企業の成功は生産性にかかっています。生産性が高いほど、企業はより多くの成果を達成でき、それによって競争力を強化できます。しかし、企業が生産性を高めることは、思うほど簡単ではありません。さまざまな要素が絡み合っており、それを効果的に管理するには正確な測定が必要です。
特に最近は、生成AI技術の発達により、これを活用する働き手が増えています。生産性の差は、人間1人の枠を超え、数百人のAIアシスタントを従えて働く形へと発展しています。
生成人工知能(AI)が仕事の量を減らし、質を高めることを示す生産性の実証研究の結果が相次いで登場しました。ウォール・ストリート・ジャーナル(WSJ)は、マサチューセッツ工科大学(MIT)、マイクロソフト(MS)、ゴールドマン・サックスなどの研究結果を紹介し、生成AIを使って業務時間を短縮し、優れた成果を上げた事例を報じました。
MITが発表した論文「生成AIの生産性効果に関する実験的証拠」によると、ChatGPTを使うことで業務時間を短縮しながら優れた結果を得られることが実証されました。
しかし、ソフトウェアの導入と活用が期待したほどの効果を発揮しないケースも少なくありません。ソフトウェアやAIの導入が、単に最新技術を追いかける以上の意味を持つためには、その活用度を正確に測定し、それをもとに改善を重ねていく努力が必要です。以下の5つの方法で、ソフトウェアとAIの活用を最大化できます。
企業で使う業務用ソフトウェアの目的は、作業をより効率的かつ迅速に処理することです。たとえば、プロジェクト管理ソフトウェア(PMS)は、チームが作業をより体系的に管理し、進捗状況をリアルタイムに把握するのに役立ちます。しかし、こうしたソフトウェアがどのくらいの頻度で、どのように使われているかを測定しなければ、導入効果を正しく知ることはできません。
最近は、Jiraのようなプロジェクト管理ツールを導入する企業が増えています。Jiraの機能は幅広く、製品開発からIT全般に至るあらゆるプロセスに適用できます。組織全体での活用度と利用頻度を測定することで、プロセスを継続的に改善し、業務の生産性を高められます。
AIは、単純な繰り返し作業の自動化に非常に有用なツールです。しかし、すべてのAI自動化ツールが生産性の向上に貢献するわけではありません。企業は、AIツールが実際にどれだけの作業を自動化し、その結果どれだけの時間とコストが削減されたかを、定量的に測定する必要があります。この際、Tableauのようなツールを活用できます。
ソフトウェアやAIツールがどれほど強力でも、従業員が使いにくい、不便だと感じていれば、その効果は限られたものにならざるを得ません。そのため、定期的にユーザー体験(UX)と満足度の調査を行い、実際のユーザーが感じている不便さや改善点を把握することが重要です。
先日、ある企業の役員の方にお会いしました。その方は、10億ウォン（約1億円）以上を投じて導入したCRMとコンタクトセンターのソリューションを、チームメンバーがあまり使っていないようだとおっしゃっていました。ときどき理由を尋ねても、「UIが使いにくい」「エラーが多い」という答えしか返ってこなかったそうです。
新しく導入したシステムがどのように活用されているか、どこで離脱するかなど、ユーザー体験をもとに満足度調査を行い、こうした原因を正確に突き止める必要があります。
ソフトウェアやAI導入の重要な目的の一つは、コスト削減です。導入した技術が実際にどれだけコストを削減したのか、そして投資に対してどのような収益をもたらしたのかを分析することが重要です。これにより、企業は技術投資を明確に評価でき、今後の投資の方向性を決められます。ソフトウェアのROIを測定するツールはさまざまですが、代表的なものは次の3つです。
今日のビジネス環境では、AIと従来型のソフトウェアが一緒に使われることが多くなっています。AIはデータ分析と予測によって意思決定を支援し、ソフトウェアはその結果を実際の業務フローに組み込みます。この両者がどれだけうまく連携して業務効率を高めているかを評価することが重要です。
ただし、AIとソフトウェアのスムーズな連携のためには、両者がうまく統合され、協調して動作する必要があります。ここで重要な技術が「ファンクションコーリング(Function Calling)」です。
Function Callingは、AIが特定のソフトウェアの機能を直接呼び出して実行できるようにする技術です。この技術を使えば、AIは単にデータを分析して予測するだけでなく、必要なときに特定のソフトウェアの機能を実行して、直接業務を処理できるようになります。たとえば、AIが在庫不足を検知すると、在庫管理ソフトウェアの発注機能を自動で呼び出し、追加の発注を作成できます。
ファンクションコーリングによって、業務用ソフトウェアをZero UIで設計することも可能になります。業務用エージェントがチャットボットの形で提供され、すべての業務はバックオフィスで動作するようになるのです。こうしたFunction Calling技術を導入して業務システムを刷新すれば、従業員は新しい時代の業務環境を体験でき、AI技術をより簡単に使うことで生産性を高められます。
企業の生産性を高めるためにソフトウェアとAIを導入することは、今や必須の戦略になりました。しかし、単に導入するだけでは十分ではありません。各技術の活用度を綿密に測定し、それをもとに継続的な改善を追求する必要があります。この過程で、適切なツールを活用することは欠かせません。これにより、企業は効率を最大化し、競争力を強化できます。
