経営幹部：AIは素晴らしく、人間の協働者としてうまく機能するだろう。
労働者：わかりました、でもそれがどう機能するのか教えてください。
アクセンチュアによる新たな調査によると、AIに関する経営幹部の計画と、労働者がその技術を使用するための準備・トレーニングの量との間に大きな隔たりがあることがわかった。
12カ国の1万4000人の労働者と1100人の経営幹部を対象とした調査によると、経営幹部の84%が生成AIやその他のAIを搭載したエージェントが3年以内に人間と協働すると予想しているのに対し、AIとの協働方法についてトレーニングを受けたと答えた労働者はわずか26%にとどまっている。
労働者は必ずしもAIが自分の仕事を侵食することを懸念しているわけではない。大多数の80%が、生成AIを含むAI技術を脅威というよりむしろ機会と捉えている。
これはAIおよび関連するデジタル技術のアクセシビリティの賜物だ。「歴史上初めて、人々は利用者との対話を通じて学び、成長できるアクセスしやすい技術を開発した」と、カラリー・クローズ氏、キショア・ダーグ氏、マジド・サクル教授が率いるアクセンチュアの共著者たちは述べている。今日のAIおよび生成AIシステムは、推論、計画、自律的な行動が可能だ。
これらをすべて機能させるために必要なのは、アクセンチュアチームが「継続的な共同学習」と呼ぶもので、これは人間の労働者とAIエージェントの間の双方向学習ループである。現在の生成AIアシスタントは情報の宝庫となりうるが、真の共同学習環境に向けた初期段階に過ぎない。
現時点では、調査によると共同学習は組織の少数派でしか見られていない。効果的な共同学習を可能にする体制が整っている組織はわずか11%にとどまる。
これらの先見性のある組織は具体的な成果を上げている。調査の著者らは、これらの組織を「好奇心と創造性を重視し、学習を仕事の一部として取り入れ、信頼を確立し、生成AIを人々の働き方に合わせて機能させる組織」と定義している。
彼らは4倍速いスキル開発、生成AIとの協働のために日常の業務習慣を適応させる自信が2倍高く、前年比で収益性の向上を報告する可能性が1.4倍高いという結果を達成していると調査は示している。
特筆すべきは、彼らはリーダーシップへの信頼が8倍高いことも示している。
アクセンチュアの著者らは、AI共同学習の実例を次のように提供している：
「共同学習とは、個人とAIが互いに継続的に適応し合うより深い関係である。例えばコールセンターでは、共同学習は人間の担当者が主導し、自律型AIエージェントがバックグラウンドで聞き取るという、2人のチームメイトが一緒に通話を処理するような形になる。担当者が話すと、AIは対話を文字起こしし、リアルタイムでコンプライアンスに準拠した最適な次の応答を表示する。担当者がフレーズを編集したり、プロンプトをスキップしたり、提案を評価したりすると、AIはそれをフィードバックとして扱い、将来の通話のためにガイダンスを再トレーニングする。」
アクセンチュアチームは、このような共同学習組織を構築するために以下の提言を行っている：
生成AIを人々の働き方に合わせる。AIによる人々の日常体験を向上させることに重点を置く必要がある。「人々が基本的なことにすでに苦労しているなら、AIツールがより複雑で、よりエージェント的になったときに何が起こるだろうか？」
効果的なAIと人間の協働を可能にするために、従業員体験を継続的に改善する。「定期的に使いやすさをテストし、専用のフィードバックと支援メカニズムを通じて摩擦ポイントに対処する。」
生成AIの取り組みを重要な成果に結びつける：より良い意思決定、従業員と事業への影響。「小規模から始めるが、サイロ化された成功ではなく、主要なビジネスプロセス全体で共有価値を生み出すように設計する。ビジネスユニットや機能を横断する水平的な成果に焦点を当てる。」
AIエージェントの能力を段階的に拡張する。「従業員に、進化するエージェントのワークフローをどのように形成し、相互作用するかについて明確さと自律性を与える。ただし、透明性のある人間の監視を維持し、AIシステムが最新の、文脈に関連した情報を提供していることを確認するためにモニタリングする。」
実際の使用から学ぶ適応型システムへ移行する。これは「変化する従業員のニーズ、ワークフロー、ビジネスの優先事項に合わせて進化する必要がある。」
AIを職場に成功裏に統合するための鍵は、双方向の学習を可能にすることだ。この調査が示すように、私たちはまだその段階には程遠い。どれだけ自動化された組織であっても、物事を機能させるには依然として人間が必要なのだ。
