AIの次なるフロンティア？ あなたはそこに座っている

ほぼすべてのAIヘッドラインは、コードを書き出すエージェントや、会議通話のメモを取るモデルなど、仕事のデジタル層の何らかの側面についてです。一方、AIを使ってノートパソコンで驚異的に効率化している同じ従業員たちが、効率が全く存在しない実際のオフィスに足を踏み入れています。

過去数年間のAIに関する議論はほとんど室内に留まっており、文字通りの意味でそうです。画面、チャットウィンドウ、ドキュメント――人とモニターの間で起こることだけが話題でした。その間、物理的なオフィスはただそこにあり、管理すべき固定費として扱われ、実際に理解され改善できるシステムとしては見なされていませんでした。

特に現代の柔軟な職場は、誰がいるべきかと実際に来る人とのミスマッチに苦しんでおり、すべての管理が難しくなっています。従業員が到着すると、会議室が見つからなかったり、空いているデスクを探してショッピングモールのクリスマスイブの駐車場を探すかのようにフロアをさまようことがあります。フロアプラン自体は、おそらく実際の利用状況の証拠ではなく、誰かの最良の推測に基づいて作成されたのでしょう。

このスペースを効率的に使用できないことは、見た目以上に大きな問題です。不動産は多くの場合、従業員に次いで企業の二番目に大きな費用です。そして、最近の調査The Collab Collectiveが実施した調査では、職場運営の専門家の10人に6人が、この種の職場摩擦――デスクや会議室などのオフィス資源を効率的に管理できないこと――が実際に過去1年で悪化したと述べました。 

その摩擦にも代価があり、かなりの額になります。従業員はスペースを探したり、同僚を追いかけたり、分散したオフィスシステムに対処したりするだけで、週に2〜4時間を失っています。標準的な給与データで計算すると、千人規模の企業は、職場摩擦だけで年間最大900万ドルを失う可能性があります。

不動産計画の盲点

AIにはこれらの課題に対処する大きな可能性があります。AIが需要予測やサポートチケットのルーティングを行えるように、どのデスクや部屋が誰によっていつ使用されているかを学習することもできます。AV機器が定期的に故障する場所や、使用されていないフロアや会議スペースを特定することも可能です。

従来のオフィス管理の手法は、主に予測可能なスケジュールで出社する従業員を前提としていましたが、今日のハイブリッド職場ではそれは稀です。稼働率データは、その変動幅がどれほど大きいかを示しています。商業不動産会社CBREは、ほとんどの組織が最も忙しいオフィスの日にはフル稼働しているが、平均的な日にはその容量の約3分の1しか利用されていませんことを発見しました。そのギャップこそが、人数だけでスペースを計画するのがいかに信頼できないかを示す理由です。月曜日のピーク時に設計されたフロアは、木曜日にはほとんど空いておらず、直感だけでは利用データが示すパターンを捉えることはできません。

ツール自体がこの問題をさらに悪化させています。多くの企業が予約、来訪者チェックイン、スペースプランニング、会議サービス、分析を別々のシステムで運用しており、これらは相互に連携するように設計されていません。部屋の実際の使用状況を把握できないスケジューリングツールは、リース交渉時に施設部門に有益な情報を提供できません。一つのダッシュボードにある分析は、予約がキャンセルされた際に別の部屋へ再予約することさえできません。

実際のところ、今日の不動産判断の多くは依然として直感と現在の従業員数に基づいており、実際の使用状況に基づいていません。このアプローチは、オフィスが一貫した予測可能な稼働率で運用されていた時には成立しましたが、出席率が曜日やチームごとに大きく変動するハイブリッド環境では正当化がはるかに難しくなっています。

AIを職場にうまく活用すれば、二つの役割を同時に果たします。従業員にとっては、利用可能なスペースと自動的にマッチングし、リアルタイムで空きリソースを提示し、急な会議変更の必要性を排除することで、業務の物流を解決します。運営・施設チームにとっては、誰が何をいつどの頻度で予約したか、どの部屋が空いているかといった小さなシグナルを分析し、スペースの実際のパフォーマンスを明確に描くことができます。

さらに、企業がスペースの実際の利用状況を把握できれば、他のリソース決定と同様に実需に基づいた不動産判断が可能になります。この情報を手にすれば、使われていないフロアを統合したり、リース更新時に実際の交渉力を持って臨んだり、チームの実際のコラボレーション方法に合わせてオフィスレイアウトを再設計したりできます。

データが統合されると、効果はすぐに具体的に現れます。たとえば、組織の会議の40％がごく一部の会議室に集中していることが判明したとします。この情報をもとに、運営マネージャーは、AVアップグレードの優先対象となる部屋を簡単に特定でき、残りの部屋については定期的なメンテナンスよりもデザインの見直しが必要かどうかを判断できます。

すでにAIをコードやサポートキュー、受信トレイに活用している企業は、良質なデータが推測を置き換えると何が起こるかを体感しています。オフィスはその教訓を次に適用すべき場所にすぎません。さらに、先に取り組む組織は、使っていないスペースにかかるコストを削減できるだけでなく、職場の摩擦で静かに失われていた時間を従業員に取り戻させることができます。