生成AIを使い始めてもらえた。歩みを止めず前へ！
前回、生成AIの便利さを社内のみんなにも知ってほしいと思い、報告会やチーム内で実際に使って見せるようにしたことを書きました。
これは、一定の効果がありました。
チャット形式のLLMを使って、文章を整える。
アイデアを出す。
資料の構成を考える。
分からないことを聞く。
自分の考えを整理する。
そうした使用例を見せると、
「こんなこともできるんですね。」
「それなら自分の仕事でも使えそうです。」
という反応が返ってくるようになりました。
実際に使い始める人も増えました。
これは素直にうれしいことでした。
新しいツールは、どれだけ便利だと説明しても、なかなか使ってもらえません。
しかし、身近な人が実際に使っているところを見ると、少しハードルが下がります。
「難しそう」だったものが、「自分にもできそう」に変わります。
生成AIでも、やはり同じことが起きたのだと思います。
ただ、その一方で、少し気になることも出てきました。
多くの人が、最初に示した使い方から、なかなか先へ進まないのです。
私が最初に紹介したのは、主にチャット形式のLLMでした。
質問する。
文章を直してもらう。
要約してもらう。
案を出してもらう。
壁打ち相手になってもらう。
これは入口としては、とても分かりやすい使い方です。
実際、仕事でも使いやすいです。
メール文のたたき台を作る。
報告書の構成を考える。
プレゼン資料の説明文を整える。
会議前に論点を整理する。
自分の考えを言語化する。
こうした使い方は、多くの人にとって取り入れやすいものです。
だから、最初に示す使用例としては正しかったと思っています。
しかし、生成AIの世界は、その間にもどんどん進んでいます。
チャットで質問に答えるだけではありません。
資料を作るAIがあります。
画像を作るAIがあります。
動画を作るAIがあります。
データを分析するAIがあります。
Webを調べながら整理するAIがあります。
複数の作業をつなげて進めるAIも出てきています。
さらに最近では、エージェントという言葉もよく聞くようになりました。
人が一つずつ指示するだけでなく、目的を与えると、必要な手順を考え、調べ、作業し、結果をまとめる。
もちろん、何でも任せられるわけではありません。
確認は必要です。
間違いもあります。
仕事で使うには、情報管理や社内ルールも考えなければなりません。
それでも、AIの使い方は、明らかにチャットだけではなくなっています。
ところが、多くの人は、最初に見た使い方に留まります。
「AIに聞く」
「AIに文章を直してもらう」
「AIに要約してもらう」
ここまでは進む。
でも、その先の、
「AIに作業の流れを考えさせる」
「AIに複数案を比較させる」
「AIに調査と整理を組み合わせてもらう」
「AIを使って画像や資料や動画まで作る」
「AIを自分の仕事の手順に組み込む」
というところには、なかなか進まない。
ここに、生成AI活用を広げる難しさがあると感じています。
使用例は、入口になります。
これは間違いありません。
実際に使っている場面を見せることで、人は安心して始められます。
しかし、使用例は同時に、枠にもなります。
最初に見た使い方が、その人にとっての「AIとはこういうものだ」という理解になってしまう。
チャットで聞くもの。
文章を整えるもの。
要約するもの。
そこで止まってしまう。
これは、紹介した側としては少し複雑です。
使い始めてもらうために、分かりやすい例を示した。
その結果、使う人は増えた。
でも、その分かりやすい例が、次の発想を妨げている面もある。
便利さを伝えるために作った入口が、いつの間にか壁にもなっている。
このジレンマがあります。
考えてみれば、これは生成AIに限った話ではないのかもしれません。
Excelでも、最初に表計算として使い始めると、ずっと表作成の道具だと思ってしまう人がいます。
PowerPointでも、最初に発表資料を作る道具として覚えると、思考整理や企画の骨組み作りに使う発想にはなかなか広がりません。
新しい道具は、最初の使い方によって、その人の中での位置づけが決まってしまう。
生成AIでも、同じことが起きているのだと思います。
だからこそ、AI活用を広げるには、一度使ってもらえたところで終わってはいけない。
次の使い方を見せ続ける必要があります。
チャットで質問するだけではなく、仕事の流れそのものを一緒に考える。
文章を直すだけではなく、資料の構成から一緒に作る。
要約するだけではなく、複数の資料を比較し、論点を整理する。
思いついたアイデアを出すだけではなく、実行手順まで落とし込む。
画像や動画や資料作成など、これまで自分では難しかったアウトプットにもつなげる。
そういう使い方を、少しずつ見せていく必要があるのだと思います。
ただし、ここでも押しつけはよくありません。
「AIはここまで進んでいるのだから、みんな使うべきだ」
と言っても、人は動きません。
むしろ、身構えてしまいます。
大事なのは、今その人が困っている仕事に合わせて、次の一歩を見せることだと思います。
文章作成で使っている人には、次は構成づくりを見せる。
資料作成で使っている人には、次はストーリーの壁打ちを見せる。
調査で使っている人には、次は比較表や論点整理を見せる。
定型作業に困っている人には、次は作業手順の分解や自動化の可能性を見せる。
その人の今の使い方から、ほんの少しだけ先を見せる。
一気に最新のAIエージェントの話をしても、距離がありすぎます。
まずは、「今やっていることの少し先」に橋をかける。
そこが大事なのだと思います。
生成AIを使い始めてもらえたことは、大きな前進です。
しかし、それはゴールではありません。
むしろ、スタート地点に立っただけです。
AIの世界は、チャットで質問する段階から、さまざまな作業を支援し、場合によっては一連の作業を進める方向へ広がっています。
その変化に、使う側の発想が追いついていく必要があります。
使ってもらう。
次に、広げてもらう。
さらに、自分なりに試してもらう。
ここまで進んで初めて、生成AIは本当の意味で仕事の中に入っていくのだと思います。
私自身も、まだ試行錯誤の途中です。
最初に示した使用例に満足せず、次の使い方をどう見せるか。
チャット形式のAIから、作業を支援するAIへ。
そして、いずれは仕事の流れそのものを支えるAIへ。
その変化を、どうすれば身近な人たちに伝えられるのか。
これが、今の私にとっての次の課題です。
キーワードは前へ！！
これは、一定の効果がありました。
チャット形式のLLMを使って、文章を整える。
アイデアを出す。
資料の構成を考える。
分からないことを聞く。
自分の考えを整理する。
そうした使用例を見せると、
「こんなこともできるんですね。」
「それなら自分の仕事でも使えそうです。」
という反応が返ってくるようになりました。
実際に使い始める人も増えました。
これは素直にうれしいことでした。
新しいツールは、どれだけ便利だと説明しても、なかなか使ってもらえません。
しかし、身近な人が実際に使っているところを見ると、少しハードルが下がります。
「難しそう」だったものが、「自分にもできそう」に変わります。
生成AIでも、やはり同じことが起きたのだと思います。
ただ、その一方で、少し気になることも出てきました。
多くの人が、最初に示した使い方から、なかなか先へ進まないのです。
私が最初に紹介したのは、主にチャット形式のLLMでした。
質問する。
文章を直してもらう。
要約してもらう。
案を出してもらう。
壁打ち相手になってもらう。
これは入口としては、とても分かりやすい使い方です。
実際、仕事でも使いやすいです。
メール文のたたき台を作る。
報告書の構成を考える。
プレゼン資料の説明文を整える。
会議前に論点を整理する。
自分の考えを言語化する。
こうした使い方は、多くの人にとって取り入れやすいものです。
だから、最初に示す使用例としては正しかったと思っています。
しかし、生成AIの世界は、その間にもどんどん進んでいます。
チャットで質問に答えるだけではありません。
資料を作るAIがあります。
画像を作るAIがあります。
動画を作るAIがあります。
データを分析するAIがあります。
Webを調べながら整理するAIがあります。
複数の作業をつなげて進めるAIも出てきています。
さらに最近では、エージェントという言葉もよく聞くようになりました。
人が一つずつ指示するだけでなく、目的を与えると、必要な手順を考え、調べ、作業し、結果をまとめる。
もちろん、何でも任せられるわけではありません。
確認は必要です。
間違いもあります。
仕事で使うには、情報管理や社内ルールも考えなければなりません。
それでも、AIの使い方は、明らかにチャットだけではなくなっています。
ところが、多くの人は、最初に見た使い方に留まります。
「AIに聞く」
「AIに文章を直してもらう」
「AIに要約してもらう」
ここまでは進む。
でも、その先の、
「AIに作業の流れを考えさせる」
「AIに複数案を比較させる」
「AIに調査と整理を組み合わせてもらう」
「AIを使って画像や資料や動画まで作る」
「AIを自分の仕事の手順に組み込む」
というところには、なかなか進まない。
ここに、生成AI活用を広げる難しさがあると感じています。
使用例は、入口になります。
これは間違いありません。
実際に使っている場面を見せることで、人は安心して始められます。
しかし、使用例は同時に、枠にもなります。
最初に見た使い方が、その人にとっての「AIとはこういうものだ」という理解になってしまう。
チャットで聞くもの。
文章を整えるもの。
要約するもの。
そこで止まってしまう。
これは、紹介した側としては少し複雑です。
使い始めてもらうために、分かりやすい例を示した。
その結果、使う人は増えた。
でも、その分かりやすい例が、次の発想を妨げている面もある。
便利さを伝えるために作った入口が、いつの間にか壁にもなっている。
このジレンマがあります。
考えてみれば、これは生成AIに限った話ではないのかもしれません。
Excelでも、最初に表計算として使い始めると、ずっと表作成の道具だと思ってしまう人がいます。
PowerPointでも、最初に発表資料を作る道具として覚えると、思考整理や企画の骨組み作りに使う発想にはなかなか広がりません。
新しい道具は、最初の使い方によって、その人の中での位置づけが決まってしまう。
生成AIでも、同じことが起きているのだと思います。
だからこそ、AI活用を広げるには、一度使ってもらえたところで終わってはいけない。
次の使い方を見せ続ける必要があります。
チャットで質問するだけではなく、仕事の流れそのものを一緒に考える。
文章を直すだけではなく、資料の構成から一緒に作る。
要約するだけではなく、複数の資料を比較し、論点を整理する。
思いついたアイデアを出すだけではなく、実行手順まで落とし込む。
画像や動画や資料作成など、これまで自分では難しかったアウトプットにもつなげる。
そういう使い方を、少しずつ見せていく必要があるのだと思います。
ただし、ここでも押しつけはよくありません。
「AIはここまで進んでいるのだから、みんな使うべきだ」
と言っても、人は動きません。
むしろ、身構えてしまいます。
大事なのは、今その人が困っている仕事に合わせて、次の一歩を見せることだと思います。
文章作成で使っている人には、次は構成づくりを見せる。
資料作成で使っている人には、次はストーリーの壁打ちを見せる。
調査で使っている人には、次は比較表や論点整理を見せる。
定型作業に困っている人には、次は作業手順の分解や自動化の可能性を見せる。
その人の今の使い方から、ほんの少しだけ先を見せる。
一気に最新のAIエージェントの話をしても、距離がありすぎます。
まずは、「今やっていることの少し先」に橋をかける。
そこが大事なのだと思います。
生成AIを使い始めてもらえたことは、大きな前進です。
しかし、それはゴールではありません。
むしろ、スタート地点に立っただけです。
AIの世界は、チャットで質問する段階から、さまざまな作業を支援し、場合によっては一連の作業を進める方向へ広がっています。
その変化に、使う側の発想が追いついていく必要があります。
使ってもらう。
次に、広げてもらう。
さらに、自分なりに試してもらう。
ここまで進んで初めて、生成AIは本当の意味で仕事の中に入っていくのだと思います。
私自身も、まだ試行錯誤の途中です。
最初に示した使用例に満足せず、次の使い方をどう見せるか。
チャット形式のAIから、作業を支援するAIへ。
そして、いずれは仕事の流れそのものを支えるAIへ。
その変化を、どうすれば身近な人たちに伝えられるのか。
これが、今の私にとっての次の課題です。
キーワードは前へ！！
