AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手から「AIをやろう」って言われてまして、論文の話も出てきたんですけど、何を最初に見ればいいのか全然わからないんです。投資対効果や現場導入のリスクが不安でして、これって要するにどこを見れば失敗を避けられるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、大きな利得が見込める案件だけ選ぶのではなく、初期段階でリスクと便益を一緒に見分ける仕組みを持つことが重要です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それは助かります。で、具体的にはどういう仕組みなんでしょうか。うちの現場はクラウドも怖がる連中ですから、現場で納得できる形で示せることが大事なんです。
まず要点を三つにまとめますね。1) 初期の段階で候補を並べ、リスク（技術、倫理、事業性、現場受容）と便益を可視化すること。2) デザイン思考を使って現場の声を早く取り入れること。3) チーム横断で評価することで偏りを防ぐこと。これだけでも判断精度がかなり上がりますよ。
これって要するに、技術的にできるかだけで決めるのではなく、倫理や使う人の受け入れやコストも最初から一緒に評価するということですか？
その通りです！技術評価だけだと落とし穴が多いんです。身近な例で言うと、新しい機械を買う前に性能表だけで決めず、操作性や保守、現場の負担、法的な問題も一緒に比べるのと同じ発想です。難しく聞こえますが、やり方はシンプルにできますよ。
現場に説明する際、どの点を最初に示せば納得してもらえますか。特に費用対効果と現場の手間について、短く示せる言い方が欲しいのです。
短い伝え方も三点です。1) この案は誰の何を楽にするか、2) 初期投資と期待される省力化の期間、3) 失敗時の影響範囲と回避策。数字を一つ二つ準備すれば、現場も経営も納得しやすくなりますよ。
その三点、なるほど。で、実際にどうやって候補を選ぶんですか。社員の意見が割れた場合はどう調整するんでしょう。
投票だけで決めないことです。代わりに多面的評価を導入します。具体的には、定義した評価軸ごとにスコアを付け、技術、倫理、事業性、現場受容の四つの観点で合成スコアを出します。論文でも、複数の担当者が協働で評価することで偏りが小さくなると報告されていますよ。
わかりました。要するに、最初に評価の枠組みを作っておけば、感情や押しの強さで案件が決まらずに済むということですね。では、それで社内会議を回してみます。ありがとうございました。
