拓海先生、最近部下から「生成AIを入れれば現場の生産性が上がる」と言われましてね。ですが、費用対効果や現場運用が心配でして、本当のところどういう効果が期待できるのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば要点がすぐ分かりますよ。結論を先に言うと、ある種の生成AIを現場に導入すると、平均して生産性が約15%向上し、特に経験の浅いメンバーの改善が大きい、という結果が出ています。
15%ですか。数字だけ見ると魅力的ですが、経験豊富な人が無駄になるのではと恐いのです。現場の品質はどうなるのですか。
いい質問です。要点は三つです。第一に、速度（解決件数）は全体で上がるものの、上位層では速度はわずかに上がり、品質はやや低下する場合がある。第二に、下位層や経験の浅い担当者は速度と品質の双方で改善する。第三に、まれな問題に対して特にAIの恩恵が大きい、という点です。
なるほど。導入するときに現場がAIを信用しないとか、誤情報を出す心配もあります。実際の職場ではその辺はどう対処するのが現実的でしょうか。
よくある懸念ですね。まずはAIを“代替”と考えるのではなく“支援ツール”と位置づける運用が現実的です。オペレーションの初期段階では人的確認を必須にし、AIの提案をどのように使えば品質が保てるかの運用ルールを作ることが重要ですよ。
それは要するに、AIはベテランを置き換えるものではなく、若手を育てる“拡幅装置”として使うということですか？
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！手元にある知見を広げて現場全体のボトムラインを引き上げる道具として使えるのです。加えてAIは使用データで学習するので、運用を続ければ提案精度も上がります。
運用データで学ぶ、ですか。学習させるには時間もかかるのでしょうか。すぐに効果が出るのか長期投資か、経営判断で知りたいです。
重要なポイントです。早期の効果は導入直後から観測されることが多く、平均で15%程度の改善が報告されています。ただし、持続的な改善とまれ問題への強化はデータ蓄積による“長期効果”として現れます。短期と長期の両方を見た投資設計が必要です。
分かりました。最後にもう一つ、英語に不安がある国際拠点の人材に効果があると聞きましたが、それは本当でしょうか。
はい、本当です。国際的なエージェントの英語運用能力向上や標準化に寄与するという報告があります。要点を三つにまとめると、初動効果、下位層への恩恵、そしてまれ事象への強さです。導入時は運用ルールを決めて段階的に展開するとよいですよ。
分かりました。要するに、自社で実行するならば、まずは支援ツールとして一部チームから試験導入し、品質確認と運用ルールを作り、データを蓄積して横展開するのが現実的、ということですね。これなら私も説明しやすいです。
