AIを​入れたのに​使われない?​──現場が​使いこな​すための​4つの​設計視点

ここ数年、​「AIで​効率化できる!」​「AIを​導入しよう!」と​いう​声が​聞こえてきます。​

筆者も​普段の​業務に​おいて​AIを​よく​利用しています。​

AIを​使い​始めた​当初は、​AIが​出した​情報が​すべて​真実だと​思い、​実は​そんな​データは​存在しなかった!と​いう​失敗を​した​経験も​あるのではないでしょうか。​

しかし、​使い​慣れていく​に​つれ、​何と​なく​欲しかった​アウトプットと​違うな、と​感じたら​出力された​アウトプットを​採用しない、といった​判断をするようになったり、​ソース元を​確認したりする​ことは​ありませんか?​
このように、​私たちは​日々、​AIとの​付き合い方を​学習しています。​

一方で、​「AIを​導入したけれど利用率が​伸びない」​「使っては​いるけれど、​使いこな​している​感じは​しない」と​いう​声も​聞きます。​

世の​中が​イメージする​“使いこなし”は、​人と​AIが​自然に​役割分担して、​仕事が​軽くなる​状態だと​思います。​
そして、​そこに​近づく​鍵は​“AI​その​もの​”より​AIを​使う​ことで​起こる​体験の​作り方に​あります。​

AIは​強力な​助っ人ですが、​使い方を​間違えると​宝の​持ち腐れ。​
AIに​使われるのではなく、​人が​AIを​コントロールできる​状況を​最初から​作る​ことが​大切です。​

​「AIだけの​体験」に​しない​

Googleの​デザイン指針​(参考:Google People + AI Guidebook)​でも、​ユーザーが​AIを​使う​場合、​選べる​/途中で​やめられる​/やり直せる​/上​書きできると​いった​手元の​コントロールを​用意する​重要性が​語られています。​
要は、​AIが​答えを​出すことよりも、​その​答えを​人が​どう​扱えるかが​肝心だ、と​いう​ことです。​

日常生活で​AIに​触れる​機会は​増えましたが、​全ての​業務や​ワークフローに​対し、​AIが​完全に​信用されているわけではない、と​いうのは​普段業務で​AIを​使っている​方​々には​共感いただけるのではないでしょうか。​
例えば、​ユーザーが​ある​タスクに​おいて​AIを​利用し、​何回か​成功体験を​経験すると、​ユーザーは​AIを​「間違えない​存在」​「常に​正解を​出す存在」と​して​認識し、​本来の​タスクで​求めて​いた以上の​判断や​責任まで​委ねてしまうことがあります。​
一方で、​AIが​一度でも​重大な​ミスを​犯すと、​信用は​即座に​失われます。​期待値が​過剰に​上がる​ことで、​ミスの​解釈余地が​なくなり、​ユーザーからの​ネガティブな​印象は​持続化しやすく、​最終的には​AIに​嫌悪感を​抱く​こともあります。​
このように、​人間関係と​同様に​AIに​対する​信用は​時間とともに​構築される​一方で、​期待値が​極端に​高まりやすく、​失敗への​許容度が​低い分、​人間同士の​関係よりも​シビアに​評価されやすいと​言えるかもしれません。

現場が​AIを​使いこな​すために​必要な​「4つの​設計視点」​

今回は​企画・PM・部​門リードを​する方に​向け、​“組織と​して​AIを​使いこな​す状態”へ​近づく​4つの​設計視点を​まとめてみました。​

1.すべて​AIに​任せない​(段階を​決める)​


最初から​AIで​自動化せず、​まずは​“人が​最終確認”に​しておくと、​現場は​安心して​使い​始められます。​運用が​安定してきたら、​合意した​条件​(例:重大ミスが​一定期間ゼロ)で​“見守り中心”へ​段階的に​移行する​ことで​定着を​早めます。​

例えば、​どこまで​自動化するか、​人が​操作したい​場面は​どこかを​事前に​洗い出す​ことで、​AI活用イメージを​具体化して​提示する​ことができます。​
これに​より、​利用者が​抵抗感なく、​安心して​AI活用へ​移行させる​ことができます。

2.AIが​出した​答えに​“なぜそうなったのか”を​一言添えておく

ドキュメントの​要約を​出力する​際など、​出力結果に​対し、​出典や​思考に​至った​理由を​短く​置く​ことで、​ユーザーは​信頼できる​情報か​どうかを​判断できます。​

説明が​長くなりすぎないよう、​「一行理由+原文参照リンク」と​いった​形式に​整える​ことで、​読みやすさと​理解しやすさを​両立でき、​ユーザビリティの​向上に​つながります。

3.すぐに​やり直せる​導線を​常時表示

画像生成などで​想定していた​ものと​違った​アウトプットが​出る​ことは​ありませんか?​
間​違えたらやり直せる、​元に​戻せると​いった​即時コントロールは、​ユーザーが​目的へ​到達する​ための​操縦性を​高め、​結果と​して​試行の​しやすさや​採用されやすさに​つながります。​

プロトタイプ段階から​“やり直し・取り消し”の​位置や​頻度を​ユーザーテストで​検証し、​最も​ストレスの​ない​導線に​調整していきます。​

4.AIを​使わない​道を​残し、​人間が​操作を​選択できるように​する​


入口で​「AIに​任せる​/自分で​やる」を​選べ、​いつでも​2クリック以内で​手動に​戻れるように​しておく​ことで​ ​「失敗しても​戻れる」 と​いう​安心感を​生みます。​AI利用への​心理的な​ハードルが​下がり、​導入初期から​利用が​進むことで、​現場に​定着させる​ことができます。​

まとめ

AIの​活用場面を​設計する​場合は​AIに​すべてを​任せるのではなく、​必要な​場面では​ユーザーが​選べるように​する​ことが​重要です。​

AIは​業務を​効率化する​強力な​ツールですが、​ “どう​使われるか”を​設計しなければ​効果を​発揮しません。​

この​4つの​ポイントを​押さえる​ことで、​現場が​安心して​使える​土台を​つくる​ことに​つながります。​

また、​”どう​使われるか”を​検討する​際に、​UXデザインは​有効な​手段です。​
AIと​人が​ストレスなく​連携できるよう“​使いやすさの​仕組み”を​デザインします。​

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