AI活用の会議は「何ができるか」より先に、業務を言語化してください──インタビューの隣にAIを置くと深掘りがブレない

黛が参加した大手製造業の会は、議題が逆でした。「AIをどう使うか」を話す会ではなく、いまの業務を担う最前線の人を呼んで、その仕事をとことん聞く会だったんです。

AIの話より先に、まず仕事そのものを言葉にする。この順番に、黛は正直うれしくなりました。AIありきで考えず、いまの業務を詳しく言葉にすることを主役に置く。これが出発点です。

最初の一歩は小さくて大丈夫です。次のAI活用の会議の議題を、「AIで何ができるか」から「 この業務をとことん聞く 」に変えてみる。それだけでも、出てくる言葉はかなり変わります。

黛がこの会で担ったのは、設計者に質問をする聞き手のひとり。その業務をまったく知らない立場から、フラットに聞く係でした。同時に、聞いた業務にAIがどう効くかを考える専門家としても入っていました。

現場の言葉には、本人には当たり前すぎて説明が省かれる言葉が混ざります。人はそこを、なんとなく分かった気になって流してしまう。だからこそ、業務を知らない聞き手が「それはどういう意味ですか」と拾う役割が効きます。

• 最前線で実際にその業務をしている人を呼ぶ
• その業務をよく知らない人が聞き手に回る
• 「当たり前」まで省かずに言葉にしてもらう

この会でいちばんユニークだったのは、深掘りの補助役というより、話の中心にAIがいたことでした。インタビューの音声はその場でリアルタイムに文字起こしされ、その文字を先方が用意したAIエージェントに都度渡していきます。

AIエージェントとは、役割を与えられて自分で考えて動くAIのこと。このAIが、聞き手に向けて意見を返してくれます。業務の話をしているつもりでも、まだどんな業務なのかは言葉になっていない。そんなとき、AIが「これはどういう意味で言っていますか」と返してくるんです。

AIに答えを出させる前に、聞き方を整えさせる。この仕組みを、先方は自分たちの社内で作っていました。答えを急がず、まず言葉の解像度を上げるためにAIを使う。ここが肝です。

こういう時間は、少しでも話がそれるとあっという間に溶けますよね。気づいたら、本題に入る前に時間切れ。皆さんも経験があると思います。

AIという基準線があると、話がそれても「この観点がまだですよ」と戻る場所があります。実際、同席したメンバーも同じ感想でした。基準線があるとスムーズに深掘りできて、すごく良い情報が引き出せた、と。

つまり、 ブレを最小にするためにAIを入れる 。賢い答えを出させるためではなく、聞き方を支える役としてAIを置く発想です。

ここは正直に書いておきます。前提が雑なAIや、観点を外したAIを隣に置くと、的外れな指摘が深掘りの邪魔をします。だから、ある程度の作り込みは必要です。

最低でも、その場で何を聞き出したいのか、どの観点は外したくないのかは、AIに渡しておきたいところ。黛自身、会議や商談の最中にリアルタイムで動くAIエージェントを作ってきた経験から、ここは断言できます。

• その場で何を聞き出したい場なのかを、一言でもAIに渡す
• 外したくない観点を、前提として渡しておく
• モデルの賢さに頼らず、渡す情報の質を整える

黛がいつも言っていることですが、AIはただのツールです。課題が正しくわかっていないと、ほとんどの場合で役に立ちません。だからこそ、業務を言語化する場では、AIありきで考えてはいけない。

ただ、DXを長年やってきた人間ほど、話を聞きながらAIの使い道が頭に浮かんでしまう。黛もまさにそうで、もう職業病です。だからこそ、言語化に集中させるAIを隣に置くのは良い手段だと思っています。AIの使い道を考えてしまう人間の隣に、言葉を掘らせるAIを置く。ちょっと面白い逆転ですよね。

課題から始める話は、別の記事で詳しく書いています。あわせてどうぞ。

• 「何か入れなきゃ」で始めたAI導入は、ツール導入と同じ失敗をたどる