AIで早くなった。その時間、どこからどこまで測っていますか？

AIに頼んだら、文章がすぐに出てきた。
今までより、ずっと早く形になった。

でも、材料をそろえたり、内容を確認したり、直したりしているうちに、思ったより時間がかかっていた。

会社でAIを試すとき、こんなところで「結局、仕事は楽になったんだろうか」と迷うことがあるかもしれません。

そんなときは、まず「何の時間を見ているか」をそろえてみたいと思います。

出力までと、仕事の完了までは違う

例えば、毎週の報告を作る仕事を考えてみます。ここからは、説明のための架空の例です。

担当者が一週間の記録を集め、報告に必要な内容を選び、文章にまとめる。数字や表現を確認して、社内で共有できる状態にする。

その途中で、AIに文章の下書きを頼むとします。

下書きが出るまでの時間は短くても、AIに渡せる形に記録を整える準備が必要かもしれません。出てきた文章を、元の記録と照らし合わせる時間もあります。

だから、文章が出るまでの速さだけでは、仕事全体の変化までは分かりません。

反対に、最初は準備に手間がかかっても、何度か試す中で、整理の方法が見えてくることも考えられます。

どちらも、出力の速さとは分けて見たいところです。

先ほどの報告なら、例えば次のように決めておきます。

その間に、材料の準備、AIへの依頼、確認と修正のどこで手間がかかったかを、短く残します。

以前の方法と比べるなら、報告の範囲や必要な正確さも、できるだけそろえます。短い下書きと、確認済みの報告書を比べては、何が変わったのか分かりにくいからです。

一度だけの記録で「何割改善した」と決める必要はありません。初回の準備と、繰り返すたびに必要な作業も分けて見ておくと、次に試すことを考える材料になります。

AIの処理を待つ間に、別の仕事をしている場合もあると思います。

そのとき、仕事の開始から完了までの経過時間と、担当者が実際に手を動かした時間は同じではありません。

例えば、AIを待ちながら別の資料を整理したなら、同じ時間を二つの仕事の作業時間として重ねて数えないようにします。

細かな秒数を追い続けるより、「待っていたのか」「準備していたのか」「確認に手間がかかったのか」が分かるだけでも、見直す場所を考えやすくなります。

これは社員の働きぶりを採点するためではなく、仕事の進め方を一緒に整えるための記録です。

AIが早く答えてくれることは、ありがたいことです。

そのうえで会社として見たいのは、必要な品質を保ちながら、仕事のどこが進めやすくなったかではないでしょうか。

確認に時間がかかったなら、確認を減らす前に、渡す資料や依頼の仕方を見直せるかもしれません。準備が大変なら、普段の記録の残し方に改善の余地があるかもしれません。

まずは、一つの仕事で始まりと終わりを決めてみる。そして、担当者と「どこが楽になって、どこに手間が残ったか」を話してみる。

速く出せたかどうかから、仕事がどう変わったかへ。

そんなふうに見ていくと、次に試したい改善も、もう少し具体的になると思います。

YBBは、経営者の希望と現場の仕事を出発点に、社員の方とAI活用や業務改善を試していく支援です。使い始めた後の手間や迷いも、次の進め方を考える材料にしていきます。