ChatGPTを使っても仕事が変わらない理由

ChatGPTのような対話型のAIを試して、文章がすぐに返ってくる速さに驚いた方もいるでしょう。ところが、しばらく経っても、会社の仕事のやり方は以前とあまり変わっていない。そう感じているなら、原因はAIの性能ではなく、使い方の側にあるかもしれません。この記事では、AIを使っても仕事が変わらない理由と、そこから一歩進むための考え方を整理します。

「便利な道具」で止まっている状態

まず、よくある使われ方を思い浮かべてみましょう。

• お礼のメールの文面を作ってもらう
• 求人の募集文の言い回しを整えてもらう
• 長い資料を短くまとめてもらう
• 思いついた疑問を、調べもの代わりに聞いてみる

どれも便利な使い方です。実際、その場の手間は確かに減っています。ただ、こうした使い方には共通点があります。使う人も、使う場面も、その日の思いつきで決まっているということです。

ある社員はよく使い、別の社員はまったく使わない。同じ人でも、忙しい日は使うのを忘れる。これでは、AIは個人の便利な道具にとどまり、会社の仕事の流れには入っていきません。仕事が変わったと感じられないのは、ある意味で当然なのです。

仕事が変わらない4つの理由

では、なぜ個人の便利な道具で止まってしまうのでしょうか。理由は大きく4つに分けられます。

理由1：AIが社内の事情を知らない

対話型のAIは、一般的な知識はたくさん持っています。公開されているホームページの情報なら、調べて答えられる使い方もあります。けれども、お客様との約束事、社内の決まり、これまでの経緯といった社内の事情は、こちらが渡さない限りAIには分かりません。

そのため、AIが返してくる答えは、どの会社にも当てはまる「一般論」になりがちです。一般論は参考にはなりますが、そのまま自社の仕事には使えません。結局、人が自社向けに書き直すことになり、手間はあまり減らないのです。

ここで大事なのは、AIに渡す前に、自社の情報が言葉になり、整理されていることです。社長の頭の中にしかない決まりは、AIにも渡しようがありません。

理由2：使う場面が決まっていない

「何かに使えないか」という姿勢でAIに向かうと、使う場面が定まりません。

仕事を変えるには、逆の順番で考えます。まず、自社のどの仕事の、どの手順にAIを入れるのかを決める。たとえば、「お客様からの注文メールを受け取ったら、内容を読み取って受注表の形に整える下書きをAIに作らせる」のように、手順の一つとして具体的に決めるのです。

場面が決まると、毎回同じようにAIを使うことになります。同じ使い方を繰り返すからこそ、うまくいく頼み方やつまずきやすい点が見えてきて、使い方が磨かれていきます。

理由3：頼み方が人によってばらばら

AIへの頼み方（指示の文章）は、答えの質を大きく左右します。ところが、頼み方は一人ひとりの工夫に任されがちです。

上手な頼み方を見つけた社員がいても、それはその人の手元にとどまります。ほかの社員は、また一から試行錯誤することになります。

これを防ぐには、うまくいった頼み方を「型」として社内で共有します。

• この仕事では、AIにどんな役割を与えるか
• どんな情報を一緒に渡すか
• どんな形で答えを返してほしいか
• やってはいけないことは何か

この4つを決めた頼み方の文章を、仕事ごとに一つ用意しておくと、誰が使っても答えのばらつきを抑えやすくなります。

理由4：答えを仕事につなぐ流れがない

AIが答えを出したあと、その答えがどこへ行くのかが決まっていないことも、よくある理由です。

AIが作った下書きを、誰が確認するのか。確認したものを、どこに保存するのか。間違いを見つけたら、どう直すのか。こうした流れが決まっていないと、AIの答えはその場限りで消えていきます。

AIの答えは、あくまで下書きとして扱うのが基本です。もっともらしい言い回しで、事実と違うことを返してくる場合があるからです。人が確認する手順を、最初から仕事の流れに組み込んでおきましょう。

あわせて、AIに入力してよい情報のルールも決めておく必要があります。お客様の個人情報や、外に出せない取引の条件をそのまま入力してよいかどうかは、使うサービスの設定や契約によって変わります。社内でルールを決めてから使い始めると安心です。

最初の一つには、どんな仕事を選ぶとよいか

AIを入れる最初の仕事選びは、その後の広がり方を左右します。次の条件に多く当てはまる仕事ほど、最初の一つに向いています。

• 毎回、似た形の文章や表を作っている
• 下書きさえあれば、人が手を入れて仕上げられる
• 多少間違っていても、確認の段階で人が気づいて直せる
• 週に何度も発生し、担当者が一人に偏っていない

たとえば、社員が毎日書いている日報を、週の終わりに一枚の報告にまとめる作業は、こうした条件に当てはまりやすい仕事です。材料が社内にそろっていて、形もおおむね決まっています。

反対に、お客様への最終的な回答や、お金の額を決める判断などは、最初の一つには向きません。間違いが外に出たときの影響が大きいからです。そうした仕事は、AIの使い方に社内が慣れてから考えても遅くありません。

個人の便利さを、会社の仕組みに変える手順

ここまでの4つの理由を裏返すと、進め方が見えてきます。

1. AIを入れる仕事を一つだけ選ぶ
2. その仕事に必要な社内の情報を、AIに渡せる形にまとめる
3. 頼み方の型を作り、担当者みんなで同じ型を使う
4. AIの答えを誰が確認し、どこに残すかを決める
5. 入力してよい情報のルールを決めて、社内に伝える

この手順で一つの仕事がうまく回り始めたら、同じやり方を別の仕事に広げていきます。一度に全社で使おうとするより、小さな成功を一つ作るほうが、社内にも広がりやすくなります。

「うまく回り始めた」かどうかは、担当者に次のことを聞いて確かめます。AIを使うのを忘れずに続けられているか。下書きを直す手間が、使い始めより減ってきたか。頼み方の型に、直したい点が出てきていないか。三つ目の答えが出てくるのは、むしろよい兆しです。使い込んでいるからこそ、改善点が見えてくるのです。

まとめ

• 仕事が変わらないときは、AIの性能より使い方を見直す
• AIは社内の事情を知らないので、整理した自社の情報を渡す必要がある
• 使う場面を仕事の手順として決め、頼み方を型にして共有する
• 答えは下書きとして扱い、確認と保存の流れを決めておく
• 入力してよい情報のルールを、使い始める前に決める

次の朝礼などで、社員に「最近AIを何に使ったか」を聞いてみてください。うまくいった使い方が一つでも見つかれば、それを型にして共有するところから始められます。

TaskMateでは、AIの業務活用についても、使う業務の選び方から作業まで一緒に進めます。自社の情報がまだ整っていない場合は、その手前の段から取り組みます。DXレベルを相談するから、今の使い方をお聞かせください。