AI担当者の仕事：④ 現場から意見を聞く方法

★★☆☆☆（超初心者）

※AIを少し触ったことがある方向けの記事です

AI導入では「現場の声」を聞くことが大切

会社でAIを使おうとすると、「どのAIツールを導入するか」「ChatGPTで何ができるか」といった話から始めたくなります。

私も最初は、AI担当者なら便利な機能を探して、それを社内へ紹介することが仕事だと思っていました。

しかし、実際に仕事の流れを見ていくと、そこに少し違和感が出てきました。

便利なAIを紹介しても、現場が本当に困っている仕事と結びつかなければ、「便利そうだけれど、今は使わなくてもいいかな」で終わってしまうことがあるからです。

逆に、毎日少しずつ時間を取られている作業や、同じ内容を何度も確認している仕事にAIを使えると、現場の反応は大きく変わります。

**重要なのは、AIを紹介する前に、現場がどこで困っているのかを知ることです。**

AI担当者が答えを持って現場へ行くのではなく、まず現場の話を聞いてから使い方を考える。

この順番を意識すると、AI導入が「担当者だけの取り組み」になりにくくなります。

現場にしか見えない小さな負担がある

毎日同じ仕事をしている人だからこそ、「この作業は毎回時間がかかる」「ここだけ何度も確認している」ということに気づいています。

たとえば、報告書の文章を整える作業、問い合わせ内容を分類する作業、会議後の内容を整理する作業などです。

管理する側から見ると小さな作業でも、毎日繰り返している人にとっては大きな負担になっていることがあります。

そのため、AI担当者だけで「この業務をAI化しよう」と決めてしまうと、現場が本当に改善してほしい部分とずれる可能性があります。

**初心者が覚えるポイントは、現場の小さな「面倒」を集めることがAI活用の出発点になる、ということです。**

「AIで何をしたいですか？」だけでは聞かない

現場から意見を聞くときに注意したいのが、質問の仕方です。

「AIで何をしたいですか？」と聞いても、AIに詳しくない人は答えに困ってしまいます。

私も最初は、AIについて聞くのだから、AIを中心に質問した方が分かりやすいと思っていました。

ところが、よく考えると、現場の人がAIの機能を詳しく知っているとは限りません。

そこで、AIについて直接聞くのではなく、普段の仕事について聞く方が話しやすくなります。

悪い例

「AIを導入するので、AIにやらせたい仕事を教えてください。」

この聞き方では、AIに詳しい人しか答えにくくなります。

また、「何か答えなければ」と感じて、無理にAI向きではない仕事を挙げてしまうこともあります。

良い例

「毎週、時間がかかっている作業はありますか？」

「何度も同じ文章を書いている仕事はありますか？」

「確認に時間がかかっている作業はありますか？」

このように聞くと、AIの知識がなくても、自分の仕事について話すことができます。

さらに、「面倒な仕事はありますか？」だけでは答えが出てこない場合もあります。

普段から当たり前にやっているため、本人もそれを「面倒な作業」と認識していないことがあるからです。

**AIについて質問するより、普段の仕事の流れを聞いた方がAIを使える場所を見つけやすくなります。**

現場の本音を聞ける雰囲気を作る

AI担当者が意見を聞くときは、質問内容だけでなく、聞き方にも注意が必要です。

「AIを導入するので改善できる仕事を教えてください」と言われると、人によっては少し身構えます。

「自分の仕事がなくなるのでは？」

「AIを使えないと言ったら評価が下がるのでは？」

「今までのやり方を否定されるのでは？」

こうした不安を持つ人がいても不思議ではありません。

だからこそ、最初から「AIを使うこと」を決定事項にしすぎないことが大切です。

安心して話せる伝え方をする

「AIを使うことが目的ではなく、今の仕事を少し楽にできる場所を探したいです。」

このように伝えるだけでも、現場の人は話しやすくなります。

私も、最初から「AIで改善します」と言い切るより、「まず仕事の流れを教えてください」とした方が、自然な話を聞きやすいと感じました。

一方で、何でもAIで解決できるように伝えるのも避けたいところです。

AIではなく、作業手順を変えるだけで解決することもあります。

既存のシステムを使った方が安全で早いこともあります。

**現場ヒアリングでは「何を聞くか」と同じくらい「安心して話せるか」が重要です。**

集めた意見をそのまま採用しない

現場から意見を集めると、さまざまな要望が出てきます。

ここで私が気をつけたいと感じたのは、「意見を聞くこと」と「すべて実行すること」は別だという点です。

要望を全部実現しようとすると、AI担当者側の負担が大きくなります。

さらに、効果が小さい仕事から手をつけてしまい、本当に改善したい業務が後回しになる可能性もあります。

そこで、集めた意見を一度整理する必要があります。

時間・回数・負担・リスクを見る

たとえば、月に一度しか発生しない10分の作業と、毎日30分かかっている作業では、改善したときの効果が違います。

ただし、時間だけで決めるのも注意が必要です。

短い作業でも、間違えると顧客対応に影響するものや、個人情報を扱うものは慎重に考える必要があります。

そのため、私は「時間」「回数」「負担」「ミスしたときの影響」の4つを見ると整理しやすいと感じています。

**現場の声は、そのまま答えにするのではなく、AI活用の候補を見つけるための材料として扱います。**

小さな違和感も記録しておく

現場の話を聞いていると、大きな問題だけではなく、小さな違和感が出てくることがあります。

「毎回ここだけコピーしている。」

「同じ内容なのに別の場所にも入力している。」

「担当者によって文章の書き方が違う。」

こうした話は、その場では小さく見えるかもしれません。

しかし、後から複数の意見を並べると、共通する問題が見えてくることがあります。

私自身も、最初から「AIで改善できそうな大きな仕事」を探そうとすると、小さな困りごとを見落としやすいと気づきました。

聞いた内容を分類して残す

現場から聞いた内容は、簡単でもよいので記録しておくと便利です。

「文章作成」「確認作業」「情報整理」「問い合わせ対応」など、大まかに分けるだけでも構いません。

同じ種類の悩みが複数の部署から出ていれば、共通して改善できる可能性があります。

逆に、一つの部署だけにある特殊な業務なら、その部署向けに小さく試した方がよい場合もあります。

**小さな困りごとを捨てずに残しておくことが、あとからAI活用の候補を見つける材料になります。**

AI担当者が現場の意見を聞くときのポイント

AI担当者という名前が付くと、どうしてもAIの知識が一番重要に見えます。

もちろん、AIの特徴や注意点を知ることは必要です。

しかし、実際に社内で活用する場面では、「現場の仕事を理解する力」も同じくらい重要になります。

AIに詳しい担当者だけで考えるより、実際にその仕事をしている人と一緒に考えた方が、現実的な使い方を見つけやすくなります。

最初から答えを決めない

現場から話を聞く前に、「この部署では文章作成にAIを使おう」などと答えを決めてしまうと、聞く内容もその方向へ偏りやすくなります。

そこで、最初はできるだけ広く困りごとを聞きます。

その後で、「この部分ならAIが使えるかもしれない」「これは別の方法の方がよさそう」と整理します。

「この作業は毎日ありますか？」

「どこで一番時間がかかりますか？」

「最後に人が確認しなければならない部分はどこですか？」

このように一つずつ確認していくと、AIに任せる部分と、人が残した方がよい部分が見えやすくなります。

**初心者が覚えるポイントは、AI担当者が一人で答えを作るのではなく、現場と一緒に使い方を見つけることです。**

まとめ

AI担当者が現場から意見を聞くときは、最初から「AIで何をしますか？」と聞かないことが大切です。

AIに詳しくない人ほど、AIの使い道を質問されても答えにくいからです。

そこで、まずは「時間がかかっている仕事」「何度も繰り返している作業」「確認が大変な部分」など、普段の仕事について聞きます。

すると、AIを使える場所が自然に見つけやすくなります。

私も最初は、AI担当者なら便利な機能を見つけて現場へ紹介することが中心だと思っていました。

しかし、それだけでは「便利そう」で終わってしまい、実際の仕事に定着しないことがあります。

それよりも、現場の小さな困りごとや違和感を聞き、そこからAIを使える場所を探した方が、実際の業務改善につながりやすくなります。

また、聞いた意見を全部そのまま採用する必要はありません。

作業時間、発生回数、負担、ミスしたときの影響などを見ながら、どこから試すかを整理します。

AIが向いていない仕事なら、無理にAIを使わない判断も必要です。

**重要な一文として、AI担当者の仕事はAIを押しつけることではなく、現場の困りごととAIをつなぐことです。**

そして、現場の人が安心して意見を言える雰囲気を作ることも忘れてはいけません。

「AIを使えないと困る」と思わせるのではなく、「今の仕事を少し楽にできる方法を一緒に探す」という姿勢で話を聞きます。

**結論として、良いAI活用はツール選びから始まるのではなく、現場を知るところから始まります。**

小さな不便でも記録しておき、似た意見が重なっていないかを見ていく。

その積み重ねが、会社に合ったAI活用を見つける土台になります。

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