毎月、ラッキー・セイント（Lucky Saint）のロンドンの営業チームは、ノンアルコール生ビールを提供する400軒以上のパブを訪問しなければならない。少し前まで、この訪問計画は手作業で店舗をグループ化しルートをプロットする作業であり、営業担当者1人あたり1日少なくとも1時間を費やしていた。ロンドンを拠点とする職場のAIトレーニング企業iveeとの協業を始めて以来、同チームはAIを活用して位置情報ごとに店舗をグループ化し、ルート計画を自動化している。iveeによれば、この変更によってLucky Saintの営業担当者は1人あたり毎週約5時間を節約でき、パブの支配人と過ごす時間を増やし、毎週の訪問件数を20％増やすことができたという。
テクノロジー業界が約束しがちな自律型エージェントや業務設計の大規模な見直しに比べれば控えめに聞こえるかもしれないが、これはiveeが解決しようとしている問題を象徴している。企業はますます高性能なAIシステムを購入しているが、従業員がそれらのシステムを日常業務のどこに組み込むべきかの判断は、現場任せになっているのだ。
iveeの回答は、ChatGPT、Claude、Gemini、Copilotといった既存ツールと並行して機能する「AIラーニングコンパニオン」だ。プロンプトの改善とスコアリング、より適切なモデルの推奨、再利用可能なプロンプトライブラリの構築、そして最終的には自動化可能な反復タスクの特定を行うことができる。ベータ版は選定された企業やユーザーでテストされており、2026年10月23日に一般公開が予定されている。
メイン製品はプロンプト改善ツールだが、これは従業員、AIモデル、そして実際の業務が行われるシステムの間をつなぐトレーニング層としてiveeが機能できるかという問いの扉を開くものでもある。
AIの導入速度に追いつかない従業員のスキル
職場におけるAIのスキルギャップは、論議を呼ぶテーマとなりつつある。2025年のスキルズ・イングランドのレポートは、成長が見込まれる10分野にわたるスキルアップの課題を検証し、AI活用能力が単なる技術チームの課題ではなく組織全体の労働課題となっている現実を映し出している。グーグルの「UK AI Works」実証実験では、わずか数時間のトレーニングで参加者のAI使用頻度が2倍になり、年間で実に122時間もの事務作業時間を削減できると試算された。
根本的な問題は、単にツールへのアクセス権を与えるだけでは、有効な活用にはつながらないという点だ。片や誰も使わないライセンスが放置され、もう片や無統制な実験が横行し、効果の薄いプロンプトの繰り返しや、不要に高価なモデルの選択、調達プロセスを経ていないツールへの機密データの入力といった事態を引き起こす。
iveeの共同創業者兼CEOであるアメリア・ミラーは、このギャップを「定着の負債（adoption debt）」と呼ぶ。「企業がCopilot、ChatGPT、Claude、Geminiなどの非常に高価なエンタープライズAIライセンスを導入した瞬間から、AI投資のROI（投資対効果）を示すカウントダウンが始まります」と彼女は語る。「サブスクリプションを導入することと、従業員にツールの使い方を実際に教えることの間には大きな隔たりがあるのです」。この言葉は、導入不全を組織設計の問題として捉え直している。企業が時間やガバナンス、職種に応じたトレーニングを提供せずにテクノロジーの料金だけを支払っている場合、期待外れの成果の原因を単に従業員の消極性に求めることはできない。
日常のワークフローに組み込まれるAIトレーニング
iveeは、企業がAIスキルを急速に要求するなかで、復職に苦労する母親の姿を見たアメリアとリディア・ミラー（共同創業者兼CTO）の姉妹によって設立された。同社はこれまで1000以上のチームの10万人以上に研修を提供してきたが、その過程で、数週間ごとに進化するテクノロジーに対して、座学や各自のペースで進めるオンライン講座はそぐわないと確信するに至った。
「全員が座ってMicrosoft Excelの習得に50時間を費やし、立派な証明書をもらって、その後20年間使い続けるという時代は終わりました」とアメリア・ミラーは言う。「業務を行いながらその場で学ぶマイクロスキルアップ、マイクロラーニングという概念こそが、現在のAI学習のあり方です」
iveeを使えば、ユーザーはプロンプトをハイライトしてショートカットキーを押すだけでコンパニオンを起動できる。システムは改訂版のプロンプトを返し、元の文脈、具体性、フォーマットなどの観点から採点したうえで、どのような改訂によって効果が高まったかを解説する。ユーザーは別のアプリケーションに切り替えることなく、元のプロンプトを差し替えることができる。目的は、説明が最も効果的なタイミングで、実際の業務の中に何千もの小さな学びを挿入することだ。
プロンプト最適化ツールがその瞬間の生産性を高めるとしても、学習製品としての本質的な狙いは、使用後にも従業員の能力を高めた状態にすることにある。iveeのウェブサイトによれば、プロンプトの改訂には毎回解説が添えられており、ユーザー自身がより強力なプロンプトを書けるよう支援することを目的としている。
ワークフロー自動化の第一歩は「優れたプロンプト」
ベータ版にはプロンプト改善、モデル選定、企業および個人設定、共有プロンプトライブラリ、ROIダッシュボードが含まれており、iveeは未承認のAIツールの検知も可能だと説明している。チームプランは1ユーザーあたり月額16ポンドとなる見込みで、無料プランではプロンプト改善とトークン最適化がカバーされる。
同社は、効率的なプロンプトによってトークン消費量を平均7分の1に削減できると主張している。リディア・ミラーは、この試算について、対話の回数の減少、出力の短縮、高度なモデルを必要としない単純作業の移行などを組み合わせたものだと説明する。「常に正確に7分の1になるわけではありません」と彼女は述べる。「私たちが実施したテストと、そこから得られた数値に基づく一種の推計です。はるかに大きく削減できる場合もあれば、少し届かない場合もあります」
単なるプロンプトの修正にとどまらない、より大きなビジネス上の好機が潜んでいる。iveeは、手作業の反復業務を認識し、組織がすでに利用を許可しているツールを使って自動化を提案する機能をテスト中だ。これにより、おぼつかない指示がより優れたプロンプトに変わり、再利用可能なタスクとなり、最終的にはワークフロー自体の再設計へと発展する可能性がある。先ほどのLucky Saintの例に立ち返ると、価値はより洗練された回答を作成したことではなく、定期的に発生する事務作業を特定し、その実行方法を変えたことにある。
AIリテラシーに不可欠な「主体的思考」
人とAIモデルの間に修正レイヤーを配置することには、明確なジレンマが存在する。ソフトウェアが常に文脈、構造、言葉遣いを提供し続けるなら、従業員は本当に学習しているのか、それとも単に別のツールへの依存度を強めているだけなのだろうか。リディア・ミラーによれば、ユーザー自身が「何をしたいか」というアイデアを持たない場合、iveeにも限界が生じるという。「私たちはユーザーの心を読むことはできませんし、ビジネス目標も分かりません。あなたの代わりに仕事を作り出すことはできないのです」と彼女は語る。
システムは文脈の不足を検知すると、ユーザーに自身の見解の入力を求めるプレースホルダー（仮テキスト）を挿入できる。「AIは基本的に平均的な回答を選びます」とミラーは付け加える。「知識のないまま誰もがAIを使って平均的な回答を選ぶようになれば、出力される答えはすべてまったく同じものになってしまいます」。AIリテラシーとは、単に精巧なプロンプトを作成する技術に還元できるものではない。AIモデルに文脈が不足しているタイミングや、出力が平凡であることを見抜き、人間の専門的な判断力がどこで必要なのかを理解することこそが求められる。
また、iveeでは組織内で共有スタイルルールを設定できるほか、個人レベルでの好みを追加することもできる。ミラーはこれを「アンチAIスラップ（粗悪なAI生成物排除）ルール」と呼び、「当社の作成物の中に『quietly（控えめに）』といった言葉が含まれて出力されたら、チームで真剣な話し合いを持たなければならないでしょう」と冗談めかして語る。
AI研修と労務モニタリングの「データの表裏関係」
iveeが従業員をコーチングできるかどうかは、従業員のAI活用方法の側面をいかに観察できるかにかかっている。この同じデータは、マネージャーがAI導入の遅れやトークンコストの増大、セキュリティ違反、シャドーAI（未承認AI利用）を特定するのに役立つ一方で、能力向上支援と労働監視との間に繊細な境目を作り出す。重要なのは、機密情報はiveeや基盤となるAIモデルに届く前に、ローカルで伏字処理できると同社が説明している点だ。
リディア・ミラーによると、コンパニオンはユーザーが起動したときにのみ会話にアクセスし、会話全体ではなく選択されたプロンプトのみを保存する。周囲のチャット履歴は、タスクが反復的であるか、ユーザーが新しいスレッドを開始すべきかを判断するために処理される場合がある。雇用主に対しては、ダッシュボードに個々のプロンプトのテキストではなく、匿名化・集計された傾向データが表示されるという。彼女の例えは非常に示唆に富んでいる。「従業員が望むなら、『この会社からの退職願を書いてください』というプロンプトを改善することもできますし、雇用主がそれを見ることはできません」
組み込み型AI研修は「定着のギャップ」を埋められるか
iveeは当初、AIツールを購入したものの、導入専門チームや十分な研修予算を持たない中小企業をターゲットにしている。これらの企業は実質的な生産性の向上を求めているが、ポリシー策定やモデル評価、責任ある業務再設計を行うリソースが乏しい場合がある。創業者は、AIの使いこなし（AIフルーエンシー）をキャリアのレジリエンス（適応力）の一形態として位置づける。「私たちが避けたいのは、変化に取り残された企業に身を置いているがゆえに、必要なスキルを身につけられず、無自覚のまま失業へと向かってしまう人々が生じることです」とリディア・ミラーは話す。「私たちが目指しているのは、99％の人々がAIネイティブとなり、実際にツールを活用できるよう手助けすることです。ツールに気後れすることなく、非常に価値の高い従業員となれるようにしたいのです」
しかし、AIの使い方を学ぶことで全従業員が「解雇不可能な存在」になれるわけではない。自動化によって浮いた時間をどのように配分するかは、依然として企業側が決定しなければならない。Lucky Saintの例が機能したのは、節約された時間を顧客との関係構築や売上向上に向けられたからだが、他の職種では業務量の増加や人員削減という結果をもたらす可能性もある。
アメリア・ミラーが語るように、iveeが掲げる野望は大きい。「リディアと私は、私の心理学の知識とリディアのAI企業への投資経験という、それぞれのバックグラウンドを活かしています。大掛かりな法人研修パートナーや非常に高価な資格プログラムに頼るのではなく、従業員がすでに使っているツールの中で、一人ひとりに適したペースでAIを学べる方法を解明しようとしています。AIが進化するスピードに合わせるには、従来の方法では不可能なのです」
iveeの職場向けAI研修ツールが個々のプロンプトを改善できるかどうかの先にある、真の課題。それは、一日の業務における何百万もの小さな介在を、働く人々の持続的な能力向上と、組織にとっての測定可能な学びに変えられるかどうかだ。
