なぜAI活用で部署間に温度差が生まれるのか、「組織の溝」を本質的に解消する方法

AIを“育てる”ための「フィードバックループ」構築の方法

　共通指標の設定やAI研修、業務相談の体制構築により、AI担当部署と経営層、現場のギャップは徐々に解消できます。ただし、それで「AI導入が成功した」と言い切るのは早計です。というのも、AIは一度導入したら終わりではなく、実運用しながら段階的に改良していく必要があるためです。技術の進化や業務環境の変化は著しく、導入初期にできなかったことが数ヵ月後には実現可能になっていることも珍しくありません。だからこそ、常にトライアンドエラーを繰り返し、100点に近づけていく努力をしなければなりません。

　この継続的な改善を可能にする鍵は、AI担当部署、経営層、現場が定期的に進捗を共有し、問題点や課題解決策を話し合う「フィードバックループ」の仕組みを構築することです。まずビジネス面では、AIの活用事例数や活用率、業務削減時間といった定量的な成果を見ていきます。共通指標に沿ってモニタリング指標を設定しておけば、PDCAを回すことはさほど難しくないでしょう。AI担当部署にも現場にも進捗報告義務が発生するため、関係者全員が定期的に現状を確認でき、修正に向けて対話しやすくなります。

　それに対して、難しいのは技術面のフィードバックです。AIのアウトプットが期待水準に達しているかを判断するためには、現場からの定性的な評価が必要です。「もっとこうしてほしい」といったフィードバックを逐次AI担当部署に伝え、それを基に改善を重ねていくしかありません。

　こうしたビジネスと技術両面の進捗をもとに、必要な打ち手があれば、経営層がトップダウンで指示を出す。これが組織全体を巻き込んだフィードバックループの基本的な流れです。

　このループを機能させる上で鍵となるのが、「変化にリアルタイムで対応する姿勢」です。AIの技術も、それを取り巻く業務環境も絶えず変わります。現場は業務上の変化をAI担当部署に相談し、AI担当部署は技術変化に応じて現場に提案する。こうした双方向のやりとりが前提となります。結果的に、当初3ヵ月の計画を立てていたとしても、1ヵ月で方針転換が必要になるケースも出てくるでしょう。計画はあくまで暫定的なものであり、状況に応じて柔軟にアップデートしていくという考え方を、組織全体に共有しておく必要があります。

　今回までの連載でAI活用の全体戦略から、外部専門家をうまく利用するためのポイント、組織変革におけるチェンジマネジメントとその具体的施策を見てきました。次回は、これらを踏まえながら、未来に向けた「AI活用のあるべき姿」を解説していきます。