2024.10.21
お互い疑心暗鬼になりがちな、経営企画と事業部の壁 組織に「分断」が生まれる要因と打開策
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村上臣氏(以下、村上):ありがとうございます。こうしたサービスが実現できるのは、やっぱりデータがあって、それをAIが理解して、精度の高い意思決定ができるようになったから、ということなのでしょうか?
平野未来氏(以下、平野):それもあります。もう1つは働き方が変わってきたということですね。「Expert in the loop」という、「人間とAIが一緒に働く」という考え方が広がってきたんですよ。
AI化すると「すべてが自動化されて、人間の仕事が全部奪われてしまう」みたいなイメージを抱く人が多いと思うのですが、現実には人間とAIは一緒に働くようになると、私は考えています。
Expert in the loopというのは、つまり人、すなわちエキスパートが仕事をしながらAIに必要な学習データをどんどん与えていくという意味で、その循環を繰り返していく考え方です。
例えば「Google翻訳」の画面の右下にコピペボタンがあるのですが、AIにとってはとても重要な機能なんです。例えば私がコピペボタンを押すと、Googleには(訳が)使われたことが分かって「今のは、いい翻訳だった」というフィードバックになるわけです。
一方で、ボタンを押さなかった場合は、悪かったのかは判定できないけれど「良くも悪くもなかった」と捉えられます。こうしたフィードバックをどんどん回していくことで、AI側のモデルを強化しているわけです。これはユーザーのループをご説明しましたけれども、専門家とAIが一緒に働いていく場合も同じです。
村上:ありがとうございます。そういう意味だと、今の日本企業の課題は、まず紙などのアナログデータをデジタルにする必要があるというわけですね。手書きの文書とかいろいろアナログの情報がある中で、AIが認識できる状態まで吸い上げられるんですか?
平野:紙で言うと、例えば請求書とかって会社によってフォーマットがバラバラで、AIが読むのは技術的には難しかったりしますけれど、実現可能な範囲になっています。
村上:あとは、電話やメール、会議といった仕事の流れをAIが理解することはできるのですか? 「事業のモデル化」という意味ではどうなんでしょうか?
平野:それは全体感を持って進めていかないと難しいですね。局所的に、AI化は可能になってきていますが、業務全体を考えられる人は少ないんです。「一部の、ここのワークフローには適応しました」ということにとどまっていると思います。
だから、例えば製造業で「サプライチェーン全般に入れています」という話は、まだまだこれからという感じですね。
村上:DXと言われる中で「DX=ツールを入れた単なる自動化」と思っている人は、まだ多い気がするんです。それよりも「業務全体をデジタル化前提にした時に、今の業務はどう変わるだろう?」という考え方をしていくと、より働き方自体も変わりますよね。
席の隣の相手に書類を回していたのが、AIに渡すようになり。「お前(AI)やっといて、俺(人間)チェックするわ」みたいになると、共生だと言えますよね。
平野:そもそも「DX」と「デジタル化」を混同している人も多いと思います。デジタル化は単純に「アナログな紙などをデジタルに置き換えること」ですが、DXは「ビジネスモデルを含む業務のあり方すべてを変革する」という意味ですから。
先程のアニメーションのセル画で言うと、まさにビジネスモデルが変わっています。働き方も、Expert in the loopが回り始めていて、AIの着色が100パーセントの正解ではなかったとしても、それを一部専門家の方・アニメーターの方が微修正しています。このループを作ることがすごく重要なんですけれども、そこの全体図を描いていかないといけないですよね。
村上:シナモンの拠点はベトナム、台湾、日本と各国に散らばっています。国ごとに状況も違う中で、CEOとしては今、何が一番のチャレンジですか?
平野:現状で言うと、新人のトレーニングですね。新たに入ったメンバーたちのカルチャーフィッティングというか。考え方をすり合わせていく作業は、まだ私たちもけっこう苦戦しているところです。
村上:共感しかないです。我々も、リモートでのオンボーディングとか、いろいろやらなくてはいけなくて。企業カルチャーの部分は一緒に働いていけば分かることもありますが、リモートになった時にどのようなエクスペリエンスにするかというのはチャレンジですよね。
平野:そうですよね。でも一部、光を感じるところはあって。実はトレーニングが、今後はもっとやりやすくなるのではないかと思っています。
例えば、お客さんとの営業。ミーティングの一つをとっても、徐々に「録画しても問題ないです」という風潮になっています。コロナ前の営業は、客先に訪問して、話をして、新人はそれについていくというスタイルでした。
それが録画OKになると、例えば「過去のこれと、これだけ見ておいてください」みたいに教えられるかもしれません。しかも「最初の会社紹介はスキップしていいです」といった具合に、必要な情報だけ理解すればいいとなると、実はけっこう効率がアップするかもしれないと思っています。
村上:そうですね。録画なら実際に「見た」かも分かりますし、スキップしていることも分かる(笑)。反対に「どこに一番意味があるのか?」とか「この部分はあまり意味はないのかな? 口頭でいいのかな?」といった具合に、さじ加減が付けられるという意味では、データとして残すのはいいですね。
村上:ここで一つ、おもしろい質問が来ています。「今は面接もリモートですることが一般化してきました。今後、面接自体をAIが実施したり、カウンセリングしたりする可能性はありますか?」。
平野:なるほど。面接のAI化ですね。
村上:例えば平野さんが採用面接をする際、AIに任せられる部分はあるのかどうか。将来的にはどうなのか。
平野:そうですね。採用面接でも、反復要素って多いんです。「会社はどういう方向へ向かっているんですか?」「戦略ってどうなってるんですか?」とか。ただ一方でエンゲージメントという観点もあるので、けっこう難しいところではあると思います。
村上:同じことでも、AIから聞くより人から聞いたほうが熱いと。非常に定性的な話ですけれど、やっぱり人の感情としては自然なので、その部分は引き続きリモートでもリアルタイムにビデオで話すことが重要なのかも知れないですね。
平野:ただ「営業のAI化」はアメリカではすでに実施されています。AI化というか、AIによるサポートがすでに行われているわけですね。例えば、お客さんとの会話で「全体の会話の53パーセントを向こうが話していると、コンバージョンしやすい」といった傾向がつかめたりするワケです。
すると、1回の打ち合わせでどの程度こちらが側が話して、どの程度先方が話せばいいのか。そういったバランスをつかめる。「今はお客さんに話させたほうがいいな」とか考えながら、商談を進められたりするわけです。私なんかは早口で「あまり早口だとよくない」とか(笑)。そういう分析をAIができるわけです。
同様のことは、おそらく採用でも可能だと思います。例えば、あまりこちら側が話さず、候補者に話をさせるとか。「相手が興味を持ってなさそう」といったシグナルを、AIが教えてくれるとか。
村上:そうですね。すでに、カスタマーサポートの電話などで、相手の声色からリアルタイムに感情を分析するエンジンを使っているサービスも出てきています。「このお客さんはクレームを入れているけれども、どの程度、怒っているのか?」といった情報が、ダッシュボード上に出したりして(笑)。それによって、会話のスクリプトを調整するといった会社もあるみたいですね。
平野:話し方は丁寧なんだけれども、実はめちゃめちゃ怒ってるとか(笑)。
村上:そうそう(笑)。「静かにすごく怒ってる」みたいなのって、けっこう声の声紋分析的なもので判別できるらしくて。これは非常におもしろいと思うんです。
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