「ワークスロップ」を超える：実践的で人間中心のAIアプローチ
「AIスロップ」問題は、LLMやその他のAIコンテンツ生成ツールの利用が急増する中、ここ数年でかなりの文化的な話題とメディアの注目を集めてきました。低品質な画像や粗悪な文章がソーシャルフィードに溢れ出すと、人々は気づくものです。AIスロップのおかげで、私たちはAI生成が疑われる広告コンテンツを、たとえそうでなくても信頼しにくくなっており、読者は長いダッシュ（—）の過剰使用など、LLM生成コンテンツの特徴的な兆候を見抜いています。残念ながら、「ワークスロップ」も今や現実のものとなりました。ワークスロップとは何か、そして財務リーダーはなぜ気にするべきなのか？すべてのCFOは、予算差異を追いかけたり、説明のつかない異常を何時間もかけて調整したりする苛立ちを知っています。今日の企業環境では、AIの可能性が至る所で謳われていますが、新しい生産性の阻害要因「ワークスロップ」も同様に蔓延しています。ワークスロップとは、磨かれているように見えるが、実質、文脈、有用性を欠く自動化の副産物です。それは、新しいことを何も教えてくれない長いダッシュだらけの記事であり、答えよりも疑問を生むだけの一般的なレポートであり、明確さではなく摩擦を生み出す承認ワークフローです。財務チームの仕事を減らすのではなく、増やしてしまうAI生成コンテンツなのです。ワークスロップは、ほとんどの場合、コンテンツの品質の低さと関連付けられます。それはブランド価値を低下させ、信頼性が低く、人々が注意を払うのをやめたというメッセージを送ります。しかし、ワークスロップがERPのような業務アプリケーションに影響を与え始めると、生産性と信頼に対するさらなる消耗要因となります。ワークスロップは、AIシステムが十分な人間の入力、文脈、監視なしに出力を生成するときに発生します。財務リーダーにとって、これは自動化されるべきだったものを明確化、修正、または再作業するために貴重な時間を費やすことを意味します。その結果は？効率の喪失、自動化への信頼の低下、そして反応モードに陥った財務機能です。あなたの組織はワークスロップの影響を受けるほどAIに投資していないと思うかもしれませんが、それはすでに存在しています。最近のHuffPostの記事は、スタンフォード大学の研究を引用し、労働者の半数以上が職場でワークスロップに遭遇したと述べていると報告しています。影響を受けた労働者を苛立たせることに加えて、ワークスロップは職場にAIを統合する主な売り点——卓越した品質による生産性の向上——を損なう恐れがあります。良い知らせは、実践的で人間中心のAIアプローチにより、ワークスロップを最小限に抑え、あるいは排除できることです。ここでは、ワークスロップ問題の現状、職場におけるより思慮深いAI技術の応用例、そして敏捷的で反復的なAI導入を実現するためのいくつかのヒントを見ていきましょう。ワークスロップが問題ではなく、むしろ第一稿だとしたら？認めましょう——2026年が目前に迫り、AIはエキサイティングな製品です。時間を節約し生産性を向上させる驚異的な可能性を秘めており、人々は雇用主がその技術の採用を奨励するかどうかに関わらず、それを使うでしょう。問題は、最良の結果を得るために必要な適切なトレーニングと努力をもってそれを適用するかどうかです。ワークスロップは、ユーザーがAIに十分な、または適切に構造化された入力を与えないときに起こります。AIで最良の結果を得るには、対話を続けなければなりません。プロンプトを書き直したり、ニーズを洗練させたりする必要があります。この行き来のプロセスは、より多くの文脈とフィードバックを導入し、より良い結果に到達するのに役立ちます。私は、未回答のメールを要約し、自分が行った約束にフラグを立てることで、ToDoリストを更新する一日の終わりの儀式として構想したAIプロンプトを作成したときに、これを直接経験しました。それは素晴らしいアイデアに聞こえましたが、最初のバージョンはあまりにも大げさで重厚すぎて、実用的な用途には全く役立ちませんでした。予測可能で実用的な出力を得るには、LLMからの多くの洗練、フィードバック、コーチングが必要でした。それは、機能する結果を得るために、自分のニーズ、情報処理スタイル、注意力の持続時間について明確であることを私に要求しました。私の第一稿を「ワークスロップ」と呼ぶのは妥当でしょう。しかし、洗練を通じて、私は有用なAIツールにたどり着きました。しかし、もし私が最初の反復で止まり、使いにくい第一稿に固執していたらどうなっていたでしょうか？そうしていたら、生産性を妨げるワークスロップに対処していたことでしょう。それを、複数の関係者を含むより複雑なプロセスに拡大してみれば、最善の意図で適用されたAIが、効果的にするためのトレーニング、忍耐力、基礎がなければ、いかにワークスロップになり得るかが容易にわかります。AIが真の価値を加えられることは疑いありません。しかし、リーダーとして、私たちは従業員が成功するためのノウハウ、サポート、調整を確実に持っているようにする必要があり、最前線の職場からの報告は、まだやるべきことがたくさんあることを示しています。人間中心のAIアプローチとは何か、そしてどうすればそこに到達できるか？では、人間中心のAIアプローチとは何でしょうか？そして、AIがワークフローに統合されるにつれ、実践的な道筋がどのようにより良い結果につながるのでしょうか？職場におけるAI提唱者にとって、良い出発点は、目標が人を置き換えることではないと認めることです。目標は、人間——そのニーズ、日々の煩わしさ、判断、目標——を理解することで、摩擦を軽減し、私たちの知性を増幅することです。人間中心で質の高いAIを職場にもたらすために、ここに2つの教訓があります。第一に、生成AIを扱うチームに対して、強力な文脈と洗練によってより良い結果を得るためのトレーニングと時間を確実に与えることです。選択するAI機能を提供するシステムについては、技術パートナーがあなたのチームのニーズを本当に理解していることを確認してください。それは、彼らの日常の業務環境、何が機能し、何がまだ彼らを苛立たせているかを理解することを意味します。職場における人間中心のAIはどのようなものか？AIは、人々の仕事を楽にするために単独で適用することも、ワークフローに煩わしいギャップを残す古い技術を強化するために使用することもできます。例えば、光学文字認識（OCR）技術を取り上げてみましょう。これはテキストの画像を読み取り可能で検索可能なテキストに変換し、紙の領収書や請求書を経費報告ソフトウェアに入力するなどのタスクを合理化するために長年使用されてきました。しかし、OCRを定期的に使用する人なら誰でも知っているように、それは必ずしも宣伝通りに機能するとは限りません。動く電車の中で領収書の写真を撮り、領収書が曲がって情報が隠れていたかもしれません。請求書が誰かの判読不能な手書きであるかもしれません。日付が欧州形式で、システムが米国形式しか認識しないかもしれません。OCRがデータを正しく変換できない理由は無数にあります。それは限られた技術です。AIのようなより洗練された技術を統合することで、それらのギャップを埋め、最終的にそれらの数値を手動で入力する煩わしさを排除できます。それは、人間中心のAIが可能にするもののほんの始まりに過ぎません。AIの能力を考えると、新しいアプリケーションは、仕事上の摩擦を軽減するためにはるかに多くのことができます。例えば、適切なプロンプトと思慮深い過去の取引データパターン認識により、AIは、それを使用する人間を中心とした文脈を通じて、コストセンター、プロジェクト情報などを推論することで、ページ上のフィールドを超えて請求書に文脈を追加できるようになります。人間中心のAIはまた、会社のERPのようなシステムの外にいる人々にタスクを持ってくることで、職場の摩擦を軽減できます。ほとんどの人の仕事はERPシステム内にあるわけではありませんが、タイムシートや従業員のリクエストを承認するなどの特定のタスクを行うために、それ（および他のシステム）にログインする必要があります。もし、AIエージェントがそれらのタスクを、必要な関連文脈とともに、その人がすでに使用しているプログラム内で決定を下せるように、その人に持ってきたらどうでしょうか？それはプロセスを動かし続け、従業員の集中力をより高めることができます。このタイプの人間中心のAIは、データ入力や複数システムへのログインのような付加価値のないタスクを排除できます。人間中心のAIは財務機能をどのように変革しているか？敏捷的で反復的なAIアプローチは、すでに財務機能を重要な方法で変革しています。財務専門家がスプレッドシートと分析に没頭しているとき、ストーリーテリングの側面に脳を切り替えるのは難しいことがあります。では、その文脈を提供するのを助けるAIエージェントを構築してはどうでしょうか？例えば、異常や特異点は財務専門家にとって慢性的な苛立ちの種ですが、AIは、企業支出の急増を説明する文脈を提供することでその不足を補うことができます。よく設計されたエージェントは、財務アナリストがすべてのスプレッドシートを掘り下げて差異を発見する前に、潜在的な問題にフラグを立てることができます。同様に、敏捷的で反復的なAIは、HR領域で表面化する前に異常にフラグを立てることができます。給与計算実行後に給与に差異があり、従業員がそれを疑問に思ったとき、HRチームの誰かがすべてを中断し、その差異の理由を発見するための詳細な分析を実行しなければなりません。それは多忙なチームにとって真の課題です。思慮深く設計されたAIエージェントは、従業員が影響を受ける前に異常を表面化させ、その異常にフラグを立て、HRの意思決定者に彼らがいる場所で文脈を提供することができます。このようにして、チームメンバーの焦点は火消しではなく生産性の最大化に保たれ、業務はより円滑に運営されます。摩擦とワークスロップの排除：DIYエージェントかベンダーAIか？ワークスロップを回避し、AIから真の価値を得る最良の方法は、付加価値を生まないタスクを引き受けることで、私たち全員が仕事で遭遇する日々の煩わしさの量を減らす方法を探すことです。多くの財務やHRの役割を含む一部の従業員にとって、システムにデータを入力することは、思慮深い自動化によってしばしば排除できる煩わしさです。コンテンツを作成する人々にとって、タイピングは仕事の一部ですが、AIを効果的に活用するには、有意義なコンテンツを生成し、同僚に下流の仕事を作り出さないプロンプトを作成するのを従業員が助けるトレーニング、コラボレーション、ポリシーが必要です。業務自動化において、適切な解決策は役割や業界によって異なりますが、職場にAIを統合するリーダーは、しばしばエージェントを自分たちで作成するか、ベンダーから既製のAIソリューションを取得するかを決定しなければならないでしょう。AI専門知識への無制限のアクセスや契約システムインテグレーターを含む堅牢なITリソースを持つ企業にとって、可能性は無限です。その場合、クライアントがAIソリューションを直接作成するために使用するエージェント構築技術を提供するベンダーが機能するかもしれません。しかし、多くの企業はそれらのリソースにアクセスできず、たとえアクセスできたとしても、下流の落とし穴を回避するための適切なトレーニングとリソースなしに人々が独自のAIエージェントを構築しようとすると、ワークスロップはすぐに問題になり得ます。セキュリティはもう一つの重要な考慮事項です。人々はとにかくAIを使うということを心に留めておいてください。それは、リーダーの任務が、従業員が安全かつ透明性を持って、そして混乱を導入することなくそれを使用していることを確認することであることを意味します。ベンダーを選択する際に何を考慮すべきか？多くの企業にとって、ベンダーからのAI対応システムは優れた選択肢ですが、すべての製品が同等に作られているわけではないことを忘れないでください。ワークスロップを回避し、AIから真の価値を得る最良の方法は、あなたを可能な限り親密に知っているシステムを見つけることです。例えば、AI対応のERPシステムで業務を改善することが目標であれば、将来のベンダーに対して以下の質問を考慮してください： その製品は、あなたの従業員が最も頻繁に遭遇する摩擦を排除しますか？ それは、あなたの従業員が直面する最も困難な問題を解決しますか？ それは、組織内のさまざまな専門知識レベルに対応できますか？ それは人間をループに留め、説明責任と透明性を確保しますか？ コンテンツを生成するため、ワークフローを自動化するため、または質問に答えるためにシステムを使用しているかどうかにかかわらず、結果の質は、システムがあなたの文脈をどれだけ知っているかに依存します。技術パートナーに、彼らのAIソリューションがどのように人間を中心に据え、真の価値を提供するかを尋ねてください。ワークスロップは避けられないものか？ベンダーが誰であるか、独自のエージェントを構築しているか、既製の自動化によって摩擦を取り除くソリューションを使用しているかに関わらず、AIが安全で透明性があり、価値を加えることを確認するのは、リーダーとしてのあなた次第です。人間中心のAIは、それが現実の問題を解決し、人々の仕事を楽にするかどうかだけで定義されるものではないことを心に留めておいてください。実践的で人間中心のAIはまた、人間をループに留めます。なぜなら、最終的には、私たち人間が結果に対して責任を負うからです。ワークスロップはAI進化の避けられない段階かもしれませんが、それはあなたの財務機能における永続的な固定物である必要はありません。ループに人間を中心に据え、トレーニングに投資し、あなたのビジネス文脈を理解するベンダーを選択することで、CFOはERPシステムから新たなレベルの生産性と戦略的価値を引き出すことができます。ERP革新の次の波は、あなたのビジネスをあなたと同じくらい理解し、洞察を提供し、日常業務を自動化し、財務リーダーが最も重要なことに集中できるようにするAIによって推進されるでしょう。財務の未来は、文脈に富み、敏捷で、人間が力を発揮するものです。あなたは、明日へと導く今日使用できるツールに値します。そして、実践的で人間中心のAIによってワークスロップを超え、その目的地に到達することができます。
