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今回は、ビジネス界で注目を集める「AIオンボーディング」について、LayerX AI・LLM事業部長の中村氏の洞察をもとにお話しししていこうと思います。AIと企業が共に成長する未来、ワクワクと感じながら一緒に成長しましょう!
AIオンボーディングとは?その必要性を探る

ChatGPTやGPT-4の登場により、AIの能力が飛躍的に向上したことは皆さんもご存知でしょう。でも、せっかく優秀なAIも、うまく使いこなせなければ宝の持ち腐れです。そこで登場したのが「AIオンボーディング」という考え方です。
人間の新入社員と同じように、AIにも適切な「受け入れ」が必要なのです。特に最近の大規模言語モデル(LLM:Large Language Model)は、まるで「世界トップレベルで博学な新入社員」のよう。一般的な知識はあるけど、会社特有の業務はこれから覚えていく必要があるわけです。
例えば、法律事務所にAIを導入する場合を考えてみましょう。AIは一般的な法律知識は持っていますが、その事務所特有の書類作成のフォーマットや、クライアントとのコミュニケーション方法については知りません。これらを効率的に学習させる過程が、まさにAIオンボーディングなのです。
AIオンボーディングの目標は、人間が5~20年かけて身につけるスキルを、AIが数カ月~数年で習得すること。これができれば、企業にとって大きなインパクトになりますよね。生産性の向上はもちろん、人材不足の解消や、従業員のより創造的な業務への集中など、様々なメリットが期待できます。
AIオンボーディングの3つのチャレンジ
AIをうまくオンボーディングするには、いくつかの課題があります。ここでは3つの主要なチャレンジを詳しく見ていきましょう。
1. AIに仕事を学んでもらう方法
AIの学習方法は、大きく4つのパターンに分けられます。
- マニュアル型:体系的に整理されたプロセスを教える
- 事例分析型:過去の事例からタスクを学習する
- フィードバック型:人間の修正をもとに改善する
- 内省型:自己学習により能力を向上させる
理想的には、これら4つを組み合わせて、人間のように段階的に学習させることが重要です。
例えば、カスタマーサポート業務にAIを導入する場合を考えてみましょう。まず、マニュアル型で基本的な対応手順を教えます。次に、事例分析型で過去の対応事例を学習させます。実際の運用が始まったら、フィードバック型で人間のオペレーターが修正を加えながら精度を高めていきます。そして、内省型で自己学習を続け、常に最新の情報や傾向を取り入れていくのです。
このように、段階的かつ複合的な学習アプローチを取ることで、AIは効率的に業務スキルを習得していくことができます。
2. AIに意図や背景を伝える難しさ
AIに「何をやって欲しいのか」を正確に伝えるのは、意外と難しいのです。例えば、ブロックを積み上げるよう指示したAIが、単にブロックをひっくり返すだけ、なんてことも。人間の仕事はもっと複雑で、たくさんの暗黙の前提があります。これをAIに伝えるのは大きな課題なのですね。
具体的な例を挙げてみましょう。営業部門にAIを導入する場合、「顧客満足度を上げる」という目標を与えたとします。しかし、AIはこの指示を文字通りに解釈し、無理な値引きや過剰なサービス提供を行ってしまうかもしれません。人間なら、「顧客満足度を上げつつも、利益を確保する」という暗黙の了解があることを理解していますが、AIにはそれが伝わっていないのです。
このような問題を解決するには、目標をより具体的かつ多面的に設定する必要があります。例えば、「顧客満足度スコアを10%向上させつつ、利益率を5%以上に保つ」といった形で指示を出すことで、AIの行動をより適切にコントロールできるでしょう。
3. AIの仕事への人間の介入
AIも人間も、ミスをする可能性はあります。だからこそ、人間がAIの仕事に適切に介入できることが重要。特に、AIに大きな権限を与えるほど、ミスのリスクも高まります。AIの挙動を人間が解釈し、必要に応じて修正できる仕組みが必要なのです。
例えば、金融機関での融資審査にAIを活用する場合を考えてみましょう。AIは膨大なデータを分析し、高速で審査を行うことができます。しかし、時には特殊な状況や例外的なケースが発生することもあります。そういった場合に、人間の審査員が介入し、AIの判断を覆したり修正したりできる仕組みが必要です。
また、AIの判断プロセスを「説明可能」にすることも重要です。なぜその判断に至ったのかを人間が理解できれば、適切な介入や修正が可能になります。これは「Explainable AI(説明可能なAI)」と呼ばれる分野で、今後ますます重要になってくるでしょう。
Ai Workforce:企業とAIの共生を目指すプラットフォーム
LayerXが開発した「Ai Workforce」は、まさにこのAIオンボーディングの課題に挑戦するプラットフォームです。Ai Workforceには、以下のような特徴があります。
- 使えば使うほど成長:データが蓄積されるほど、AIの能力が向上
- ホリゾンタル性:部署や業務を横断して知識を共有
- 柔軟なAI-UX:ユースケースに応じて最適なインターフェースを提供
これらの特徴について、もう少し詳しく見ていきましょう。
Ai Workforceの特徴①使えば使うほど成長
まず、「使えば使うほど成長」する点は、AIオンボーディングの本質そのものです。人間の従業員が経験を積むごとに成長していくように、AIも業務を行うたびに新しい知識やスキルを獲得していきます。例えば、カスタマーサポートAIは、対応するお問い合わせの数が増えるほど、より適切な回答ができるようになっていくのです。
Ai Workforceの特徴②ホリゾンタル性
次に、「ホリゾンタル性」は、企業全体の効率を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。例えば、営業部門で学習したノウハウを、マーケティング部門のAIも活用できるようになります。これにより、部門間の壁を越えた知識の共有が実現し、企業全体の競争力が高まるのです。
Ai Workforceの特徴③柔軟なAI-UX
最後に、「柔軟なAI-UX」は、AIの活用範囲を大きく広げます。チャットボットインターフェースが適している業務もあれば、データ分析ツールのような形式が適している業務もあるでしょう。Ai Workforceは、それぞれの業務に最適な形でAIを提供することで、より自然にAIを業務に組み込むことができるのです。
Ai Workforceは、AIが業務を学ぶだけでなく、企業自体も成長することを目指しています。AIと人間が協力して、新しい働き方を作り出す。そんな未来が、もうすぐそこまで来ているのです。
AIオンボーディングがもたらす未来
AIオンボーディングは、単なる技術導入以上の意味を持ちます。それは、企業とAIが共に成長し、新しいビジネスの可能性を切り開く鍵なのです。
今後、AIはますます私たちの仕事に深く関わってくるでしょう。でも、AIを「使いこなす」のではなく、AIと「協働する」という視点が重要です。AIオンボーディングを通じて、人間とAIがそれぞれの強みを活かし、より創造的で効率的な仕事の仕方を見つけていく。そんなワクワクする未来が待っているのです。
医療分野:精度の高い診断と、きめ細やかな患者ケア
例えば、医療分野では、AIが膨大な医学論文や臨床データを分析し、医師の診断をサポートする役割を果たすでしょう。しかし、最終的な判断や患者とのコミュニケーションは人間の医師が行います。AIと医師が協働することで、より精度の高い診断と、きめ細やかな患者ケアが実現するのです。
製造業:生産性と従業員の仕事の満足度の向上
また、製造業では、AIが生産ラインの最適化や品質管理を行い、人間の作業者はより創造的な業務や意思決定に集中できるようになるでしょう。これにより、生産性の向上と同時に、従業員の仕事の満足度も高まることが期待できます。
教育分野:より個別化された指導や、創造性を育む活動に注力できる
さらに、教育分野では、AIが学習者一人ひとりの理解度や学習スタイルに合わせて、カスタマイズされた教材を提供することができるようになるでしょう。教師は、AIのサポートを受けながら、より個別化された指導や、創造性を育む活動に注力できるようになります。
このように、AIオンボーディングは、様々な産業で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。それは単に業務の効率化だけでなく、人間の能力を最大限に引き出し、新たな価値創造を促進する力を持っているのです。
まとめ
AIオンボーディングは、AIと企業が共に成長するための重要な概念です。適切なオンボーディングにより、AIは企業特有の知識を効率的に習得し、人間との協働を通じてビジネスの革新を促進します。Ai Workforceのような先進的なプラットフォームを活用し、AIと人間がそれぞれの強みを発揮する新しい働き方を探求することで、企業はAI時代の競争力を高めることができるでしょう。
AIオンボーディングの実践には、確かに課題もあります。AIに適切に仕事を学んでもらうこと、意図や背景を正確に伝えること、そして人間が適切に介入できる仕組みを作ることなど、乗り越えるべきハードルは少なくありません。しかし、これらの課題に真摯に向き合い、解決策を見出していくことで、私たちは AIとの真の共生を実現できるのです。
そして、そこには無限の可能性が広がっています。AIが単なるツールではなく、頼れるパートナーとなる日。人間の創造性とAIの処理能力が融合し、これまで想像もできなかった革新が生まれる日。そんな未来が、AIオンボーディングによって切り開かれようとしているのです。
ぜひ、皆さんも自分の仕事や業界でAIオンボーディングの可能性について考えてみてください。AIと共に成長し、新たな価値を生み出す。そんな挑戦的で刺激的な未来が、私たちを待っています。
引用元
note|中村 龍矢 | LayerX 部門執行役員 AI・LLM事業部長「「AIオンボーディング」の重要性とAi Workforceの挑戦」