生成AIは「狭く・深い」実装が組織に効果的

こんにちは、ワークスアイディの奥西です。

MicrosoftがAIツール『Copilot Cowork』をプレビュー版としてリリースしましたね。特に『Microsoft 365』や『Azure』を活用中の企業では、すでに『Copilot』を導入しているケースも増えています。
ワークスアイディでも『Copilot』や『Copilot Studio』を活用したAI伴走支援を実施しています。ぜひお気軽にご相談ください！（宣伝でした）

本日は、AIは「狭く・深い」実装が組織に効果的な理由についてお話しします。特に、企業でAI活用を推進する方に、少しでも参考になれば嬉しいです。

 「広く・浅い」AI活用だけでは効果が頭打ちになる

AIの企業導入で最も一般的なアプローチは「まず使ってみよう」という姿勢。この考え方自体はとても重要です。

• メール文面の整え
• 会議議事録の要約
• アイデア出し

これらユースケースは確かに個々の業務効率を高めます。

しかし共通の課題は、“現在の業務フローの延長線上でしかAIを使っていない”という点ですね。

（1）「広く・浅い」AI活用 ――現状維持型 / タスク分散

組織全体として「広く・浅い」状態の使い方が続くと、「AIを入れたのに何も変わった実感がない」状況に陥りがちです。AI推進担当の方からも「誰がどの業務に、どのようにAIを使っているのか把握しきれない」という相談をよく受けますが、ここがAI活用の大きな分岐点になっていると感じています。

目先のコスト削減に縛られて、AIを“作業効率化”にしか使えていないのはもったいないですよね。

（2）「狭く・深い」AI活用とは？

では、「狭く・深い」AI活用とはどういうことでしょうか。

一言でいえば、『顧客価値』や『事業成果』に直結する特定の業務領域を選び、そこにAIを集中投下して仕事のやり方そのものを変えること。今の業務の延長ではなく、顧客起点でAIを活用して事業価値を高める使い方です。

ここで重要になるのが、“TaskとJOBの違い”という考え方です。

AIをTaskに当てると個人の作業時間が減ります。一方、AIをJOBに当てると組織の仕事の構造そのものが変わります。

JOB領域は『専門業務 × ルール × 知識』『顧客体験 × 価値創出』が絡み合い、判断や経験が必要なTaskの集合体を指します。ここにAIを集中投下することで、業務プロセス自体が変革され、結果として“AIの恩恵を受ける状態”になります。

効果を出している企業が実践している“評価の視点”

これまでAI導入を伴走支援してきた中で、成果を出している企業に共通するのは、“今の業務プロセスの延長にAIを置くのではなく、AIを前提に業務プロセスを設計し直す”という発想です。

違いは、「使っているか」ではなく「何が変わったか」で評価している点にあります。まずは、『利用率』や『アクティブユーザー数』といった指標で利用状況を把握しつつ、利用率を高めることが重要です。小さなTaskでも利用者が増えればそれだけでも効率化は進みますよね。

さらに効果が出ている企業では、『業務アウトプットの変化』を評価軸に置いています。

JOB単位での変化を追いかけているかどうかが、AI活用がビジネスプロセスに根付いているかどうかの分岐点ですね。効果が出ている企業の特徴は、他のコラムでもご紹介していますので、ぜひご覧ください。

まとめ

AIの活用は「広く・浅く」にとどまらず、「狭く・深く」踏み込んでいきましょう。そのためには、テーマとなる“問い”を適切に設定することが重要です。「どのJOBに注力すべきか」を明確に定め、そこに対して徹底的な検証・改善・実装を繰り返します。

TaskへのAI活用は『個人の時間』を生み出し、JOBへのAI活用は『組織の構造』そのものを変革します。

この違いを意識するだけで、AI推進の打ち手は大きく変わっていくはずです。
ぜひ、皆さまの会社でも、どのJOBを「狭く・深く」AI活用すべきか議論してみてください。

それでは、本日もGOOD JOB！！

 

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