こんにちは、おじ with AIです。

本の執筆を進めながら、今日はその中の一つのテーマを、noteでも整理してみます。

本書『📗 AIを組織で回す技術』
第4章「改善設計」より、トピック070「構造改善」。

今日はこのテーマについて書いていきます。

🖋️ AIくんが止まるとき、実は仕事の構造が止まっている

AI活用がうまくいかないとき、現場ではまずこう考えがちです。
「プロンプトが悪いのかな？」
「もっと良いAIくんに変えた方がいいのかな？」
「使い方がまだ下手なのかな？」

もちろん、それも大事です。
プロンプトを改善する。
ツールを見直す。
モデルを変える。
使い方を学ぶ。

こうした取り組みは必要です。でも、おじとしては、ここで一つ大事な視点があると思っています。

🥸 「本当に止まっているのは、AIくんではなく、仕事の構造ではないか？」
ここです。AIくんに任せようとすると、いろいろな曖昧さが一気に出てきます。

• 何を入力するのか

• どこまでAIくんに任せるのか

• 誰が確認するのか

• どこで人間が判断するのか

• 成果物の完成条件は何か

• 何をもって良い出力とするのか

ここが決まっていないと、AIくんの出力は安定しません。たとえば、「この資料をまとめて」と言っても、
誰向けなのか。
何を判断するためなのか。
どの粒度でまとめるのか。
結論重視なのか、経緯重視なのか。
次アクションまで必要なのか。
ここが曖昧だと、出力も曖昧になります。

でも現場では、それをAIくんの精度問題として捉えがちです。「AIくん、微妙だな」となる。でも実際には、AIくんが微妙なのではなく、仕事の前提が微妙だったりする。ここがかなり大事です。

人間同士なら、曖昧でも何となく進みます。
経験で補う。
空気を読む。
過去のやり方で判断する。
相手の意図を推測する。
これで仕事が回ることもあります。でも、それは再現性がある状態ではありません。

たまたま分かる人がいるから回っている。
経験者が補っているから成立している。
暗黙知で何とかしている。
こういう状態です。AIくんは、この暗黙知を勝手には持っていません。だからAIくんに任せようとした瞬間に、仕事の曖昧さが表に出ます。

🥸 「AI活用って、業務の曖昧さをあぶり出すんです。」
ここ、おじとしてはかなり重要だと思っています。つまりAIくんが止まるとき、単にAIくんの使い方が悪いのではありません。

その前に、業務の流れ、判断、責任、成果物の形が整理されていない。ここに原因があることが多いんです。

🖋️ 構造改善とは、仕事の「入力・判断・成果」を見えるようにすること

構造改善というと、少し大げさに聞こえるかもしれません。でも、おじの感覚では、かなり実務的な話です。構造改善とは、

🥸 「この仕事は、何を受け取り、どう判断し、何を出すのか」
を見えるようにすることです。仕事には必ず流れがあります。
入力がある。
処理がある。
判断がある。
成果物がある。
確認がある。
次の工程がある。

でも、この流れが言語化されていないことが多い。たとえば、採用業務なら、
応募者情報を見る。
面接内容を確認する。
評価基準に照らす。
懸念点を整理する。
採用可否を判断する。
次のアクションを決める。

という流れがあります。でも実際には、面接官ごとに見ているポイントが違うことがあります。
ある人はコミュニケーション力を重視する。
ある人は論理性を重視する。
ある人は経験を重視する。
ある人はカルチャーフィットを重視する。

この状態でAIくんに、「面接内容を評価してください」と依頼しても、評価は安定しません。なぜなら、組織として何を見るべきかが揃っていないからです。ここで構造改善が必要になります。

• 評価項目を整理する

• 判断基準を定義する

• 強みと懸念点の書き方を揃える

• 最終判断に必要な情報を明確にする

すると、AIくんの出力も安定しやすくなる。ここで起きているのは、AI改善だけではありません。「採用プロセスそのものが改善されている」んです。会議でも同じです。

議事録AIを入れても、会議の目的が曖昧で、決定事項も曖昧で、担当者も期限も決まらない。この状態では、どれだけ議事録をきれいに作っても、業務にはつながりません。そこで、

• 会議の目的を明確にする

• 事前に論点を整理する

• 決定事項を必ず残す

• 担当者と期限を明記する

• 未決事項を分ける

こうする。すると、議事録AIの価値は一気に上がります。

🥸 「AIくんが良くなったのではなく、会議構造が良くなったんです。」
ここなんですよね。AI活用を進めていくと、改善の順番が見えてきます。

最初は出力を直す。
次にプロンプトを直す。
その次にデータを直す。
そして最後に、業務構造そのものにたどり着く。

何を入力するのか。
どこで判断するのか。
何を成果物とするのか。
誰が確認するのか。
どこに記録を残すのか。
ここまで整理されると、AIは単発の便利ツールではなく、業務全体を支える仕組みに近づきます。

🥸 「構造改善とは、AIくんを使いやすくする作業ではなく、仕事そのものを再現可能にする作業なんです。」
ここが本質だと思っています。

🖋️ AIネイティブな業務設計では、最初から「後でAIくんが使える形」にしておく

さらに面白いのは、AI活用を経験すると、新しい業務を作るときの考え方も変わることです。従来の業務設計では、

• 誰が担当するか

• どの順番で処理するか

• どの書類を作るか

• 誰が承認するか

こういうところから考えがちでした。もちろん、これは必要です。でもAIネイティブな発想になると、もう一つ視点が加わります。

🥸 「将来AIくんが読み、整理し、改善できる形になっているか」
ここです。たとえば、社内問い合わせ対応を作るとします。人間中心で設計すると、担当者が経験で対応します。

よくある質問は担当者が覚える。
例外処理も過去の記憶で行う。
回答文の温度感も人によって変わる。
過去の対応履歴はチャットに流れていく。
これでも、しばらくは回ります。でも後からAIくんを入れようとすると、かなり大変です。

過去の問い合わせを整理する。
回答基準を作る。
分類軸を決める。
どの情報を参照するかを定義する。
例外処理を分ける。
つまり、後付けでAIくんを入れるほど、過去の曖昧さを整理する負荷が大きくなるんです。一方で、最初からAIくんがいる前提で設計すると、かなり変わります。

• 問い合わせが入った時点で分類する

• 回答に使った情報を残す

• 例外対応は別枠で蓄積する

• 再問い合わせが起きたら改善素材にする

• よくある質問を定期的に更新する

こうしておくと、AIくんは後からかなり使いやすくなります。

🥸 「AIくんを使うかどうかより、AIが後から読める形で業務が設計されているかが大事なんです。」
ここ、かなり大事です。経理業務でも同じです。人間だけを前提にすると、処理結果だけが残りやすい。でもAIくんを前提にすると、

• なぜその勘定科目にしたのか

• どの証憑を見たのか

• どのルールに基づいたのか

• どの例外判断をしたのか

ここを残す意味が大きくなります。なぜなら、将来的にAIくんへ確認や分析をさせるなら、処理結果だけでなく、判断の材料と理由が必要になるからです。つまりAIネイティブな業務設計では、成果物だけでなく、判断過程もデータとして残す。これが重要になります。ここまで来ると、AI活用は単なる効率化ではありません。

🥸 「業務を作る思想そのものが変わる」
んです。人間だけで回す業務から、人間とAIくんが協働する業務へ。処理結果だけを残す業務から、判断材料と理由まで残す業務へ。属人的に回す業務から、後で再利用できる構造を持つ業務へ。この変化が、AIネイティブな構造改善の始まりです。

🖋️ 構造改善の本当の価値は、未来の業務を設計できるようになること

おじは、このテーマで一番大事なのはここだと思っています。AI活用を進めると、最初は目の前の出力を良くしたくなります。
もっと良い要約がほしい。
もっと良い資料がほしい。
もっと良い回答がほしい。

そこから、プロンプトを改善する。
さらに、データを改善する。
そしてその先で、「そもそも、この業務の流れはこれでいいのか？」という問いにたどり着く。

ここがかなり重要です。AIくんを使うことで、仕事の構造が見えてくる。
入力が足りない。
判断基準が曖昧。
成果物の定義が弱い。
確認責任が不明確。
過去の判断が残っていない。
こういうことが見えてくる。つまりAIくんは、業務構造の健康診断装置でもあるんです。

でも、AIくんが自動で構造を決めてくれるわけではありません。

• 何を入力にするか

• 何を成果物にするか

• どこで人間が判断するか

• 何を記録として残すか

• どこをAIくんに支援させるか

ここは人間が設計する必要があります。

🥸 「人間は構造を設計する。AIくんは構造を増幅する。」
ここが、かなり本質だと思っています。構造が曖昧なら、AIくんは曖昧さを増幅します。構造が整理されていれば、AIくんはその構造を広げ、速くし、再利用しやすくしてくれます。だからAI活用の本当の差は、ツール選定やプロンプトだけでは決まりません。

🥸 「仕事の構造をどこまで見直せるか」
ここで決まります。そして、構造改善の経験は、未来の業務設計にも効いてきます。

この業務なら、将来的にAIくんが処理するために、この情報を残しておこう。この判断を支援するために、このデータを蓄積しておこう。この成果物を作るなら、最初から出力形式を統一しておこう。こういう発想が自然に出てくる。

ここまで来ると、AI活用は「今の業務を楽にするもの」ではなくなります。

🥸 「未来の業務を設計しやすくするもの」
になります。AIくんが止まるのは、使い方の前に、仕事の構造が曖昧だからである。だから構造改善とは、AIくんのための活動ではありません。AI時代の業務そのものを、再設計する活動なのである。

ここまで読んでくださり、ありがとうございます🤗

おじ目線で、AIとの向き合い方について、少しずつ言語化しています🖋️

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おしまい