AIで「何を減らすか」より「何を生み出すか」 • one more think

AI活用の目標を効率化に置くと小さくまとまってしまう。効率化は結果としてついてくるものなのではないかという話。

AIを業務に取り入れる話をすると、必ずといっていいほど出てくるのが「効率化」というキーワードです。「AIを使って効率化したい」「どの作業を効率化できますか」という相談を、今年だけでも何度受けたか数えきれません。

気持ちはよくわかります。ただ、立ち止まって考えてみると、効率化を目標にすることには落とし穴があるなと感じています。

効率化は、目的ではなく結果

効率化を目指すと、自然と「今やっていることを減らす・速くする」という方向に思考が向きます。会議を減らす、資料作成の時間を削る、確認作業を自動化する。どれも悪いことではないけれど、それだけを追いかけると、AIが本来持っている可能性の多くを使わないまま終わってしまう。

これは情報技術の世界でも、まったく同じことが起きてきました。「Excelを導入して集計を効率化したい」という入り口で始めたはずが、いつの間にか「表を作ること」が目的になってしまう。システムを入れたのに、現場の働き方は変わらない。何度も見てきた光景です。

効率化は、何か価値あることをした結果としてついてくるもの。それ自体を目標に置くと、手段と目的が逆転してしまうんですよね。

では何を目標にすればいいか。私が自分自身に問いかけているのは、「これで会社の競争力は上がるか」「これまで手が届かなかったことが、できるようになるか」という問いです。

ひとつ、身近な例を。

私は専門学校でプログラミングを教えているのですが、先日、学生向けの参考ページをAIを使って作り、公開しました。

これは、プログラミングで使う記号の名前と役割、入力方法をまとめたページです。プロのエンジニアには難しくない話ですが、初学者の学生には初めて見るものばかりで、なかなか定着しないのが難点でした。

このページ自体は、これまでの何かを自動化したわけでも、既存の作業を速くしたわけでもありません。そもそも「こういうものがあったらいいな」と発想すらしていなかったものです。

ところが、AIの力を借りることで「こういうものが作れる」という発想が生まれ、しかもほとんど意識しないでいいレベルの手間で作れてしまった。

結果として学生の理解が速くなり、私が個別にフォローする手間も減っています。これは効率化といえば効率化ですが、出発点は「作業を削る」ではなく「なかったものを生み出す」でした。副産物として効率化がついてきた、という順番です。

実際に組織でAI活用を考えるとき、私が勧めているのは次の問いから始めることです。

この問いに答えようとすると、自然と「何の業務を減らすか」ではなく「何を新しく生み出すか」という発想になる。その延長線上で初めて、適切な効率化の場所が見えてきます。

「AIで効率化」という言葉は、これからも使われ続けると思います。それ自体を否定するつもりはありません。ただ、「何を効率化するか」より先に「何を実現したいか」を決める。その順番を守るだけで、AIという道具の使い方はずいぶん変わってくるのではないかなと考えています。