問題ないと思います。あの私たちも普通に google meet でやろうと思っています。
でこの設計ですねポイント4つあるかなと思っています。
一つ目はシンプルにカレンダー化ですね。
時間がある時に見ようって思ってもやっぱなかなか見ませんのでこの日に担当者と一緒にai の作ってくれたもしくはブラッシュアップされたシステムを見ようというふうに決めます。
報告を待つのではなく報告を取りに行く決定を待つのではなく決定をしに行くっていうふうに決めちゃいます。
で実際にミーティング始まったら今度はですね画面共有で動いているものを見ます。
で会議でもいちいち資料を作ってもらうというのもこれもあの時間もったいないので出来上がっているシステムを担当者の方に画面共有してもらって
でこんな感じになりましたみたいな。
でその場でですねあのフィードバックこうやったらもっといいんじゃないかみたいなのをアドバイスしていくと。
これ3つ目ですね口頭でフィードバックをしてその場でこの順番逆にしてくださいとかこの項目は多分不要なんでやめましょうとかですねそういうふうなものをその場でリアルタイムでやってしまうと。
で4つ目のポイントこれがちゃんとテキストで残すということです。
最終的なことはですね意思決定したこととか話の流れっていうのは今はあの全部ですねAIの文字起こしでちゃんとテキストで残ります。
なんで口頭だけでやっているとこれもまた空中性になって何もログが残らなくなってしまうと本末転倒ですので必ずテキストに残してタスクにして改善をしていくと。
このような形で私たちはですね再設計をして決定渋滞をなくしていこうかなというふうに思います。
AI活用における「非効率化」の重要性と組織への応用
でおそらくですねこれあのAIシステムを導入する時も同じことが言えるのではないかなと思っておりましてやっぱり導入する時にテキストであったりマニュアルを使って現場の方にお伝えしたとしてもやっぱりなかなかわからないとことかあると思うのでこれも本当に最初のですね数十分だけでも導入の使い方をリアルタイムでやっていくっていうのは一つ効果的になると思うんですね。
でここまで聞いていると何となくお分かりの方もいらっしゃると思うんですが、やっぱ効率化と非効率化というのが私はすごい大切だと思っております。
で通常こう意思決定であったりとか報告の場っていうのはなるべく効率化した方がいいと思います。なので私たち会議の場もですね意思決定をするというふうな場合はいかに効率化できるかというのも考えてますけれども、
このことAIに関しては非効率化の決定、非効率化の会議やミーティングをやった方が前に進むんじゃないかなというふうに思います。なので会議やミーティングもですね、このどこに力を入れると最も事業成果が伸びるのかというのを見ていただいて、
最も事業成果が伸びそうな会議はあえて非効率化をするというのもですね、一つ方法じゃないかなというふうに思います。非効率化することによって決定渋滞がなくなり、改善のブラッシュアップが早くなり、全従業員がAIを使いこなせるようになっていくという方が会社としてはですね、成果、期待成果が大きいので、
このように考えていくといいんじゃないかなというふうに思っております。
AI導入・浸透支援とプリマベーラのサービス紹介
ということでですね、今日は実際私たちが今絶賛取り組んでいるAIシステムと、そしてAIの浸透のところでの失敗と、そこに対する対策のお話をさせていただきました。
おそらく多くの中小企業の皆さんが今、そのAIによる成果向上というところと、そしてそれを浸透させるというですね、大きく二つの壁があるんじゃないかなと思っておりますが、
浸透という部分になってくると、いかに仕組みに設計してやっていくかというところが大切だと思っております。
私たちはですね、このAIに関する作成とプログラム、AIシステムの開発と、そして私たちの得意分野のですね、それをどう浸透させていくかというですね、
そういうのをセットにしたプリマベーラの成果の出るAIコモンみたいなこともやっておりますので、もしシステムは作れるけれども浸透しないという場合でも非常に役に立つことができるかなと思いますし、
逆にどんなシステムを作ると成果が出るんだろうというところは、私たちのですね、得意分野でもございますので、
AIをシステムを作っていこう、そして浸透させていこうという時に、壁に立ちはだかった時はですね、一度ご相談いただけると嬉しいなというふうに思っております。
概要欄の方にですね、私たちのAIのサービスのものをいくつか貼っておきますので、ぜひご確認いただければ幸いです。
ということでですね、この番組は週に1回ですね、様々な事例をもとに、スクミカの視点で解説しておりますので、ぜひチャンネル登録やフォロー、いいね、そしてコメントなどなどをやっていただけると嬉しいです。
また私の方でですね、松田幸之助のスクミカ実践会というですね、経営者コミュニティやAI実践会というですね、AIを活用していく経営者コミュニティなども行っておりますので、ぜひ興味がある方は概要欄からチェックしてみてください。
それではまた次週お会いしましょう。さようなら。
