KJ クシュは、WalkMeのグローバルフィールドCTOである。海軍退役軍人であり、テクノロジーリーダーとして、企業のデジタルトランスフォーメーションの旅をガイドしている。
私たちは、人工知能の助けもあり、かつてないほど速く仕事をこなしている。しかし、それは本当に良いことなのだろうか？
ウォール・ストリート・ジャーナルによると、多くの企業はAIによる効率化の見返りとして、より多くの仕事を与えている。自動化は負担を軽減するどころか、むしろプレッシャーを強めることが多い。タスクを早く終わらせても、さらに多くの仕事が待っているというのは最良の動機付けとは思えないが、この傾向はそれでも勢いを増している。
一方で、バーンアウト防止、週4日勤務、メンタルヘルスデーなどに関する心地よい物語も存在する。これを「ワークライフバランスチーム」と呼ぼう。彼らは生産性の鍵は短時間でより多くをこなすことではなく、より良く—そして多くの場合、より少なく—仕事をすることだと主張する。この考え方は良い意図を持つものの、特に企業が近年の大規模な技術投資に対するROIを証明するよう強いプレッシャーを受けている場合、実現が難しいことが多い。結局のところ、企業はお金を稼ぐ必要がある。
AI時代の生産性に関する公の声には対立があるようだ。あらゆる犠牲を払って生産性を追求するべきか、それとも従業員の健康を優先し、生産量の潜在的な低下を受け入れるべきか？
しかし、この二者択一は誤りなのではないだろうか？
第三の道がある—組織が既に限界まで働いているチームにより多くの時間や非現実的な成果を要求するのではなく、デジタルフリクション（摩擦）を排除することで生産性を解き放つ方法だ。
ほとんどの従業員は優れた成果を出したいと思っているが、テクノロジーが邪魔をしている
ほとんどの人は自分の仕事をうまくこなしたいと思っている。彼らを妨げているのは、モチベーションや能力の欠如ではなく、扱いにくいシステム、コンテキストの切り替え、不明確なワークフローによる絶え間ない負担だ。
WalkMeの「デジタル導入の現状2025」レポートによると、大企業は平均して625の異なるアプリケーションを使用しているが、ほとんどのリーダーはその数をわずか37だと考えている。これは驚くべき1,600%の過小評価だ。この可視性のギャップは、肥大化し、断片化され、フラストレーションの原因となるテクノロジースタックをもたらす。3,700人以上の企業従業員とリーダーからの洞察に基づくこのレポートによると、従業員の60%以上が単一の業務機能を実行するために複数のアプリケーションを使い分ける必要があると報告している。これにより、テクノロジーに関するフラストレーションに対処するために年間平均36日の労働日が費やされている。これは非効率的で士気を低下させるものであり、最悪なことに、リーダーシップにはほとんど見えていない。
だから、週4日勤務について話し合ったり、より多くの成果物を積み上げたりする前に、こう問いかけるべきだ：単に仕事の実行をより簡単にしたら、何が起こるだろうか？
デジタル導入は、目の前に隠れているROI加速装置である
核心的な問題は、企業向けソフトウェアが機能しないことではない。それが人々のために機能していないことが多いという点だ。
AIがますます多くのアプリケーションに組み込まれているにもかかわらず、多くの従業員は日常業務でこれらのツールを使用することに自信がない。しかし、デジタル導入のベストプラクティス—トレーニング、コンテキストに応じたガイダンス、アプリ間の自動化、統一されたユーザーエクスペリエンス—を採用している企業は、「デジタルトランスフォーメーションプロジェクトで平均85%のROI」を実現している。これに対し、そうでない企業はわずか22%だ。
デジタルフリクションを減らし、従業員が最も必要とする場所に直接ガイダンスと自動化を提供することに投資する企業は、持続可能なパフォーマンスを大規模に解放することができる。具体的には、これらの従業員は定型タスクを自動化し、ワークフローを合理化し、管理タスクよりも影響力のある仕事に集中できる。これらの組織は、まず第一に、従業員がアプリケーション間でフラストレーションを感じながら切り替える時間を削減することで、バーンアウトと戦っている。
AIは人々に考える時間を与えている
AIの真の約束は、人間にしかできないこと—創造、解決、戦略立案—に人間を解放することだ。しかし、企業がAIによって節約されたすべての時間を、より高い成果を求めるタスクに単純に再配分するなら、経済学者ジュリエット・ショアが警告するように、「常時オンの認知的負担」と引き換えに雑務を減らすというリスクがある。
その代わりに、思慮深い組織は、節約された時間を専門能力開発、協調的な問題解決、あるいはよりゆっくりとしたペースでより質の高い思考に再投資する方法を再考している。つまり、人間の能力を念頭に置いて仕事を設計するということだ。
実際、SAPの調査によると、従業員のほぼ半数がAIによって節約された時間は上司ではなく自分たちのものであるべきだと考えている。この感情を無視すれば、怨恨、生産性の演技、あるいは恐れられている「そこまで頑張らない」という無関心を引き起こすリスクがある。
生産性の測定方法を変える時が来た
課題の一部は、そもそも生産性をどのように測定するかにある。成果を定量化することが難しい役割では、時間がデフォルトの指標となる。しかし、働いた時間は、提供された価値の貧弱な代用品だ。
デジタル導入プラットフォーム（DAP）は異なるレンズを提供する。アプリケーション全体の使用パターン、摩擦ポイント、エンゲージメントレベルを分析することで、リーダーはついに仕事がどこで停滞しているのか—そしてより重要なことに、それをどう改善するかを見ることができる。アプリ間のユーザーエクスペリエンスを可視化し最適化するのに役立つツールは、このギャップを埋めるのに役立ち、従業員に職場やシステム全体で必要な包括的なガイダンスと自動化を提供することを防ぐことができる。
従業員が実際にテクノロジーツールをどのように使用しているかを見て理解せずに、組織は従業員が使い方を知らないツールに、彼らが完全に理解していないシステムで、彼らが見ることさえできない問題を解決するために、お金を使い続けるだけだ。
生産性と健康の間の誤った選択を拒否する時が来た。
パフォーマンスと人材の両方のレバレッジとしてデジタルエンパワーメントを優先する第三の道がある。つまり、アプリケーションを従業員と同じ評価で扱うということだ。それらは組織に価値をもたらしているか？成果をサポートしているか？どうすれば彼らのポジティブな影響を最大化できるか？
結局のところ、より速く仕事をすることの報酬は、より多くの仕事であってはならない。より良い仕事であるべきだ。より良い成果は、生産性だけでなく—人々を念頭に置いてデジタル環境を設計するときに始まる。
