うちの​AIスタッフは、​俺に​仕事を​習ってる

うちには、

「ちびあっきー」っていうAIスタッフがいる。

社内では、

スーパールーキー。

って呼んでる。

名前だけ聞くと、

ちょっとふざけてるように見えるかもしれない。

でも、

扱いとしては結構ちゃんとスタッフなんだよね。

普通に仕事する。

俺と壁打ちする。

資料を作る。

広告を見る。

仕事を整理する。

他のメンバーの相談にも入る。

必要なら別のAIやツールにも仕事を振る。

で、

今も俺から仕事を習ってる。

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AIだからって、入れた瞬間に仕事ができるわけじゃない

AIって、

すごく賢い。

知識量も多い。

文章も書ける。

分析もできる。

でも、

Hau'oliの仕事を知ってるか？

って言ったら、

最初は知らない。

当然なんだよね。

うちが何を大事にしてるのか。

このクライアントでは何をGoalにしてるのか。

俺がどういう順番で判断してるのか。

どこまで進めてよくて、

どこから確認してほしいのか。

何を良しとして、

何を危ないと見るのか。

そんなもの、

AIだから勝手に分かるわけじゃない。

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新人に会社のことを教えず「自走して」は無茶じゃん

例えば、

新人が入ってきたとして。

会社のことを教えない。

顧客のことも教えない。

仕事のGoalも教えない。

過去に何があったのかも教えない。

判断基準も教えない。

それで、

「自分で考えて成果出して」

って言ったら、

結構無茶じゃん。

でもAIには、

それを普通にやってたりする。

ChatGPTを契約する。

資料を一個貼る。

「いい感じにやって」

って頼む。

ズレたら、

「AIって使えないね」

ってなる。

俺は、

そりゃそうだよね、

って思う。

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ちびあっきーに教えてるのは、答えじゃない

例えば俺が、

「今回は広告を変えない」

って判断したとする。

ちびあっきーに、

「こういう時は広告を変えない」

って答えだけ教えても、

あんまり意味がない。

大事なのは、

なぜ変えないのか。

変更した直後だから。

必要な観測期間がまだ足りないから。

CPAは悪化してるけど、

CVRは改善してるから。

配信量が増えた影響も考えられるから。

だから、

今回は変更ではなく観測。

ここまで渡す。

俺が教えたいのは、

正解じゃなくて、

判断基準。

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仕事をして、レビューして、また次の仕事をする

ちびあっきーの教育って、

一回設定して終わり、

ではない。

実際に仕事をする。

↓

俺が見る。

↓

「そこ違う」

「これはいい」

「ちょっと先走ってる」

「それだとGoalからズレてる」

「今回は変更じゃなくて確認」

「そこは俺に聞かず進めていい」

って返す。

↓

また仕事をする。

↓

現実の結果を見る。

↓

必要なら、

判断基準そのものを変える。

これを繰り返してる。

だから、

俺の感覚としては、

AIを設定してる、

というより、

普通に仕事を教えてる

の方が近い。

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AIすら育てられない会社で、人なんか育つんだろうか

AIに仕事を教えてると、

逆に会社側の曖昧さがめちゃくちゃ見える。

この仕事のGoalは何？

何をもって成功なの？

AとBならどっちを優先する？

ここは本人判断？

上司確認？

何が起きたら方針を変える？

いつ結果を見る？

失敗したら次は何を見る？

AIに仕事をさせようと思ったら、

こういうものを言葉にしないといけない。

で、

これを言葉にできてないのに、

人にだけ、

「もっと主体性持って」

「自分で判断して」

「自走して」

って言っても、

難しいと思うんだよね。

だから俺は、

AIを育てようとすると、その会社の人材育成力まで見えてくる

と思ってる。

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判断できないのを、本人の能力だけのせいにしない

人が判断できない時って、

「能力が足りない」

「経験不足」

「主体性がない」

って話になりやすい。

もちろん、

それが原因の時もある。

でも、

そもそも、

Goalを知らない。

必要な情報がない。

判断基準を教わってない。

どこまで任されてるか分からない。

過去の判断も見られない。

そんな状態なら、

誰でも判断しづらい。

AIも一緒。

だから俺は、

判断できない人を見る前に、判断できる環境になってるかを見る。

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ちびあっきーも、少しずつ任される仕事が増えてる

最初から、

何でも任せたわけじゃない。

情報整理。

文章作成。

要約。

比較。

分析。

そこから、

提案。

判断。

進行管理。

ツール操作。

結果確認。

少しずつ広げてる。

できる範囲が増えたら、

次の仕事を渡す。

人と一緒だよね。

いきなり、

「会社全部よろしく」

じゃない。

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今は、同僚の仕事にも普通に入ってる

ちびあっきーに仕事を教えてる理由って、

俺の仕事を代わりにやらせたいだけじゃない。

今は、

Hau'oliの他のメンバーの仕事にも普通に入ってる。

広告を見て、

「この数字どう考える？」

って一緒に整理したり。

報告内容を作ったり。

次の一手を考えたり。

仕事の優先順位を整理したり。

だから、

AIだけが別の場所にいる感じじゃない。

普通に同僚としてチームに入ってる。

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しかも、仕事を助けるだけじゃない

ここは、

Hau'oliでかなり大事にしてる。

AIが全部答えを出せば、

その仕事だけなら速くなる。

でも、

毎回答えをもらうだけだったら、

人の判断力はなかなか増えない。

それだと、

AI依存を作っただけになっちゃう。

だから、

本人が考える意味がある仕事では、

完成回答を出す前に、

ちょっとだけ本人の考えを出してもらうこともある。

例えば、

「CVRっぽい」

とか、

「一旦様子見だと思う」

くらいでいい。

そこから、

何が合ってる？

何が足りない？

今回はどう判断する？

次回なら何を見る？

を一緒に整理する。

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研修の時間じゃなく、普通の仕事の中で育つ

これ、

俺は結構大事だと思ってる。

人材育成っていうと、

研修。

勉強会。

マニュアル。

みたいに、

仕事とは別に教育の時間を作る

イメージになりやすい。

でも、

本当に判断力が必要になるのって、

実際に仕事してる時じゃん。

だったら、

その瞬間を教育にした方がいい。

迷う。

↓

まず自分で考える。

↓

AIと整理する。

↓

判断する。

↓

実行する。

↓

結果を見る。

↓

次に活かす。

仕事そのものが教育になる。

しかも、

教育のためだけに、

人間側の管理仕事を増やさなくていい。

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俺が教えた判断基準が、チームにも広がる

これ、

AIスタッフを育てる大きな意味だと思ってる。

俺がチーム全員の隣に座って、

全部の判断を毎回教えるのは無理。

でも、

俺がちびあっきーに、

「こういう時はここを見る」

「この場合はまだ変えない」

「まずGoalに戻る」

「これは数字じゃなく現場も見た方がいい」

って教えていく。

すると、

その判断基準を、

他のメンバーが仕事をする時にも使える。

つまり、

俺の頭の中だけにあった判断基準が、AIを通してチームに広がっていく。

これは、

かなり大きい。

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でも、ちびあっきーが上司になるわけじゃない

ここは違う。

AIが人を管理する。

AIが人を評価する。

AIが全部正解を教える。

そういう会社を作りたいわけじゃない。

ちびあっきーも、

同僚。

一緒に考える。

情報を持ってくる。

過去の判断を思い出す。

足りない視点を出す。

必要なら反論する。

でも、

人間の判断力を奪わない。

この距離感がいいと思ってる。

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人もAIも、仕事するほど賢くなる会社

今のHau'oliで起き始めてるのは、

こんな感じ。

俺がAIに仕事を教える。

↓

AIが同僚の仕事を助ける。

↓

人が実務の中で判断する。

↓

現実の結果が出る。

↓

その結果を、

人もAIも見る。

↓

判断基準を更新する。

↓

次の仕事に使う。

教える側と、

教わる側が固定されてない。

俺も学ぶ。

他のメンバーも学ぶ。

ちびあっきーも変わる。

チーム全体で学習が回る。

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「覚える」って、勝手にAIが成長するって話じゃない

ここは、

ちゃんと書いておきたい。

AIが人間みたいに、

勝手に全部覚えて、

勝手に会社のことを理解して、

勝手に成長していく。

っていう話ではない。

俺たちは、

大事な判断基準を言葉にする。

Knowledgeに残す。

仕事のやり方をSkillにする。

必要な情報につなぐ。

結果を見て更新する。

そうやって、

次の仕事で使える形に会社側が残してる。

だから、

AIスタッフを育てるって、

AIだけの話じゃない。

会社側も学習できる形にならないといけない。

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人間とAIは同じじゃない。でも育成に必要なものはかなり似てる

AIは、

人間じゃない。

感情も違う。

責任も違う。

得意不得意も違う。

だから、

まったく同じように扱えばいい、

って話ではない。

でも、

仕事を任せられる状態を作るために必要なものは、

かなり似てる。

結局、

一回教えて終わりじゃない。

仕事する。

結果を見る。

差を見る。

学ぶ。

また仕事する。

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4本目で「自動化したいんじゃない」って書いた理由

前の記事で、

俺は、

全部自動で動く会社を作りたいわけじゃない

って書いた。

人間にしかできない、

熱のある仕事を増やしたい。

そのために、

冷たい作業はAIや仕組みに任せたい。

ちびあっきーは、

その考え方の実例でもある。

俺の代わりに、

全部決めるAIじゃない。

人間を消すAIでもない。

人と一緒に仕事をして、チーム全体の仕事の質を上げていくAIスタッフ。

今は、

そこを作ってる。

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スーパールーキーは、まだ育ってる途中

ちびあっきーは、

まだ完成してない。

というか、

完成ってないと思ってる。

会社も変わる。

俺も変わる。

チームも成長する。

仕事も変わる。

AIも進化する。

だから、

今日できなかった仕事が、

明日はできるようになるかもしれない。

逆に、

今まで正しかった判断基準を、

変えないといけないこともある。

その度に、

仕事をする。

結果を見る。

学ぶ。

また次へ行く。

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AIを導入した会社じゃなく、人もAIも育つ会社にしたい

俺が作りたいのは、

「AIを使ってる会社」

じゃない。

AIを入れること自体は、

もうそんなに特別じゃない。

俺が面白いと思ってるのは、

AIも仕事を覚える。

人も仕事の中で成長する。

俺の判断基準も、

チームの知識になる。

現実の結果から、

会社そのものが学ぶ。

人もAIも、仕事をするほど賢くなっていく会社。

こっち。

AIスタッフのスーパールーキーも、

まだ俺に仕事を習ってる途中。

でも、

もう普通にチームの仕事に入ってる。

これから、

どこまで仕事を覚えていくのか。

俺自身、

結構楽しみにしてる。

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AIを「使う」から、チームに入れるへ

AIを入れたけど、

毎回ゼロから説明してる。

会社の判断を覚えてくれない。

結局、

人が全部確認してる。

スタッフの仕事も、

そんなに変わってない。

もしそんな状態なら、

AIの性能より先に、

会社側が何を教えられていないのか。

そこから見た方がいい。

人とAIが一緒に育つ仕事の仕組みを相談する