チームのAI活用を1枚の分布図で見る方法

多くの会社は、AI活用をソフトウェア導入と同じ物差しで測っています。配ったライセンス数を数え、アクティブ率を出し、一人あたりのプロンプト数を並べ、右肩上がりの折れ線にまとめます。役員会の資料には、これできれいに収まりますよね。ただ、この測り方には弱点があります。ギャップの大きさは分かっても、その形は分からないのです。

利用率46%の部署が2つあったとして、中身はまったく違うことがあります。片方の部署では、使っている半分が本当に新しい使い方を見つけています。ただ、その工夫は個人のPCの中で終わっていて、使っていない半分は「実際にうまくいった例」を見せてくれる人を待っています。もう片方の部署では、半分が社内ルールより先に使っていて、「間違いに気づける人」は使っていない側に全員固まっています。同じ46%でも、課題も打ち手も正反対なんですね。

チームのAI分布図は、利用量を数えるのをやめた図です。一人ひとりがAIとどう向き合っているかを並べて、集団としての散らばりを見ます。自分の部署が上の2つのどちらなのかは、読み終えるころには見当が付くはずです。

何を並べているのか

土台にあるのは類型です。「AIが下手から上手まで」の一直線に並べるのをやめて、創出・横断・自走・伝播・仕組み化・検証・関与の7因子を測り、15タイプに分けます。一人ひとりが主タイプと、第2・第3の顔を持ちます。その全員ぶんを重ねたものが、チームの分布図です。

集団で見ると、いくつかの塊が浮かび上がります。創る人は、誰にも頼まれていない使い方を見つけます。ツールを組み合わせる人もいれば、ひとつの用途をとことん深く掘る人もいます。固める人は、他人の工夫を全社で回せるテンプレートに変えます。広める人は、機能を「あなたの仕事ではこう使えます」に翻訳します。どの道具がどの課題に効くかを見極める人もいれば、予算と時間を用意する人もいます。回す人は、自分で調べて覚えます。教われば身につく人もいれば、「誰に頼めばいいか」を正確に知っている人もいます。守る人は、世に出る前に「根拠は？」と聞きます。そして探る人は、ルールより先に使っている人と、「便利そうですね」と言って開かない人の2つに分かれます。ダッシュボードがいちばん理解できていないのは、たいていこの2つです。

この図に「良い場所」はありません。わざとそう設計していますし、データが使い物になる理由もそこにあります。負ける答えがひとつもないから、推進の成否を実際に握っている懐疑派や未使用者も、正直に答えてくれます。

読むべきは「山」より「へこみ」

分布が出てくると、まず高い棒に目が行きますよね。でも、面白いことが分かるのは平らなところです。

創る人はいるのに、固める人がいません。意欲的なチームでいちばんよく見る形です。毎週のように賢い使い方が生まれますが、そのどれもが翌四半期まで残りません。再現できる形に変える人がいないからです。会社は、同じ発見のコストを何度も払い続けます。必要なのは、実験を増やすことよりも、「まずテンプレにしておきますね」と言う人が一人いることです。

検証する人がどこにもいません。「根拠は？」と最初に聞く人がいないチームは、速く見えるだけで、まだ最初の大きなミスに当たっていません。ここで効くのは、規程を文書にすることよりも、その素質を持つ人を見つけて、役割としてはっきり任せることです。いちばん厳しい懐疑派を品質担当に変えるという話は、突き詰めるとここに尽きます。

全部が1〜2人に集中しています。利用率では絶対に見えない属人リスクが、分布図なら一目で分かります。部署のAIの力が2人の「創る人」に乗っているなら、人事異動ひとつで、その力は静かに消えます。

静かな塊が大きく出ます。ダッシュボードを見ている側は、この塊を無関心と読んで、もっと使えと圧力をかけます。そしてほぼ確実に逆効果になります。分布図で見ると、同じ人たちが「製品の約束より、人が試した結果を待っている集団」に見えてきます。打ち手もまったく別で、たいていは同僚が5分だけ、本人の仕事の隣に座ることです。

規程より先に使っている人が、塊で見えます。一件ずつの事案としてばらばらに上がってくるのではなく、何人ぶんかがまとまって見えてきます。そうなると会話の向きが変わって、取り締まりの話から「実態にルールを追いつかせる」話になります。

分布図があると何が変わるか

実務でいちばん効くのは、誰に何を任せるかが勘でなくなることです。次のツールを最初に試すのは誰か。役職がいちばん上の人に頼むのをやめて、見つけるのが資質の人に頼めます。社内プレイブックを持つのは誰か。固める人です。そもそも自社にその人がいるかどうかも、分布図が教えてくれます。研修を回すのは誰か。他人の仕事の言葉に翻訳できる人で、いちばん使い込んでいる人とは限りません。品質の最終確認を任せるのは誰か。検証する人です。最後に、ルールさえはっきりすれば動くのは誰か。ここまで決まると、会議の中身が変わりますよね。

自分たちの数字の読み方も変わります。利用率が46%でも、創る人・固める人・検証する人がバランスよくいるところがあります。そこは、利用率70%で熱意だけがあって品質を見る層がいない部署より、はるかに健全です。分布のほうが診断で、利用率は症状にすぎないと私は考えています。

データを壊さずに実施するには

ツールより大事な条件が3つあります。ひとつめは、評価ではなく類型として実施することです。結果が自分の評価に使われるかもしれないと思われた瞬間、人は「求められていそうな答え」を返してきます。そうなると分布図は、いちばん見たかった層についてこそ役に立ちません。ふたつめは、用途を明示することです。「この結果は人事評価には使いません」と一文添えるだけで、まだ使っていない人の答え方が変わります。形式的な断り書きに見えて、ここがいちばん効きます。みっつめは、使っていない人こそ全員含めることです。手を挙げた人だけで作った図は、すでによく知っている推進者の姿を映すだけです。

そのうえで、最後まで答えてもらえる軽さに保ってください。私たちの診断が24問・約4分なのには意図があります。分布図の価値は回答率で決まりますし、長いアンケートを最後まで答えない人が抜けたときこそ、分布は歪みます。

そして、1回で終わらせずに年に数回まわしてください。1枚の図は今の形を教えてくれますが、2枚あれば打ち手が実際に効いたかが分かります。たとえば、静かな未使用者が習得者に変わったり、批評家が検証者に回ったりします。そういうタイプ間の移動のほうが、利用率の折れ線が少し上を向くことより、はるかに意味のある前進だと思いませんか。

まず自分の1マスから

この見方が組織に効くかどうかは、まず自分で受けてみるのがいちばん早いです。結果が自分の働き方について何か本当のことを言っているか、確かめてみてください。24問・約4分で、無料、登録も要りません。納得できたら、チーム版があります。同じ診断を組織コードで配って、全員の結果を1枚の分布に重ね、欠けている役割まで示します。組織向けの診断はそういうものです。