AIのToDoが続かない3つの理由＿社労士が「広げる・選ぶ・約束する」で行動に変える方法＿AI×社労士×コーチング　5/7

AIに30分相談したのに、翌日になると何もやっていない

生成AIに、こんな相談をしたことはないでしょうか。

「仕事がたまっています。優先順位を整理して、明日からの行動計画を作ってください」

するとAIは、

「重要度と緊急度を整理しましょう」

「朝一番に重要業務へ着手しましょう」

「メール確認の時間を決めましょう」

「定型業務をテンプレート化しましょう」

「毎週振り返りを行いましょう」

と、とても整った計画を作ってくれます。

読んだ瞬間は、

「これならできそうだ」

と思います。

ところが翌日になると、いつものメール対応から一日が始まり、急ぎの相談が入り、顧問先から電話がかかってきて、気づけば夕方です。

AIが作ったToDoリストは、チャット履歴の中へ消えていきます。

私は、ここにAIの能力不足があるとは考えていません。

むしろ逆です。

AIは、行動をたくさん考えることが得意すぎる。

問題は、その後です。

・誰がその中から選ぶのか。

・本当に今やるのか。

・いつやるのか。

・どこまでできたら「やった」とするのか。

ここは、AIに丸ごと渡してしまわない方がよい部分です。

コーチングでは、いきなり「何をするか」だけを決めない

今回の記事の土台になっているのが、コーチング教材の「プロセス設定」と「行動を促す」という考え方です。

教材では、目標達成へ向けた行動は一つとは限らないため、まず複数の行動を引き出し、その中から最初の行動を具体化していきます。

そして、セッション終了後に取り組む「小さな一歩」について、いつ、何を、どれだけ、どうするかが具体的になっていることを確認します。

認定試験のストラクチャーでも、複数のプロセスを広げたうえで、本人に「どれからやってみたいか」を選んでもらい、そこから「いつ」「どこで」「どのように」と具体化していく流れが示されています。

ここが、生成AIとの相性がとてもよいところだと私は考えています。

ただし、全部をAIにさせるのではありません。

私は、AIとの対話では次のように整理しています。

AIが広げる。
本人が選ぶ。
本人が約束する。

この順番です。

1．AIには「決めてもらう」のではなく「広げてもらう」

AIが力を発揮するのは、ゼロから一つの正解を決める場面より、

「ほかにどんな方法があり得るか」

を考える場面です。

たとえば、顧問先の管理職から、

「部下との1on1をやっているのですが、なかなか本音を話してもらえません」

と相談されたとします。

すぐに、

「では、来月から毎週30分面談してください」

と答える方法もあります。

しかし、それが本人にとって実行可能な方法とは限りません。

AIに任せるなら、

「部下との1on1で話しやすい関係をつくるために、管理職本人が取れる行動候補を10個挙げてください」

という使い方ができます。

すると、

・面談冒頭の質問を変える。

・上司が話す時間を減らす。

・前回の話を一つ覚えておく。

・業務報告だけで終わらせない。

・面談時間を短くする。

・面談場所を変える。

・質問を事前に用意する。

といった候補が出てくるでしょう。

ここまではAIが得意です。

一人で考えると3個しか出なかった選択肢を、10個、20個へ増やす。

これがAIの価値です。

ただし、ここで私は止めます。

AIに「では最も良い方法を一つ決めてください」とは、すぐには聞きません。

なぜなら、その人にとって続けられる行動は、AIの中ではなく、その人の仕事と生活の中にあるからです。

「正しい行動」と「自分がやる行動」は違う

行動計画が続かない一つ目の理由は、

正しそうな行動と、自分が選んだ行動を混同していること

です。

AIが、

「毎朝30分、重要業務に集中しましょう」

と提案したとします。

理屈としては正しいかもしれません。

しかし、朝一番は顧問先からの連絡が集中する。

スタッフとの確認が必要になる。

子どもの送迎がある。

朝型ではない。

そうした事情があれば、続きません。

そこで必要になるのが、本人への質問です。

社労士が面談するのであれば、

「この中で、今のあなたが一番やってみたいものはどれですか？」

と聞きます。

「一番効果がありそうなのはどれですか？」

だけではありません。

「やってみたい」

を確認するところが大切です。

コーチングでも、セッションの主役はクライアントであり、本人の意向を確認しながら方向性を決めることが重視されています。コーチ側が用意したテーマや答えに相手を合わせてしまうと、主体性が失われやすくなります。

2．10個のToDoを、本人に1つ選んでもらう

AIを使うと、どうしても選択肢が増えます。

これは便利ですが、行動する段階では逆効果になることがあります。

10個のToDoが並ぶと、

「全部やらないといけない」

という気持ちになりやすいからです。

そこで、私はAI活用とコーチングを組み合わせるとき、

広げる段階と、絞る段階を分ける

ことが大切だと考えています。

AIで10個出しても構いません。

しかし、実行するときは1個でいい。

むしろ、

「次回までに何を一つやるか」

まで絞った方が動きやすくなります。

コーチング教材でも、目標達成に必要なすべてのプロセスを一度に行う必要はなく、「小さな一歩」であっても着実に進める行動を設定する考え方が示されています。

これは、忙しい社労士実務にもよく合います。

・制度改正対応。

・給与計算。

・就業規則。

・助成金。

・相談対応。

・採用支援。

・研修準備。

一日の中に、違う種類の仕事が次々に入ってきます。

その状態でAIから15個の改善策を渡されても、なかなか動けません。

だから私は、

「15個の改善策」より、「明日やる1個」まで絞れることの方が価値が高い

と思っています。

社労士が入る意味は「選べる範囲」を整えること

ここで、コーチングだけではなく社労士としての役割が出てきます。

本人に自由に選んでもらえばよい場面と、そうではない場面があります。

たとえば会社として、

法令上必要な手続がある。

就業規則上決められている対応がある。

管理職として行わなければならない役割がある。

本人だけでは決められない人事判断がある。

こうしたことまで、

「あなたはどうしたいですか？」

だけで終わらせることはできません。

私は、この境界を次のように考えます。

AI：選択肢を広げる

社労士：選べる範囲を整える

本人：その範囲の中から行動を選ぶ

たとえば、休職者への復職面談であれば、会社として確認すべき事項や制度上必要な対応は、専門家側で整理します。

一方、

「復職後、本人が困ったときに誰へ相談するか」

「上司とのコミュニケーションをどのように取りたいか」

「本人が安心して働くために何があると助かるか」

といった部分は、本人の意向を聞く余地があります。

専門家が決めるべきことまで本人に投げない。
本人が選ぶべきことまで専門家が決めない。

この線引きは、AIが入っても変わりません。

3．「やります」ではなく、行動を約束できる形にする

行動計画が続かない二つ目の理由は、行動がまだ抽象的だからです。

「時間管理を改善します」

「部下とのコミュニケーションを増やします」

「採用活動を強化します」

「AIをもっと活用します」

これでは、やったのか、やっていないのかが分かりません。

そこで質問します。

「いつやりますか？」

「どこでやりますか？」

「最初に何をしますか？」

「何分くらいならできますか？」

「どこまでできたら、今回は完了にしますか？」

この最後の、

「どこまでできたら完了か」

を私は特に大切にしています。

AIはタスクを細かく分けることができます。

しかし、人はタスクが細かくなれば必ず動けるわけではありません。

終わりが見えない仕事は、着手しづらいからです。

たとえば、

「採用ページを改善する」

では重い。

「金曜日の16時から30分、現在の求人票を読み、応募者が分かりにくそうな表現を3か所だけ印を付ける」

まで落とせば、かなり違います。

ここまで来ると、ToDoではなく、

本人自身が引き受けた約束

になります。

「AIが作った予定」と「本人の約束」の違い

ここは、このシリーズで特に伝えたいところです。

AIが、

「金曜日16時から30分やりましょう」

と決めた場合、それは予定です。

本人が、

「金曜日16時なら時間を取れます。まず30分だけ求人票を見直します」

と言った場合、それは約束に近づきます。

同じ日時、同じ30分でも意味が違います。

人は、与えられた行動より、自分で選んだ行動の方が引き受けやすい。

だからAIに予定表を完成させてもらって終わるのではなく、最後に本人へ戻します。

「この予定で本当にやれそうですか？」

「変えるなら、どこを変えますか？」

「あなた自身が決めるとしたら、いつにしますか？」

この一手間が必要です。

教材の行動モードでも、行動を約束してもらい、その結果を後で報告してもらうという考え方が扱われています。

私なら「広げる・選ぶ・約束する」の3段階で使う

ここまでを、社労士実務で使える形にまとめます。

私はこれを、

「AI行動3ステップ」

と整理しています。

STEP1　広げる

AIに聞きます。

「この目標を実現するために考えられる行動を、できるだけ違う角度から挙げてください」

ここでは決めません。

量を出します。

AIの役目です。

STEP2　選ぶ

本人に聞きます。

「この中で、今の自分がやってみたいものはどれですか？」

「一つだけ選ぶなら、どれにしますか？」

必要に応じて社労士が、

「これは会社として行う必要があります」

「ここは本人だけでは決められません」

と範囲を整理します。

STEP3　約束する

さらに聞きます。

「いつやりますか？」

「最初に何をしますか？」

「どのくらいやりますか？」

「どこまでできたら完了ですか？」

「次に確認するのはいつにしましょうか？」

ここで初めて行動になります。

そのまま使える「5つの行動質問」

AIがToDoを出したあと、すぐに予定表へ入れず、次の5つを本人に確認してみてください。

1. この中で、あなたが一番やってみたいものはどれですか？

2. 一つだけ選ぶなら、どれにしますか？

3. 最初の一歩は何ですか？

4. いつ、どこでやりますか？

5. どこまでできたら「今回は完了」としますか？

全部を一度に質問する必要はありません。

相手の答えを聞きながら、一つずつ具体化します。

質問を全部消化することが目的になった瞬間、面談は「質問表の読み上げ」になってしまいます。

AIに頼むなら、この段階までにする

たとえば、私は次のような使い方がよいと考えています。

AIへの指示例

【目標】
○○

【現在の状況】
○○

次の3種類に分けて、それぞれ3案ずつ出してください。
・すぐできる小さな行動
・周囲の協力を得て行う行動
・今までと違う方法を試す行動

各案は30分以内で最初の一歩を始められる大きさにしてください。
最後に本人へ確認するための質問を3つ作ってください。

ポイントは、

「最終的な行動は決定しないでください」

と入れているところです。

AIには選択肢を増やしてもらう。

選ぶところは、人へ戻す。

できなかったときに「計画失敗」にしない

そして、もう一つ大切なことがあります。

約束した行動ができなかった場合です。

このとき、

「せっかく決めたのになぜできなかったのですか？」

と聞くと、相手は説明ではなく言い訳を求められているように感じることがあります。

教材では、行動できなかった場合もまず受け止めたうえで、「何が行動の妨げになったと思いますか」と確認し、その経験からの学びや次の行動を引き出す考え方が示されています。

私は、これはAIで自分の行動管理をするときにも使えると思っています。

できなかったら、

「なぜ私はダメなのか」

ではなく、

「何がこの行動を難しくしたのか」

とAIに整理してもらう。

予定が大きすぎたのか。

時間帯が悪かったのか。

優先度が本当は低かったのか。

誰かの協力が必要だったのか。

そもそも自分がやりたい行動ではなかったのか。

そこから次の一歩を作り直せばいい。

コーチングのセッションでも、一度ですべての問題を解決する必要はなく、行動したこと・しなかったことから学びを引き出すことが重視されています。

AIの計画も同じです。

一度作ったToDoを守り抜くことが目的ではありません。

行動しながら、

自分が動ける条件を見つけていくこと

の方が大切です。

AI・社労士・本人の役割を混ぜない

今回の内容を一枚にすると、こうなります。

段階AI社労士本人広げる選択肢を増やす・分解する前提条件や範囲を整理する違和感や関心を伝える選ぶ比較材料を整理する法令・制度・役割上の境界を確認するやることを選ぶ約束するタスクを小さくする・文章化する無理やリスクがないか確認するいつ・何をするか決める振り返る結果を整理し、改善案を出す必要な助言を行うできたこと・妨げ・学びを振り返る

私は、この役割分担がかなり重要だと思っています。

社労士が全部答える必要もありません。

AIに全部決めてもらう必要もありません。

本人に全部考えさせる必要もありません。

それぞれの得意な場所を使えばいいのです。

よくある失敗は「AIの完成度を上げすぎること」

少し意外かもしれませんが、行動計画ではAIの完成度が高すぎることが、かえって邪魔になる場合があります。

時間割。

優先順位。

チェックリスト。

KPI。

期限。

振り返り方法。

すべて完璧に作る。

すると、本人が決める場所がなくなります。

その結果、

「AIがそう言っているからやる」

という計画になります。

そして忙しくなれば、最初に外されます。

逆に、

AIには候補を作ってもらい、

最後の一つを本人が選び、

自分で日時を決める。

多少不格好でも、その方が動くことがあります。

AIは行動を決める人ではない。選択肢を広げ、本人が選べる状態をつくる道具です。

私は、ここにAIとコーチングを組み合わせる意味があると考えています。

明日から試してほしいこと

次にAIへToDoを作ってもらったら、そのまま実行しようとしないでください。

画面を見ながら、一度だけ自分に聞いてみてください。

「この中で、本当に私がやると決めるものはどれだろう？」

そして一つ選んだら、

「いつ、何を、どこまでやれば完了か」

を自分で決めます。

10個全部やらなくても構いません。

一つ動けば、現状が変わります。

現状が変われば、次にAIへ相談するときの材料も変わります。

AIとの対話は、完璧な計画を一度で作るためのものではありません。

考える。選ぶ。動く。振り返る。もう一度考える。

この循環を速くするために使う。

それくらいの距離感の方が、私はAIを長く仕事の中で使いやすいと感じています。

まとめ

AIは、ToDoを作るのが得意です。

しかし、ToDoを作ることと、人が動くことは同じではありません。

行動へ変えるときは、

広げる　　⇒　AIに任せる。

選ぶ　　　⇒　本人に戻す。

約束する　⇒　本人の言葉で具体化する。

この順番を意識してみてください。

社労士として関わる場合は、その間に、

「本人が選んでよい範囲はどこか」

を確認します。

専門家が答えるところ。

AIに考えてもらうところ。

本人に問い、待つところ。

この3つを混ぜないことが、AI時代の対話では大切になるのだと思います。

次回は、行動できないときに「本人のやる気」で片づけず、AIを使って視点を動かす方法を考えていきます。