AIを職場に導入しても、思ったほど使われない。その理由を「社員が新しいものに抵抗しているから」と考える前に、仕事の進め方を見直す余地があると思っています。
たとえば、運用担当者がAIで広告文を作る場面を想像してみてください。
ツールの使い方は分かっている。でも、ブランドの方針は複数の資料に散らばり、以前なぜ修正したのかはチャットを探さないと分からない。レビュー担当者だけが知っている基準もある。
文章はすぐにできても、提出するたびに差し戻される。それなら、いつもの方法を選ぶのは合理的です。作る速さだけが変わっても、確認や判断の流れはそのままだからです。
導入する側が整えるべきものは、少なくとも三つあると思います。
・仕事に使える材料と背景
・どのような結果なら合格なのか
・誰が確認し、最終判断をするのか
この前提が曖昧なままでは、担当者が一人で試行錯誤と説明の負担を引き受けることになります。
Lyqaで取り組みたいのは、このうち仕事の背景を共有する土台です。
何が決まっているのか。どんな経緯でその判断になったのか。今、何を確認する必要があるのか。必要なときに、やり取りや資料の出典をたどりながら理解を取り戻せるようにしたいと考えています。
一方で、記録されていない判断基準や、まだ合意されていない責任分担を、AIが勝手に確定することはできません。そこはチームで言葉にし、決めていく必要があります。
AIを使ったかどうかだけではなく、確認待ちが減ったか、同じ背景を何度も説明せずに済んだか、次の判断へ進めたか。
Lyqaを通じて、そうした仕事の変化をつくっていきたいと思っています。
https://lyqa.io/
