今日は、
「小さな組織の経営者こそ、AIエージェントで組織の気づきを自走させよう」
というテーマで書いてみたいと思います。
最近、「AIエージェント」という言葉を、いろいろなところで聞くようになりました。
皆さんはいかがでしょうか？
正直に言うと、私は、AIエージェントが何なのかをちゃんと理解できているわけではありません（苦笑）
「普通のChatGPTとのやり取りと、何が違うのですか？」
と聞かれると、うまく説明できないかもしれません。
それくらい、まだわかっていない部分があります。
ただ、私なりに言うなら、AIエージェントとは、
「AIが自分でタスクを分解し、必要な外部ツールとも連携しながら、継続的に仕事を実行してくれるもの」
という感じかなと思っています。
この説明も、少しわかりにくいですよね…。
でも、使う側からすると、細かい定義はあとでいいのだと思います。
まず使ってみる。
やりながら理解していく。
今のAI時代には、その姿勢が大事なのです。
Codexで、Slackまわりの自動化を試してみました
このゴールデンウィーク中、私は新しいAIを活用したサービス開発をしたり、Codexを使って、業務まわりの改善をいろいろ試したりしていました。
ほとんど趣味の研究のような感じです。
私が代表を務めるPLASではSlackを使っています。
有給職員は10人以下です。
インターン生も含めると、20人未満くらいのメンバーで日々活動しています。
基本はリモートワークです。
Slackでコミュニケーションを取り、Zoomでミーティングをして、Google workspaceなどを使いながら仕事を進めています。
アフリカの子どもたちの支援をしているので、現地からの報告も日々届きます。
現地からの報告、外部の関係者とのやり取り、助成金関係の資料作成、団体の財務状況、採用、チームの空気管、外部環境の変化、治安状況…。
経営者として見なければいけないものは、とにかくたくさんあります。
これらを全部、人間が毎日、見きるのは、かなり大変です。
もちろん、見たほうがいいのはわかっているのですが、現実には会議やいろんな検討・判断で時間が足りない！
そうしているうちに、組織の中の小さな違和感は流れていきます。
小さな違和感は、放置すると組織の摩擦に
組織の中には、大事件ではないけれど、見逃したくないサインがあります。
誰かに判断が集中しすぎている。
誰かに業務が集中していて疲弊している。
同じ問題を何度も組織の中で繰り返している。
同じ論点が何度も出てきて、同じ場所でぐるぐる回っている。
何かうまくいっていないけれど、それがどこなのか、うまく言語化できていない。
こういうことは、日々の中にたくさんあります。
ひとつひとつは、大きな問題ではありません。
でも、放置すると、少しずつ組織の疲弊や摩擦につながっていきます。
特に小さな組織では、こういう小さな摩擦がじわじわ効いてきます。
空気が悪くなれば、業務効率も落ちます。
モチベーションも下がります。
結果的に、私たちが届けたい支援の質にも影響してしまいます。
だから、チームの関係性や空気感を見ることは、経営者の大切な仕事だと私は思っています。
組織の違和感に気付くための自動化
そこで今回、Codexを使って、いくつかの自動化を作ってみました。
ひとつ目は、毎営業日の夕方に、自分自身の仕事を振り返るための下書きを作る自動化です。
Googleカレンダー、Slackなどの情報を見て、
その日、自分が何をしたのか。
何がアウトプットだったのか。
何ができなかったのか。
そういったことをまとめてもらいます。
それを夕方に送ってもらい、自分自身の振り返りに使う形です。
ふたつ目は、前営業日のチームコンディションをまとめる自動化です。
Slackなどの情報から、
誰が忙しそうだったのか。
誰が体調不良と言っていたのか。
誰に業務が集中していたのか。
誰に判断が集中していたのか。
誰が調子よく動けていそうだったのか。
こういうことを整理してもらいます。
それを翌営業日の朝に送ってもらうようにしました。
これが、かなりよかったです。
朝にそれを見ることで、
「今日はこの人に声をかけよう」
「この人が大変そうだから、今日はこう動こう」
「ここはうまくいっているから、ちゃんと伝えよう」
というヒントが得られます。
小さな一手を、とても打ちやすくなるのです。
みっつ目は、週次の振り返りです。
1週間の様子をまとめてもらい、前の週と比べて何が違っているのかを見ます。
組織として繰り返している課題がないか。
仕組みそのものに問題がないか。
重要な業務はどこまで進んだか。
フォローすべき事項は何か。
マネージャー層や業務を取りまとめるスタッフに負荷がかかりすぎていないか。
そういったことを、毎週見られるようにしました。
日々の確認では見落としがちなことも、週で見ると見えてくることがあります。
繰り返し起きていること。
構造的に課題になっていること。
組織の仕組みとして変えたほうがよさそうなこと。
そういうものが、少しずつ見えてくるのではないかと思っています。
AIエージェントは「組織の気づき」を自走させてくれます
今回、感じたのは、AIエージェントは単なる作業効率化の道具ではないということです。
もちろん、作業は効率化されます。
でも、それ以上に大きいのは、組織にとって大切な気づきを自走させられることです。
組織をよくしていくためには、日々の動きの中からヒントを拾う必要があります。
どこに負荷がかかっているのか。
どこで同じ課題が繰り返されているのか。
どの人に声をかけたほうがいいのか。
どの仕組みを変えたほうがいいのか。
こういう気づきは、経営者にとってとても大切です。
でも、日々の忙しさの中では、どうしても流れてしまいます。
AIエージェントは、その気づきを自動的に集めて、経営者にプッシュしてくれます。
AIエージェントが、組織を変えてくれるわけではありません。
組織を変えていくのは、人間の仕事です。
でも、組織を変えるためのヒントを集めることは、AIエージェントにかなり任せられます。
そして、実はそこの負荷が大きいのです。
判断するのは人間です
もちろん、AIがすべてを判断するわけではありません。
AIはかなり助けてくれると思います。
でも、重要な判断は、結局人間がします。
人にどう声をかけるか。
どの業務を巻き取るか。
どの仕組みを変えるか。
誰にどんな役割を任せるか。
それは、人間が考えることです。
ただ、その判断の材料を、毎日、毎週、自動で用意してもらえるとしたらどうでしょうか。
組織はどこで成長しているのか。
逆に、どこに課題があるのか。
そういうことを考えるヒントが届き、考えることを習慣化することができるのです。
わからないまま使い始められることがすごいです
最後に、ここも伝えたいです。
AIエージェントをよくわかっていない私のような人でも、使い始めることはできます。
AIエージェントという言葉だけを聞くと、難しそうです。
私も、なかなか手が出ませんでした。
でも、完全に理解してから使う必要はありません。
むしろ、AIまわりのものは、
「勉強して、理解して、実行する」
という順番よりも、
「実行しながら、理解していく」
という順番のほうが合っているのだと思います。
まず手を出すことが大切です。
よくわからないまま、まずは小さく使ってみる。
使いながら、少しずつ理解していく。
このプロセスが、AI時代にはとても大切だと感じています。
そのために必要なのは、やりたいことが明確であることです。
そこが決まっていれば、AIに相談できます。
「この目的を達成したいのですが、どういう仕組みを作ればよいですか？」
と聞けばいいのです。
そこから具体的な形にしていけば、AIエージェントを作ることは、思っているほど難しくありません。
小さな組織こそ、まず試してみる価値があります
小さな組織の経営者は、見るべきものが多いです。
でも、すべてを自分の目で追い続けるのは難しいです。
だからこそ、AIエージェントを使って、組織の気づきを自走させる。
これは、小さな組織にとって、とても大きな可能性があると思います。
作業効率化だけではありません。
組織の状態に気づく。
仕組みを変えるきっかけを得る。
そのためにAIエージェントを使う。
これは、経営者の見える景色を変えてくれるはず。
小さな組織の経営者こそ、AIエージェントで「組織の気づき」を自走させていきましょう！
