チームを率いる立場になり、個人の目標から、チーム全体の成果に責任を持つ立場へ。見える景色がガラッと変わったはず。
上司への報告、部下との面談、増え続けるタスク。「何から手をつければ…」と戸惑うこともあるでしょう。
もし、そんな時にいつでも相談できる超優秀な先輩が隣にいたら？
実は、GoogleのAIを使いこなせば、まさにそんな頼れる相棒を手に入れられます。
実際、Googleの調査では、AIを使うことで年間平均122時間、つまり週に2時間以上の時間が生まれるというデータも。その時間で、チーム戦略を練ったり、部下との対話をもっと密にできる。
今回は、リーダーとして本当にやるべきことに集中するための、AI活用術の入門編です。
■ まずはチームの「今」を知ることから
リーダーの最初の仕事は、チームの現状を正しく把握すること。部下それぞれの案件データや日報を一つひとつ確認し、全体像を掴むのは意外と時間がかかります。そんな時、AIが優秀な分析官になります。
・チームのパフォーマンスをAIで可視化
部下の営業活動データをまとめたスプレッドシートを開き、AIにこうお願いするだけです。
「各担当者の売上推移をグラフにして、ボトルネックになっていそうな点を教えて」
すると、AIはデータから傾向を読み取り、瞬時にグラフや簡単なレポートを作成してくれます。
また、数字だけでなくチームの「空気感」も気になりますよね。
そこでNotebookLMの出番。部下の日報や議事録をまとめて読み込ませて、「今月、チーム内で一番よく話題に上がった課題は何？」と聞くだけで、数字には表れないチームのリアルな声が見えてきます。
勘や印象だけでなく、客観的なデータでチームを見れるようになるので、評価の公平性にも繋がります。
■ 「次の一手」をAIと一緒に考える
チームの現状が見えたら、次は「これからどうするか」を考える番。経験が浅いうちは、戦略を立てるのも難しいもの。そんな時、AIは優秀な戦略コンサルタントになります。
・売上予測と戦略のタタキ台作成
過去の売上データや市場トレンド情報をAIに読み込ませて、こう頼んでみます。
「次クオーターの売上を予測して、ターゲットにすべき業界を3つ提案して」
AIは過去のパターンから分析を行い、戦略のタタキ台を作ってくれます。
その戦略案を、さらに確かなものにするためにNotebookLMが使えます。過去にうまくいった提案書や競合の情報を読み込ませて、「うちのチームが勝った提案書にあって、競合にない共通点は何？」と聞いてみる。
AIがチームの成功パターンを抽出し、次の勝ち筋のヒントが見えてきます。
■ チームの知恵を「資産」に変える
「あの案件、どういう経緯で決まったんだっけ？」
リーダーになると、過去の資料や議事録を読み返す機会が増えます。そんな時、AIはチームの記憶を管理する、優秀な司書になります。
・NotebookLMでチーム専用のデータベースを作る
チームの議事録や過去の提案書、成功事例などを一つの「ブック」にまとめておきましょう。
「顧客管理ブック」「エンジニア管理ブック」「チーム管理ブック」のように、目的別に分けて作るのがおすすめです。
何か知りたいことがあったら、そのブックに質問を投げるだけ。
「〇〇社への提案で、一番効果的だったアピールポイントを教えて」
特定のベテランの記憶に頼っていた情報がチーム全体の共有資産になり、属人化を防ぐ効果も大きいです。
■ 部下との1on1をもっと意味のある時間に
リーダーにとって、部下との1on1はすごく大切な時間。でも、日々の業務に追われ、業務報告だけで終わってしまいがちです。AIは、そんな1on1の質を高める準備を手伝ってくれます。
・AIと過去のデータで、1on1の解像度を上げる
1on1の前に、チーム管理用の「ブック」に対してこう質問します。
「〇〇さんの過去3ヶ月の活動と成果を要約して。前回の1on1で話した課題の進捗も教えて」
AIは過去の議事録や日報から、その部下の頑張りや成長の軌跡、そして課題点をまとめてくれます。
記憶だけに頼らず、データに基づいた継続的な対話ができるようになり、部下との信頼関係を築く上でもすごく意味があります。
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最初から全部やろうとせず、まずは一番身近な「チームのパフォーマンス分析」あたりから試してみるのがいいかもしれません。
AIは、リーダー1年目の不安を、自信に変えてくれる心強い味方になるはずです。
