仕事の未来には人間と AI のシームレスなコラボレーションが不可欠

このブログでは以下についてご紹介します。

• エージェントと社員のコラボレーションがもたらす可能性

• 相互運用性の欠如が効果的なコラボレーションを妨げる

• 相互運用性が重要な理由

• 相互運用性の主要要素

• 相互運用性の実例

• 仕事の未来における相互運用性

日々複雑さが増す世界では、人間の知能と人工の知能が連携することは、もはや未来の話ではありません。連携はすでに始まっています。

単純な日常業務の処理から高度な専門的な業務の支援まで、AI ツールは社員の重要なパートナーになりつつあります。しかし、エージェント型 AI の真の革新的なメリットは、AI、社員、他のテクノロジー ツールが連携することで生まれます。

社員と AI が連携することで生まれるメリットを最大限に引き出すには、相互運用性が重要な要素となります。つまり、AI ツール、社員チーム、各種業務システムが、互いに連携し合い、情報を共有しながら、効率的かつ円滑に協働するということです。

エージェントと社員のコラボレーションがもたらす可能性

社員と AI が融合することで、企業はそれぞれが持つ強みを活かすことができ、今後の働き方や創造性のあり方においても刺激的なビジョンが生まれます。人間は創造的に考え、感情を理解し、難しい問題を解決するとともに、倫理的な意思決定を行い、新しい状況や予期せぬ事態に対処することに長けています。直感力があり、微細なニュアンスも理解することができます。一方、AI ツールは、膨大な量の情報を迅速に処理し、複雑なパターンを見抜き、驚異的な速度と一貫性で作業を実行し、大量の反復作業を自動化することにおいては、卓越した能力を発揮します。

この強力な融合は、さまざまな分野の重要業務に応用されています。

• カスタマー サービス: AI アシスタントは、顧客からの最初の問い合わせへの対応、問題の整理、一般的な質問への即時回答を担うことができ、一方で人間の担当者は、複雑で感情的な配慮が必要なケースや、特異な問題など、個々に対応することが求められる業務に対応できます。

• ヘルスケア: AI は医療画像を迅速に分析して診断を支援するほか、病気の発症の予測や、患者カルテの管理に役立ちます。これにより、医師や看護師は個々の治療計画の作成、共感に満ちたコミュニケーションなど、患者を直接的に治療することに集中できるようになります。

• 科学的調査: AI はデータ分析を高速化し、膨大なデータセット内で関連性を見つけ、複雑な実験のシミュレーションを行います。これにより、研究者は新しい研究の考案、実験内容の設計、画期的な発見の理解に集中できるようになります。

このような希望に満ちた可能性があるにもかかわらず、依然として重要な課題が残されています。現在、多くの AI ソリューションはサイロ化した状態で機能しており、技術的にも分離されていることさえあります。そのため、社員チームが日常業務に AI ソリューションを導入しようとすると、障壁や互換性の問題が生じます。この分断されたアプローチでは、最良のコラボレーションを実現できず、AI の可能性を最大限に引き出すことができません。

相互運用性の欠如が効果的なコラボレーションを妨げる

相互運用性に対する基本的な取り組みがなければ、AI の可能性を最大限に引き出すという目的は果たせないかもしれません。しかし、相互運用性を検討する際は、AI システム、社員、他の AI システムとの連携がうまく機能するよう留意する必要があります。次のような一般的な障壁が、大きな妨げとなる場合があります。

技術上の相違

最も基本的なレベルでは、多くの場合、さまざまな AI システムやプラットフォームが、異なるプログラミング言語、設定、情報の整理方法を用いて構築されています。その結果、次のような問題が発生します。

• データ形式と通信ルールの競合: AI ツールはそれぞれ異なる技術言語で「コミュニケーション」することがあり、多くの手作業による変換や、専用の接続ソフトウェアがないと、情報を直接共有することが困難または不可能になる場合があります。

• 接続と通信パスの分散: 各 AI ツールには独自のアクセス方法 (アプリケーション プログラミング インターフェイス、つまり API) があり、新しいリンクごとにカスタム接続が必要になる場合があります。これにより、コンピュータ システム全体が乱雑かつ脆弱なものになります。

• 連携方法の標準化の欠如: AI と社員の連携方法や AI が情報を提示する方法に共通ルールがなければ、AI を日常的に使いこなすのは困難になります。

運用の非効率性

技術的な障害があると、当然ながら業務の進行に問題が生じます。

• 手動による情報の移行: ある AI ツールが生成した情報を、別のシステムに手動でコピーや貼り付けを行うか、社員が確認できるように入力し直す必要があるかもしれません。このプロセスは、時間がかかる面倒な作業で、ミスが起こりやすくなります。

• ワークフローと意思決定の停滞: 円滑な業務フローとはならず、作業が断片化され、社員は複数のプログラムを頻繁に切り替えながら、連携されていないソースをつなぎ合わせる必要があり、意思決定が遅くなります。

• 精神的負担の増大: 社員は、複数の独立した AI ツールを管理しようとするため、精神的負担が増大します。主要業務に集中するのではなく、各ツールの違いや使い方を覚えなくてはなりません。

コミュニケーションの停滞

社員同士であれ、社員と AI であれ、良好なコラボレーションには明確なコミュニケーションが欠かせません。

• 複雑な言語と共通認識の欠如: AI ツールが指示を誤って解釈したり、生成結果に社員が理解するための十分な文脈が欠けていたりすると、誤解が生じる可能性があります。

• AI ツールが目的や進捗状況を示すのが困難: AI ツールが実行内容、信頼性、選択の根拠を示すための、標準的な方法が設定されていなければ、社員は判断の背景や状況を把握できません。これにより信頼が損なわれ、AI の監視が困難になります。

• 社員が明確な指示やフィードバックを与えるのが困難: 社員と AI ツール間の連携が、明確な双方向のやり取りを想定して設計されていない場合、正確で有用なフィードバックや指示を AI ツールに与えることは難しくなります。

限定的な拡張と柔軟性

システムがうまく連携されていないと、システムは柔軟性を失い、変更が困難になります。

• 最新 AI ツールやシステム導入に伴う課題: 最新 AI 機能を導入したり、古い機能を入れ換えたりすると、多くの場合、カスタム接続をゼロから構築することになり、イノベーションの速度が低下し、コストも高額になります。

• 変化するニーズへの対応における柔軟性の欠如: ビジネス上の要求やユーザーのニーズが変化すると、十分な相互運用性を備えていないシステムでは適応できません。その結果、企業は市場の変化に迅速に対応することができなくなります。

相互運用性が重要な理由

相互運用性は、孤立した AI ツールを社員チームにとっての有用な統合パートナーに変える基本的な要素であり、コラボレーション環境において、すべてを連携させ同期する中心的な役割を果たします。

円滑な情報の流れを実現

相互運用性の核心は、情報が円滑かつ正確に流れる環境を実現することにあります。

• リアルタイムの情報共有: AI ツールが生成したデータは、社員の意思決定を即座に支援し、社員のフィードバックは、AI の動作を即座に誘導するという、双方向のフローを継続的に創出します。

• データの一貫性と正確性の確保: データ交換の共通ルールを設定して相互運用性を高めることで、データの手動処理や互換性のない形式の使用によって発生する、ミスや不整合が軽減されます。これにより、信頼できる唯一の正しい情報源が作成されます。

ワークフローの統一

相互運用性は、社員と AI が連携して作業を行うための仕組みを簡素化します。

• 引き継ぎや移行の自動化: 設定したルールに基づいて、作業を AI ツールから社員へ、または社員から AI ツールへ円滑に移行させることができます。これにより、遅延がなくなるほか、手動で介入する必要性もなくなります。

• 統合ワークスペースの構築: 個別のツールを使用する代わりに、相互運用性を高めれば、作業を社員が対応するか、AI ツールが処理するかに関係なく、効率的に作業を開始、処理、完了できる完成されたプラットフォームを構築できます。

コミュニケーションと理解の向上

真のチームワークには共通の理解が必要です。

• コミュニケーション方法の標準化: 特定の技術言語など、AI ツールが互いに「コミュニケーション」するための共通の方法を採用すると、より洗練されたやり取りが可能になります。

• 意味と知識の共有: 用語の意味や概念間の関係性を、構造化された知識に基づいて共有することで、AI と社員は同じ文脈に基づいて作業でき、混乱を防ぐことができます。

• AI ツールが意思決定を説明する方法: 相互運用性は、推論の根拠や信頼性を示すことができる AI の構築を促進します。これにより、社員は正確な情報を提供したり、修正を行ったりすることができます。

システムの拡張と柔軟性の支援

良好に連携されたシステムでは、当然ながら強度と適応性が向上します。

• インテグレーションの容易性 (プラグアンドプレイ): 最新テクノロジーや機能を簡単に導入できるため、イノベーションが加速し、企業は最適な AI ソリューションを選択できるようになります。

• チームの再編成を促す柔軟性: チーム内で AI ツールを簡単に導入、削除、再配置できるため、企業は新たな課題や、変化するプロジェクトのニーズに、迅速に対応することが可能になります。

信頼性と受容性の構築

相互運用性により、ユーザー エクスペリエンスが向上します。

• 予測可能なやり取りが信頼性を築く: 連携を標準化したことで AI ツールの動作に一貫性が生まれると、社員は AI ツールを信頼して頼るようになる可能性があります。

• 障壁が少ないほど、使用意欲が高まる: 円滑で協調的な環境が整うと、AI ツールの導入が広がり、専門性の高いツールから日常業務に欠かせないツールへと変化します。

相互運用性の主要要素

AI と社員を効果的に連携させることは必ずしも簡単ではありませんが、全員が同じ認識を共有することが重要です。

同じ言語によるコミュニケーション

オーケストラで演奏する音楽家らと同様、最適なコミュニケーションやコラボレーションを実現するためには、最初から社員と AI システムの足並みが揃っている必要があります。

• 情報のための共通の仕組み: すべての AI ツールと社員を連携させるには、使用している情報や作成している情報を理解するための、共通の仕組みが必要になります。

• すべての社員にオープン: 連携のあり方を一企業に決めさせるのではなく、オープン スタンダードを取り入れ、それを発展させる必要があります。オープン スタンダードは誰もが利用できる公道のようなものです。誰が構築したかに関係なく、さまざまな AI ツールやシステムが、問題なくすぐに使用できることが重要です。

• 概念の共通認識: AI と社員の両方が、さまざまな概念の意味や、それらの関連性を理解するのに役立つ共通のナレッジ マップが必要です。

ビジネスを前進させるためのツール

忙しいオフィスに優秀なマネージャが必要なのと同じように、AI と社員チームには、作業が円滑に進むようにするためのツールが必要です。

• 作業管理システム: 設定されたルールに基づいて、社員と AI の間で、作業を自動的に引き継ぐためのシステムが必要です。このシステムを構築することで、適切な社員 (または AI) が適切なタイミングで業務を引き継げるようになります。

• 誰もが簡単にアクセスできる連携機能: さまざまな AI ツールと既存の業務を連携させる機能には、社員が簡単にアクセスできる必要があります (当然ながら、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります)。

社員を第一に考えた設計

結局のところ、社員と AI が簡単に業務を処理できなければ、AI は効果的ではないということになります。

• 自ら説明する AI: AI ツールは、何ができるのか、どのような制限があるのか、何を処理しているのか、何を導き出したのかを、詳しく説明できる必要があります。 

• 社員に負担をかけない仕組み: 社員が AI に何をすべきかを指示したり、フィードバックを与えたり、必要に応じて介入して引き継いだりするための、簡単な仕組みが必要です。わかりやすいボタンが表示される、ダッシュダッシュボードのようなものだと考えてください。

• 透明性の高い AI: AI がどのように意思決定を行っているのか、その情報をどこから得たのか、どの程度確信しているのかを、企業は把握する必要があります。これにより信頼性が向上するほか、必要に応じて業務をダブルチェックできるようになります。

安全性の確保とルールの遵守

AI と社員間のシステムの相互連携が進むにつれて、安全性と倫理観を確保することが重要になります。

• 安全なデータ交換: AI と社員間のシステムでやり取りする機密情報を守るには、暗号化やユーザー ログインなどの、強力なセキュリティ対策を講じる必要があります。

• 倫理的なAI の動作: 社員と同様、AI が従うべき明確なルールも必要です。責任、公平さ、価値観のもと、AI ツールが動作するには、倫理上の指針を定義することが求められます。

相互運用性の実例

発展途上ではあるものの、優れた相互運用性の事例が、明らかになりつつあります。

• スマート シティ: 接続されたセンサー ネットワーク、交通を最適化する AI システム、人間による緊急対応サービスが、共有情報プラットフォームと通信ルールを通じて連携し、都市のインフラを効率的に管理しています。

• サプライチェーンの管理: AI が物流、在庫管理、需要予測を最適化し、その一方で社員が監視や介入を行う仕組みが、シームレスに統合されており、突発的な問題の対処、サプライヤとの交渉、予期しない混乱の管理を可能にしています。

• 共同設計とエンジニアリング: アーキテクチャや製品設計の領域では、AI がさまざまな設計を生成してシミュレーションする一方で、社員の設計担当者が創造的なアイデアを出し、洗練させ、共有の設計環境や検証ツールを使用して最終的な意思決定を行っています。

仕事の未来における相互運用性

相互運用性は、社員と AI が連携する新しい時代から、真の価値を引き出せるようにする基本的な要素です。相互運用性により、障壁が取り除かれ、円滑なコミュニケーションと情報共有が促進されます。また、効率性の向上、意思決定の改善、イノベーションの促進、社員と AI の両方にとってより調和のとれた生産性の高い業務環境が実現します。

AI ツールがより高度化し、生活のあらゆる場面に導入されるようになるにつれ、企業が相互運用性を優先する必要性は今後ますます高まっていきます。仕事の未来はコラボレーションにあり、その基盤を支えるのは相互運用性です。

最高経営責任者 (CEO) の 98% は、AI の導入がビジネスに即時的なメリットをもたらすと予測しています。このレポートをダウンロードして、2,355 人のグローバル リーダーから得たインサイトをご確認ください。AI が組織にもたらす潜在的なメリットを理解いただけます。