AIオーケストレーションの裏側。ココロは効率化できない。

あなたの会社に、仕事はできるのに、自分の知識や経験をなかなか教えてくれない社員はいませんか。

その人がいなければ、仕事が回らない。

しかし、本人に聞いても、必要最低限のことしか教えてくれない。

あなたなら、どうしますか。

私は、AIを使って、この問題に取り組むことにしました。

ただし、AIに人間のココロが読めるわけではありません。

AIで仕事を効率化することと、人間のココロに向き合うことは、同じではありません。

これは、AIと経営、キャリアコンサルティングの知識と技能を使い、実際の職場で試みた実証記録です。

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目次

1．属人化は伸び代である。
2．まず、組織を知る。
3．経営、AI、キャリアコンサルティングを組み合わせる。
4．先に、結果を出す。
5．ココロは効率化できない。

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1．属人化は伸び代である。

2025年秋、新しい職場に着任しました。

長年の経験と知識を持つ社員が複数いました。

ただ、その仕事の多くは、それぞれの経験と判断によって進められていました。

マニュアルがない。
進行表がない。
記録は個人フォルダに散在している。

絵に描いたような綺麗な属人化でした。

一般的には、解消すべき課題として扱われますが、私はこう考えています。

「属人化は伸び代である。」

結果がある程度出ている属人化なら、その中には何かがある。

経営士として、この組織をどう活性化させようか。

ただ、単に業務マニュアルへ置き換えればよいとは思いませんでした。

一方で、このままでは組織として仕事を広げることも難しい。

どうするか。

まず、観察することにしました。

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2．まず、組織を知る。

私は彼らの仕事ぶりを観察し、周囲の社員からも話を聞きました。

そこで、いくつかのことが分かりました。

かつては独占に近い状態だったものの、ビジネス環境が変わり、シェアが落ち込んでいること。

ただ、最近前提条件が整い、挽回できる可能性があること。

これまでも何人か人員が補充されていましたが、いずれも短期間で配置替えになっていたこと。

スタッフにはベテランが多い。

しかし、協業や引き継ぎはあまりなく、それぞれの仕事が点で終わっている。

ミーティングがない。年間の目標数字も共有されていませんでした。

ただ、能力がないわけではないようです。

むしろ、それぞれに経験も知識もある。

ただ、それが組織としてつながっていない。

どの会社にもあるのではないでしょうか。


ベテランはいる。能力もある。ただ、つながっていない。


それだけで、組織の力は半分も出ていないかもしれません。


そして、彼らの中に不安が垣間見えた。

自分達の物語が終わってしまうのではないかという、漠然とした不安が。


問題は、人を増やす事ではない。

今ある人、知識、経験をどうつなぐか。

ヒアリングした内容を整理し、私は今後の計画を組み始めました。

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3．経営、AI、キャリアコンサルティングを組み合わせる。

一つの方法だけで解決しようとは考えませんでした。

まず、経営コンサルタントとして事業を分析する。

業務を細分化し、どこに問題があり、どこを組み直せばよいのかを見る。

そして、再構築する業務の中にAIを組み込む。

AIを使い、業務を文章にする。

記録する。

再利用できるようにする。

誰か一人の頭の中だけに置かない。

正確性と再現性を高め、社内で共有できる形にする。

さらに、社外へ提出する資料の質も上げ、組織としてのプレゼンスも高めていく。

しかし、仕組みだけを作っても動きません。

その仕組みに必要な知識を持っているのは、人だからです。

そこで、キャリアコンサルティングの技法を使いました。

まず、ラポール＝信頼関係を作る取り組みを始める。

話を聞く。

否定しない。

こちらの考えと違っていても、すぐに結論を出さない。

そして、質問をする。

「そうなんですね。」

「どうすれば、もっと上手くゆくと思いますか？」

「うまくいったら、この仕事はどうなるとおもいますか？」

答えをこちらから与えるのではなく、質問し、彼ら自身の言葉を引き出す。

その中で、経験や知識だけでなく、不安や期待も少しずつ見えてきました。

彼らに前向きな言葉をかけることも意識しました。

「私は、あなたの味方ですよ。」

「大丈夫。私、こういうの得意です。」

「私は運がいいんです。私のいる組織って、必ず業績上がるんですよ。」

どれも、私が普段からよく使う言葉です。

終わりになりそうに見えている彼らの物語に、希望を灯し、彼らに行動を促す。

私は、観察した内容や周囲から聞いた情報をAIにも入れました。

彼らはなぜ、このような行動を取るのか。

どのような接し方が考えられるのか。

何を避けるべきなのか。

もちろん、AIに人の心が読めるわけではありません。

まして、本人から直接聞いたわけでもない。

AIが示すのは、限られた情報から考えられる仮説です。

それでも、自分とは違う視点を得ることはできました。

AIに彼らのことを聞きながら、実際には自分自身の行動を考えていたと後で気づいた時は面白かった。

彼らに何を聞くか。

いつ聞くか。

彼らはなぜ、業務に関する情報を出さないのか。

彼らのココロの奥底にあるものは何か。

経営で仕事を見る。

AIで仕組みにする。

キャリアコンサルティングで、人と向き合う。


この三つを組み合わせて、組織を動かしてみることにしました。

どこから手をつけるか。そこに、会社ごとの個性が出るのだと思います。

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4．先に、結果を出す。

ただ話を聞いているだけでは、仕事は変わりません。

私は、AIの権威を使うことにしました。

当時は、今ほどAIを誰もが使っているわけではありませんでした。

AIを使って、仕事の結果を出す。

私が取り組んだのは、ある案件の受注率の改善でした。

ここから話すのは、公的案件という特殊な現場の話です。

ただ、起きたことの構造は、業種を問わないはずです。

「結果を先に見せて、信頼を後から作る」という順番が、今回のやり方でした。

仕様書をAIで分析し、入札資料を作り、クライアントに提出する。


2、3件と記録を取っているうちに、結果が出るのが早過ぎることに気がつきました。

そこで、AIを使って分析し、一つの仮説を立てました。

「このクライアントは、AIで一次資料をスコア化し、上位3社を選定しているのではないか。価格についても、最安値でも最高値でもなく、中庸を好むのではないか。」

もちろん、実際の審査方法を確認できたわけではありません。

仮説です。

しかし、仮説が正しいなら、やるべきことは見えてきます。

仕様書に対応させた提出資料を作る。

AIが読み取りやすいように、数字やセルを合わせる。

見積額は極端に安くしない。

後は、簡単でした。

結果は劇的に改善しました。

もちろん、ラッキーな部分もあったでしょう。

私は彼らに言いました。

「AIのおかげです。」

自分の能力を説明するよりも、AIによって結果が出たと伝えました。

彼らがどう受け止めたのか、正確には分かりません。

ですが、少しずつ仕事についての対話が増えていきました。

私が必要な情報を求めると、彼らが答える場面も生まれました。

もっとも、何でも自発的に教えてくれるようになったわけではありません。

今でも、情報は必要な時に、必要な分だけです。

しかし、一緒に仕事をすることで、対話は増えていきました。

言葉で説明するより、結果を見せる方が早い。そう感じたことは、ありませんか。

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5．ココロは効率化できない。

結果が出始めた頃から、彼らとの対話にも少しずつ変化が現れました。

私は、彼らから得られた情報をAIで整理し、記録し、次の仕事に使える形へ変え、見える化していきました。

着任当初から意識してきたのは、キャリアコンサルティングでいう「ラポール」です。

否定しない。

すぐに結論を出さない。

まず、話を聞く。

完全ではありません。

今でも、何でも話してくれるわけではありません。

それでも、彼らとの間には、信頼関係のようなものができつつありました。

彼らの頭の中にあった知識が、少しずつ、しかし確実に組織へ接続されていきました。

AIは、仮説を出してくれました。

仕事の整理も、分析も、記録も手伝ってくれました。

しかし、彼らと向き合う時間を短縮することはできませんでした。

AIなら、数秒で答えを返します。

人間はそうはいきません。時間がかかります。


仕事は伸び続けていました。

私も、手応えを感じていました。

属人化に向き合うとき、一つだけ持ち帰ってください。


「情報を出させる」のではなく、「出した先に何があるかを、本人に見せる」こと。

ココロは効率化できないのです。

でも、向き合えば、変化は起こせる。

組織はまだまだ前進できる。

上手く使えばAIは手助けしてくれる。



ところが、数ヶ月後、状況が変わります。

現場の逼迫。

それまでの成果だけでは、どうにもならない問題が現れました。

その状態が続いた、ある日。

ある役務を前に、私は彼らにこう言いました。

「このデータに、皆さんが持っている経験と情報を打ち込んで下さい。そうすれば、勝てます。」

勝てる保証など、どこにもありませんでした。

AIは、勝率は高いと言っていましたが。

そして数日後。

結果が出ます。

この話は次回に。

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AIを導入し、実際に業務の仕組みを変えていった過程は、前シリーズの有料記事にまとめています。つまり、AIオーケストレーションの表側です。

属人化した業務をどう分解し、AIをどこに配置し、どう成果につなげたのか。

今回の記事で描いたのは、社員達と向き合った『人間側』です。

表と裏、両方読むと、この取り組みの全体像が見えてきます。ぜひ、あわせてお読みください

※本記事は、実際の業務経験をもとに、個人や取引先が特定されないよう一部の情報を伏せて記述しています。

AIと人で、組織の成果を変える。
現場での実証から、成功・失敗・人のココロまで発信しています。

あなたの職場にも、

仕事はできる。しかし、知識や経験をなかなか共有してくれない人

はいませんか。

その人に対して、あなたはどう接していますか。

同じような経験があれば、ぜひコメントで教えてください。

今後も、AIと人、組織の間で実際に起きたことを書いていきます。

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経営士M｜Advanciel.LLC

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