四半期目標に遅れが生じると、組織は従業員にもっと速く、もっと懸命に働くよう求めがちだ。しかし、すでに限界まで働いているチームにさらなる負担を強いれば、燃え尽き症候群やエンゲージメントの低下、そして収穫逓減を招くことになる。
Q3にプレッシャーを増やさず生産性を高めたいリーダーは、ツールキットにエージェンティック・オートメーションを加えることを検討するとよい。ここではForbes Human Resources Councilのメンバーが、従業員のウェルビーイングを守りながら生産性のギャップを埋めるために、エージェンティック・オートメーションを活用するベストな助言を共有する。
1. 自動化の前に問題を診断する
まず、自動化の前に診断である。壊れたプロセスにエージェンティックなツールを適用しても、誤ったことを加速させるだけだ。Q3で遅れているなら、問うべきは「なぜ」なのかである。優先順位が不明確なのか、引き継ぎが多すぎるのか、それとも本当にキャパシティが足りないのか。自動化が最も効くのは最後のケースだ。最初の2つは新しいツールではなく、リーダーシップの対話が必要である。- Ritu Mohanka（VONQ）
2. 社内ナレッジをオンデマンドの専門知に変える
最大の「語られない」生産性ギャップは、知識へのアクセスである。エージェンティック・オートメーションは、知識を単に検索する対象ではなく、従業員が対話できるものへと変えることで、これを刷新する。私がリーダーに勧めたいのは、ナレッジ・エージェントに注力することだ。社内のトップクラスの専門家をモデルにしたエージェントを構築する。社内のナレッジベース、プレイブック、過去の意思決定を根拠として与える。必要なときに使える形で提供する。-Omer Glass（Growthspace）
3. 業務が滞っている箇所を特定する
企業がQ3目標で遅れている場合、リーダーはまず「自動化を適用できる場所」ではなく、「業務がどこで滞っているか」を特定すべきである。エージェンティック・オートメーションで摩擦を取り除き、定型業務を処理して、チームが最もインパクトの大きい仕事に集中できるようにする。目標は努力を増やすことではなく、シフトさせることだ。従業員のキャパシティを守りながら、成果を加速させる。- Sharifah Masten, CMM（Barbaricum LLC）
4. AIで事務作業をなくす
AIを活用して事務作業を減らし、反復作業を自動化して、従業員が戦略的で高付加価値の仕事に集中できるようにする。AIによる生産性向上と、臨時・契約人材を含む柔軟なタレント戦略を組み合わせることで、組織は生産性ギャップを埋め、業務負荷のバランスを取れる。AI主導の効率化と並行してソフトスキルを重視することで、従業員の燃え尽きを招かずに生産性を高められる。- Nicky Hancock（AMS）
5. 自動化は業務量を吸収するために使い、増やすために使わない
目標がずれたときに「もっと強く押す」本能こそが、燃え尽きを生むのだと思う。エージェンティック・オートメーションが機能するのは、スピードを上乗せするためではなく、ボリュームを吸収するために使うときである。手作業の時間を最も消費している3つのワークフローを見つけ、引き継ぎを自動化し、人は判断に集中させる。回復は、やる気を促す話からではなく、負荷の削減から始まる。- Houman Akhavan（GCheck）
6. ボトルネックを自動化し、新たなスキルを育てる
エージェンティック・オートメーションは、プレッシャーを増やすためではなく、摩擦を取り除くために使うべきである。Q3のギャップを部門横断で可視化し、引き継ぎ、レポーティング、反復可能な分析を自動化する。そのうえで、従業員を隣接部門にローテーションさせ、ボトルネックの背後にある業務を学ばせる。生産性は向上する一方で、従業員は単にタスクが増えるのではなく、新しいスキル、より明確なキャリアパス、より広いビジネス理解を得ることができる。- Britton Bloch（Navy Federal）
7. エージェンティックAIにバックエンド業務を任せる
企業が目標で遅れているなら、チームの最大のエネルギーはギャップを埋めることに注がれるべきである。エージェンティックAIは、トラッキングやレポーティングなどのバックエンド業務を担える。また、適切なリマインドを送り、過去データを参照しつつ現在のパイプラインや利用率を分析することで、現場のチームが四半期目標に本当に効く優先順位付けを行えるよう支援する。- Sourabh Deorah（AdvantageClub.ai）
8. 人を遅らせているものを直す
組織が遅れを取ると、人をより強く働かせようとするのが本能的反応になりがちだが、本来は人を遅らせている要因を直すべきである。優れたリーダーは、エージェンティック・オートメーションで反復作業と業務上の摩擦を取り除き、従業員が人間の判断、創造性、つながりを要する仕事に集中できるようにする。燃え尽きが起きるのは、自動化が摩擦を減らすのではなく、期待値を引き上げてしまうときである。- Nicole Cable（C3 Health）
9. 頻繁なタスクを自動化し、AIで新しい発想を促す
スタッフが週に3回以上行うことは、何であれ自動化すべきである。オンボーディングは100%エージェンティックであるべきだ。社内イントラネット上に置き、ボットのナレッジベースとして使う。最後に、ボットに自由回答の「発想を促す質問」を投げかけることだ。AIを使って、実際に想像力のあるイノベーティブな発想を強化する。AIはあなたを賢くするために使われるべきなのだから、日々のトレーニングのように習慣化するとよい。- Ashley King（TalentED: Recruiter University）
10. スピードを上げる前に業務上の摩擦を取り除く
エージェンティックAIを用いて生産性ギャップを埋めるには、リーダーはまず、チームのキャパシティとリソースを消耗させている業務を特定すべきである。反復タスク、遅延する引き継ぎ、レポーティングの欠落、人々を遅らせるフォローアップを探す。スピードを上げる前に摩擦を減らすことだ。AIにその業務上の摩擦を吸収させ、人間は判断、人間関係、そして四半期を前進させる本当に重要な少数の優先事項に集中する。- Dr. Timothy J. Giardino（myWorkforceAgents.ai）
11. まずは大量・低複雑性の業務から自動化する
まず、データ入力、レポート作成、定型フォローアップなど、高頻度で複雑性の低いタスクから自動化することだ。これにより、人間は戦略的な仕事に振り向けられる。リサーチ、ドラフト作成、分析にはエージェントを活用し、意思決定を加速させる。境界線を明確にする。自動化は単調な作業を排除すべきであり、期待値を引き上げるものであってはならない。業務負荷を綿密にモニタリングし、効率化による成果を「イノベーションのためのキャパシティ」として称える。- Jonathan Westover（Human Capital Innovations）
12. AIを単なるタスク実行者ではなく、コーチとして使う
下で提案されているように、AIをタスク実行者として使うのは、泥沼をさらう良い方法である。だが、ことわざにもあるように、尻がワニだらけではそれも容易ではない。AIの最良の使い方は、マネジャーが自分の役割に必要な、日々の3〜5つの本質的行動に集中し続けられるよう支援するコーチとしての活用である。非侵襲的であるためには、AIエージェントがプロアクティブでなければならない。- Mike Ashby（Level 10 Leaders）
