2. 上司が検証できる成果を記録・文書化する
AIが数値として測定可能な貢献をしたプロジェクトの記録を作成する。課題内容、ツールの役割、自身の貢献、そして結果を記述する。削減された時間を計算する際は、出力内容の確認や修正に費やした時間も含める必要がある。
例えば、定例レポートの作成時間を3時間から2時間に削減できたとしても、完成したレポートが品質基準を満たしていなければ意味がない。評価サイクルを通じてその差分を記録しよう。必要に応じて、エラーの削減、レスポンスの迅速化、顧客からのフィードバックの改善なども盛り込むとよい。見積もりは正確に行い、チーム全体の成果をすべて自分のAI活用の手柄のように見せることは避けるべきだ。
3. 自身の「判断力」を可視化する
AIの活用能力には、回答が不完全であったり、根拠がなかったり、間違っていたりすることを見抜く力も含まれる。情報源の確認、試算の修正、誤解を招く前提の特定、あるいはその業務に人間の専門知識が必要だと判断した具体的なプロセスを記録に残しておこう。
以前の記事『AIの答えを疑う力が武器に、2030年に向けて磨くべき5つ「人間の価値」』では、判断力、コミュニケーション能力、好奇心、批判的思考、対人スキルの価値が高まっていることを取り上げた。これらの能力も、業績証明の一部として示されるべきものだ。
AIの出力をどこまで採用し、何を修正したのか、そしてその理由を説明できるようにする。機密情報に関する社内規定を遵守することも能力の証明となる。どれほど洗練されたAI作成の文書であっても、その結論が精査に耐えられないものであれば意味がない。
4. 解決すべき価値ある課題を1つ選ぶ
すべての業務でAIを使う必要はない。承認されたツールを使用し、チームにとって深刻なボトルネックとなっている課題から始めよう。小規模な試行、基準値（ベースライン）、品質評価の方法について合意を形成する。
例えば、定型的な情報の整理をAIに任せることで、顧客との対話に費やす時間を増やせるかもしれない。あるいは、AIに初期のアウトラインを作成させ、自身の専門知識を使ってそれを精査することもできる。その取り組みが成果につながっているかを検証しよう。もし検証に元の作業以上の時間がかかるようなら、その事実を正直に報告する。見直しのタイミングを見極めることもプロフェッショナルとしての成熟度の証だ。
