実用的な人間中心のAIで「ワークスロップ」を乗り越える

「AIの汚点」問題は、かなりの文化的話題を生み出し、 メディアの注目 ここ数年、LLM（法学修士）やその他のAIコンテンツ生成ツールの利用が急増しています。低品質の画像や低水準の文章がソーシャルフィードに溢れかえると、人々はすぐに気づきます。

AIの不手際のおかげで、私たちは今 信頼しにくい AI生成ではないにもかかわらず、AI生成ではないかと疑われる広告コンテンツがあり、読者はLLM生成コンテンツの兆候を察知している。 エムダッシュの過剰使用残念なことに、「ワークスロップ」も今では存在しています。

Workslop とは何か、そしてなぜ財務リーダーはこれに注目すべきなのか?

CFOなら誰でも、予算の差異を追跡したり、説明のつかない異常を何時間もかけて調整したりするフラストレーションを経験したことがあるでしょう。今日の企業環境では、AIの導入はあらゆるところで期待されていますが、同時に新たな生産性阻害要因、つまり「ワークスロップ」も存在します。

ワークスロップは、一見洗練されているように見えても、中身も文脈も実用性も欠けている自動化の副産物です。ダッシュだらけの記事は何も新しいことを教えてくれず、ありきたりなレポートは答えよりも疑問を多く生み、承認ワークフローは明確さよりも摩擦を生み出します。AIが生成したコンテンツは、財務チームの仕事量を減らすどころか、むしろ増やす原因となっています。

ワークスロップは、多くの場合、コンテンツの質の低さを連想させます。ブランド価値を下げ、信頼性を低下させ、人々が関心を失っている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などのビジネスアプリケーションに影響を与えると、生産性と信頼性はさらに損なわれます。

ワークスロップは、AIシステムが十分な人間による入力、コンテキスト、監視なしに出力を生成することで発生します。財務リーダーにとって、これは自動化されるべき内容を明確にし、修正し、やり直す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？効率性の低下、自動化への信頼の低下、そして財務部門が事後対応モードに陥ってしまうことです。組織はAIへの投資が不十分で、ワークスロップの影響を受けることはないと思われるかもしれませんが、ワークスロップは既に存在しています。

最近の HuffPost この記事はスタンフォード大学の調査を引用し、半数以上の労働者が職場でワークスロップに遭遇した経験があると回答しています。ワークスロップは、影響を受ける労働者を苛立たせるだけでなく、AIを職場に導入する上での重要なセールスポイントである「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。

幸いなことに、AIに対する実践的で人間中心のアプローチによって、ワークスロップを最小限に抑え、あるいは完全に排除することが可能です。ここでは、ワークスロップ問題の現状、職場におけるAI技術のより思慮深い適用方法、そしてアジャイルで反復的なAI導入を実現するためのヒントをご紹介します。

ワークスロップが問題ではなく、最初の草稿である場合はどうなるでしょうか?

正直に言って、もうすぐ2026年です。AIは刺激的な製品です。時間を節約し、生産性を向上させるという途方もない可能性を秘めているため、雇用主がAI導入を推奨するかどうかに関わらず、人々はAIを活用するでしょう。問題は、人々がAIを適切なトレーニングと努力を払い、最高の結果を得るためにAIを活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、あるいは適切に構造化された入力を与えない場合に発生します。AIで最良の結果を得るには、会話を継続する必要があります。プロンプトを書き直したり、ニーズを絞り込んだりする必要があります。このやり取りのプロセスにより、より多くのコンテキストとフィードバックが得られ、より良い結果にたどり着くことができます。

このことを身をもって体験したのは、AIプロンプトを作成した時でした。そのAIプロンプトは、未返信のメールをまとめ、約束したことにフラグを付けることで、一日の終わりにToDoリストを更新するという儀式的な機能として構想していました。素晴らしいアイデアのように思えましたが、当初のバージョンは大げさで重すぎて、実用的には全く役に立ちませんでした。

予測可能で実用的な成果物にたどり着くまで、多くの改良、フィードバック、そして法学修士課程からの指導が必要でした。効果的な結果を得るには、自分のニーズ、情報処理スタイル、そして集中力の持続時間を明確にする必要がありました。

最初の草稿を「ワークスロップ」と呼ぶのは妥当でしょうが、改良を重ねることで、便利なAIツールに仕上がりました。しかし、もし最初のイテレーションで止まってしまい、使い勝手の悪い最初の草稿に固執していたらどうなっていたでしょうか？もしそうしていたら、生産性を阻害するワークスロップに悩まされていたでしょう。

これを複数の関係者が関与するより複雑なプロセスに拡大してみると、最善の意図で適用された AI が、それを効果的にするためのトレーニング、忍耐、基礎がなければ、いかに無駄な作業になるかが容易にわかります。

AIが真の価値を付加できることは疑いようがありません。しかし、リーダーとして、従業員が成功するために必要なノウハウ、サポート、そして連携を確実に提供する必要があります。 レポート 最前線の職場からの声は、まだやるべきことがたくさんあることを示しています。

AI に対する人間中心のアプローチとは何か、そしてそれをどのように実現するか?

では、AIに対する人間中心のアプローチとは何でしょうか？そして、AIをワークフローに統合することで、より良い結果につながる実践的な方法は何でしょうか？

職場におけるAI推進派にとって、AIの目標は人間に取って代わることではないと認識することが良い出発点です。AIは、人間を理解することで、摩擦を軽減し、知能を高めることを目指しています。つまり、人間のニーズ、日々の悩み、判断、そして目標を理解することです。

人間中心の高品質なAIを職場に導入するための教訓は2つあります。まず、生成型AIを活用するチームには、適切なコンテキストと改良によってより良い成果を上げるためのトレーニングと時間を確保することが重要です。

AI対応システムを選択する際には、テクノロジーパートナーがチームのニーズを真に理解していることを確認してください。つまり、日々の運用環境を理解し、何がうまく機能し、何が依然として課題となっているかを理解する必要があります。

人間中心の AI は職場でどのように機能するのでしょうか?

AIは、単独で適用して人々の仕事を楽にすることも、ワークフローに厄介なギャップを残している古い技術を補強するために使用することもできます。例えば、光学式文字認識（OCR）技術を考えてみましょう。これはテキスト画像を読み取り・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精算ソフトウェアに入力するといった作業を効率化するために長年利用されてきました。

しかし、OCRを日常的に使う人なら誰でも知っているように、OCRは必ずしも宣伝通りの性能を発揮するとは限りません。走行中の電車の中で領収書を撮影したのに、領収書が折れ曲がって情報が読み取れない、といったこともあるでしょう。請求書が誰かの判読不能な筆跡で書かれている、といったこともあるでしょう。日付がヨーロッパの形式で書かれているのに、システムがアメリカ式しか認識しない、といったこともあるでしょう。

OCRがデータを正しく翻訳できない理由は無数にあります。これは限界のある技術です。AIのようなより高度な技術を導入することで、これらのギャップを埋め、数字を手入力する煩わしさを最終的に解消することができます。

これは、人間中心のAIが実現できることのほんの始まりに過ぎません。AIの能力を活用すれば、新しいアプリケーションは業務上の摩擦を軽減するために、はるかに多くのことを実現できます。例えば、適切なプロンプトと過去の取引データのパターン認識を活用すれば、AIは請求書の項目に書かれた情報だけでなく、コストセンターやプロジェクト情報などを推測し、それを使用する人間を中心としたコンテキストに基づいて、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、企業のERPシステムなどのシステム外でタスクを担うことで、職場の摩擦を軽減することもできます。ほとんどの人の仕事はERPシステム内に存在するわけではありませんが、タイムシートの承認や従業員のリクエストといった特定のタスクを実行するには、ERPシステム（や他のシステム）にログインする必要があります。

AIエージェントが、それらのタスクを、必要な関連コンテキストとともに人間に提供し、既に使用しているプログラムで意思決定を行えるようにしたらどうなるでしょうか？ そうすれば、プロセスが円滑に進み、従業員の集中力を高めることができます。このような人間中心のAIは、データ入力や複数システムへのログインといった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するのか?

AIへのアジャイルかつ反復的なアプローチは、すでに財務機能に大きな変革をもたらしています。財務担当者がスプレッドシートや分析に没頭していると、脳のストーリーテリング能力を活性化させるのは難しい場合があります。そこで、その文脈を提供するAIエージェントを構築してみてはいかがでしょうか。

例えば、異常値や例外は財務担当者にとって慢性的な悩みの種ですが、AIは企業支出の急増を説明するコンテキストを提供することで、その負担を軽減することができます。適切に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精査して差異を発見する前に、潜在的な問題を警告することができます。

同様に、アジャイルで反復的なAIは、人事部門で異常が表面化する前にそれを検知することができます。給与計算後に給与に差異が生じ、従業員が疑問を抱いた場合、人事チームの誰かが全ての業務を中断し、差異の原因を突き止めるためにフォレンジック分析を実施しなければなりません。これは多忙なチームにとって大きな課題です。

綿密に設計されたAIエージェントは、従業員が影響を受ける前に異常を検知し、異常を警告するとともに、人事部門の意思決定者に状況のコンテキストを提供します。これにより、チームメンバーは問題の解決ではなく生産性の最大化に集中でき、業務はよりスムーズに進行します。

摩擦と作業の無駄をなくす: DIY エージェントかベンダー AI か?

ワークスロップ（作業の無駄）を避け、AIから真の価値を引き出す最善の方法は、付加価値のないタスクを引き受けることで、日々の仕事で誰もが遭遇する煩わしさを軽減する方法を模索することです。財務や人事部門の従業員を含む一部の従業員にとって、システムへのデータ入力は煩わしいものですが、思慮深い自動化によって多くの場合、その煩わしさを解消できます。

コンテンツを作成する人にとって、入力は仕事の一部ですが、AIを効果的に活用するには、従業員を支援するトレーニング、コラボレーション、ポリシーが必要です。 クラフトのヒント 有意義なコンテンツを生成し、同僚の下流作業を作成しません。

業務の自動化において適切なソリューション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、エージェントを自ら作成するか、ベンダーからすぐに使用できる AI ソリューションを入手するかを決定する必要がしばしばあります。

AIの専門知識に自由にアクセスできる、あるいはシステムインテグレーターと契約しているなど、強力なITリソースを持つ企業にとって、可能性は無限大です。その場合、AIソリューション構築にクライアントが使用するエージェント構築技術を直接提供するベンダーが有効な選択肢となるかもしれません。

しかし、多くの企業はそうしたリソースにアクセスできず、またアクセスできたとしても、下流の落とし穴を避けるための適切なトレーニングやリソースがないまま独自の AI エージェントを構築しようとすると、すぐにワークスロップが問題になる可能性があります。

セキュリティも重要な考慮事項です。AIは必ず使われるということを念頭に置いてください。つまり、従業員がAIを安全かつ透明性のある方法で、そして混乱を招くことなく使用できるようにすることが、リーダーの役割です。

ベンダーを選択する際に考慮すべきことは何ですか?

多くの企業にとって、ベンダーが提供するAI対応システムは優れた選択肢ですが、すべての製品が同じよう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から真の価値を引き出す最善の方法は、自社を可能な限り深く理解してくれるシステムを見つけることです。

たとえば、AI 対応 ERP システムを使用して業務を改善することが目標である場合は、候補ベンダーに対して次の質問を検討してください。

• 製品は、従業員が最も頻繁に遭遇する摩擦を排除しますか?
• 従業員が直面する最も困難な問題を解決できますか?
• 組織内のさまざまなレベルの専門知識に対応できますか?
• 人間を常に把握し、説明責任と透明性を確保していますか?

コンテンツ生成、ワークフローの自動化、質問への回答など、システムを利用する場合、結果の品質はシステムがユーザーのコンテキストをどれだけ理解しているかに左右されます。テクノロジーパートナーに、AIソリューションがどのように人間中心主義を貫き、真の価値を提供しているかを尋ねてみましょう。

ワークスロップは避けられないのか？

ベンダーがどこであるか、独自のエージェントを構築しているか、すぐに使用できる自動化によって摩擦を解消するソリューションを使用しているかに関係なく、AI が安全で透明性が高く、付加価値をもたらすことを確認するのはリーダーであるあなたの責任です。

人間中心のAIは、実際の問題を解決し、人々の仕事を楽にするかどうかだけで定義されるのではないことを覚えておいてください。実用的な人間中心のAIは、人間を常に把握しておく必要があります。なぜなら、最終的には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の進化における避けられない段階かもしれませんが、財務部門に恒久的に導入する必要はありません。人間を中心とし、トレーニングに投資し、ビジネスの状況を理解してい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 イノベーションの次の波は、お客様と同じくらいビジネスを理解し、洞察を提供し、日常的なタスクを自動化し、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ことができる AI によって推進されます。

金融の未来は、コンテキストリッチで、俊敏性があり、人間主導です。今日使えるツールが、未来へと導きます。そして、実用的で人間中心のAIによって、従来の作業の積み重ねから脱却し、その目的地に到達できるのです。