「面倒くさい」は、AIに渡す場所を教えてくれる

「面倒くさい」は悪者ではない

AIの相談を受ける時、私は最近「何が面倒ですか」と聞くことがあります。

少し変な質問に聞こえるかもしれません。普通は「何を効率化したいですか」「どんな課題がありますか」と聞くところです。

でも、普通の人がAIを仕事に入れる入口は、意外と「面倒くさい」の中にあります。

メールを一通ずつ見て分類するのが面倒。会議メモを後から読み返すのが面倒。経費や請求の確認項目を毎回思い出すのが面倒。問い合わせ内容を担当者ごとに振り分けるのが面倒。

こういう感覚は、怠けているという話ではありません。むしろ、仕事の中に「人間の頭で抱えなくてもよい作業」が残っているサインだと思います。

AIに渡せるのは、まず整理の部分

AIというと、何かすごい答えを出してくれるものだと思われがちです。

もちろん、そういう使い方もあります。ただ、会社の普通の仕事では、最初から答えを出させるより、手前の整理を頼む方が使いやすいと感じています。

• メールを内容別に分ける
• 議事録から決定事項と宿題を抜き出す
• 問い合わせ内容を緊急度別に並べる
• 請求前の確認項目を一覧にする

これは判断をAIに丸投げしているわけではありません。

机の上に散らばった紙を、見やすい順番に並べてもらうようなものです。最後に見る。比べる。決める。その部分は人間が持つ。

この分け方をすると、AIへの不安も少し小さくなります。

面倒さは、仕事を見直す入口になる

私は元エンジニアなので、昔から「同じことを何度も手でやる」ことには少し抵抗があります。

ただ、それは立派な効率化精神というより、正直に言えば、面倒なことが苦手だったからかもしれません。

でも今は、その面倒くささも一つの感度だと思うようになりました。

「ここで毎回止まる」「ここで確認漏れが起きる」「ここで頭が重くなる」。そう感じる場所には、仕事の流れを見直すヒントがあります。

AIは、そのヒントを形にする手伝いができます。

セミナーでは、身近な面倒から始めたい

普通の人向けのAIセミナーでは、最新機能をたくさん紹介するより、参加者の仕事の中にある「小さな面倒」を一つ出してもらう方がよいと思っています。

そこから、仕事を分けてみる。

• 集める
• 分ける
• 並べる
• 比べる
• 決める

この中で、AIに渡せるのはどこか。人間が見るべきなのはどこか。

それを一緒に確認するだけでも、AIは少し身近になります。

「面倒くさい」は、なくすべき弱さではなく、仕事をよくするための入口なのかもしれません。

うちの仕事では、どの面倒をAIに渡せるのか。そんな相談やセミナーから、一緒に考えていければと思っています。