拓海先生、最近「生成AI（Generative AI）」の話を社内でよく聞くのですが、具体的に我々の現場にどう影響するのか、正直ピンと来ておりません。投資に見合う効果が本当にあるのか、端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。まず要点を三つだけ伝えると、1) 生成AIは作業の一部を自動化し効率を上げる、2) 導入は不均一で使い方次第で生産性もリスクも変わる、3) 小規模事業ほど恩恵を受けやすい、です。具体例を交えながら進めますよ。
なるほど。でも現場の社員はデジタルが得意ではありません。我が社は中小規模で、人手も限られています。導入コストや現場教育に時間を割けるか懸念があります。現場目線でのメリット・デメリットを教えてください。
「小さく始めて効果を計測する」とのことですが、具体的にどの業務から手を付ければ良いでしょうか。営業、カスタマー対応、デザイン、記事作成、ソフト開発とありますが、優先順位はどう判断すべきですか。
良い質問です。まず繰り返しが多く、ルール化できる業務から試すべきですよ。営業なら見積書の草案や定型メール、カスタマー対応ならFAQの自動応答、デザインや記事作成はアイデア出しや下書き生成、ソフト開発はコードのテンプレート生成です。効果が見えやすいものを選ぶと良いです。
これって要するに、生成AIをそのまま使うのではなく、まず現場の仕事の“型”を守りながら補助役として使うということですか。それなら我々にも取り組めそうに思えますが、やはりリスクはありますよね。
その通りですよ。要するに生成AIは“補助ツール”として運用すべきで、最終的な品質担保は人が行う設計が重要です。リスクとしてはデータガバナンス、誤情報の混入、従業員のスキルギャップがあります。だから導入では、運用ルール、評価指標、段階的教育が必須です。
なるほど。では導入の最初の一歩として、我々が今日からできる具体的施策は何でしょうか。小さな成功体験を作るにはどうすれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは現場の代表者と短期目標を設定し、二週間程度で評価できるA/Bテストを回すと良いですよ。結果は定量指標で測り、成功したら横展開する。重要なのは小さな勝ちを積み重ねることです。私が伴走しますから安心してください。
分かりました。最後に、今回の論文の結論を私の言葉で整理しますと、生成AIは中小企業にも有効で、特に繰り返し作業の効率化に強みがある。導入は段階的に行い、人が品質を管理することで投資対効果を確保する、ということで宜しいでしょうか。私の理解が合っているか最終確認をお願いします。
その通りですよ。素晴らしい要約です。小さく始めて測定し、人が検証してから広げる。投資対効果は運用と教育で決まる、これが肝心です。一緒に進めましょう。
