AIの生産性

AI生産性とは、業種・業務全体のさまざまなタスクやプロセスにおける効率性と有効性を高めるために人工知能（AI）を使用することを指します。

これには、日常的なタスクの自動化、データの迅速な分析、ワークフローの最適化、AI ツールの統合による意思決定に役立つ洞察の提供などが含まれます。生成AIなどの新しいテクノロジーの進歩により、AIのランドスケープや職場におけるAIの役割、全体的な生産性の向上が変化しています。

Goldman Sachsの報告書によると、最大3億人のフルタイムの仕事がこれらの新しいテクノロジーに置き換えられる可能性があるため、AIの可能性は依然として大いに期待されています。¹

個人および組織にとって、AIツールはオペレーションを合理化し、エラーを減らし、チーム・メンバーがより戦略的な活動に時間を割けるようにするものです。AI機能の例としては、プロジェクト管理、カスタマー・サービスの自動化、データ分析、オリジナル・コンテンツ作成におけるAIの使用などが挙げられます。生成的事前学習済みトランスフォーマー（GPT） は、AI を使用し、大規模言語モデル（LLM）を中心に構築された チャットボット です。また、機械学習（ML）のアプリケーションとしてもますます重要になっています。

AIによる生産性向上は、リソースの支出を最小限に抑え、最終的にユーザーのエクスペリエンスを向上させながら、アウトプットと成果を改善することを目指すものです。全米経済研究所が実施した調査では、GPTのようなAI支援を利用することで、カスタマー・サポート担当者の生産性が14％向上しました。²

急速に進化する世界にAI生産性ツールが導入されたことで、ビジネスの運営方法や人々の日常業務の遂行方法が変わりました。AIは、単に物事を高速化するだけではなく、より賢く、より効率的に作業することを可能にするムーブメントです。AIによる生産性の大部分は、AI生産性ツールによるものです。これは、個人や企業がタスクを完了するのを支援する、AIを用いたソフトウェア・アプリケーションです。これらのAI生産性向上ツールは、Webベースでアプリ形式で提供されます。機械学習と自然言語処理を使用して、引用の自動化、事前構築されたテンプレートからの作業、コードの記述などを行います。

これらの種類のソフトウェア・アプリケーションは、用途と複雑さが多岐にわたります。数回クリックするだけでEメールを分類できるスマート・アシスタントもあります。一方、他のソリューションでは、アルゴリズムやメトリクスを使用して記述する必要のあるコードを予測したり、タスクを完了するためのヒントを提供したりします。今日のビジネスで使用されている最も人気のあるツールのいくつかは次のとおりです。

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

GrammarlyはAIクラウドベースのライティング・アシスタントで、文法の最適化、句読点、スペルなど、ライティングの様々な面で利用されています。このツールは、コピーライティング、長文ライティング、日常的なライティングの上達を目指す、すべての人が利用できます。

Grammarlyに似たNotionは、最近AIバージョンを導入したライティング・ノート作成ツールです。Notion AIは、要約の自動入力、質問への回答、単語の複数言語への翻訳を行えるAI搭載ツールのコレクションです。

ChatGPTはGPT-4アーキテクチャーに基づき、OpenAIによって作成され、大量のテキストデータで学習され、エッセイの執筆、質問への回答、文章の批評などを支援します。ChatGPTのプレミアム・バージョンでは、画像生成や音声インプットも可能です。

Claudeは、会議の要約、質問への回答、コードの記述が可能なAIアシスタントです。これはLLMを活用したもので、現在では個人がLinkedinの投稿やInstagramのキャプションなど、ソーシャル・メディア投稿の作成を支援するために使用する人気の高い生産性アプリでもあります。

Asanaは組織のタスク管理を支援するプロジェクト管理ツールで、Microsoft teams、Gmail、iOS、Outlookなど複数のアプリと統合できます。Asana AIは、AIを使用してタスクを自動化し、要約を作成することで、チームの時間とコストを節約します。

Otter.aiは、録音された通話を要約する文字起こしツールで、ユーザーがリアルタイムのSpeech to Textで会話を書き起こす手助けをします。

watsonx Assistantは、組織内の従業員がAIエージェントやAIチャットボットを構築できるようにする対話型AIソリューションです。このツールは複数のアプリと統合でき、技術に詳しくないビルダー向けに設計されています。

IBM watsonx Orchestrateは、タスクを自動化し、複雑なプロセスを簡素化できる生成AIおよび自動化ソリューションです。このツールには、組織のメンバーがタスクを実行するのに役立つ組み込みのアプリ、スキル、アシスタントが用意されています。

Midjourneyは、テキスト・プロンプトからビジュアルを作成するAI画像生成ツールです。アーティストやデザイナーがユニークな作品作りを支援するために使用しています。

watsonx Code Assistantは、生成AIを使用して新しいコードを生成し、ある言語から別の言語にコードを変換したり、レガシー・コードをリファクタリングしたりします。このツールは、開発者とITオペレーターがアプリケーションのモダナイゼーションの取り組みを加速するのに役立ちます。

Microsoft CopilotはAI搭載ツールで、LLMと組織のデータを利用してユーザーの生産性と創造性を支援します。Copilotは新しいアイデアを提案し、Eメールの作成や要約などのタスクを自動化できます。

ブレーンストーミングからカスタマー・サポートまで、タスクへのアプローチに革命をもたらすAI生産性ツール。このようなテクノロジーの大きな変化により、チームはアイデアを出し合い、問題をより効率的に解決できるようになりました。これらのツールは、高度なアルゴリズムを使用することで、複雑な意思決定プロセスに伴う複雑さを軽減し、より明確な洞察と優れた結果を実現します。

統合AIを日常のワークフローに組み込むことで、生産性を大幅に向上させ、個人やチームメンバーの共同作業の方法を変革できます。その他の主要なメリットは次のとおりです。

1. 時間短縮の強化
2. 効率性の向上
3. 意思決定の強化
4. 精度の向上
5. より優れたパーソナライゼーション
6. 拡張性の向上

AIは反復的なタスクを自動化できるので、従業員はより戦略的なイニシアチブや創造的なブレーンストーミングに集中する時間を確保できます。その一例が、2023年にForrester Consultingが行った「総合経済効果調査」です。この調査では、IBM watsonx Assistantを使用することで、チャットボットで拡張されたサービス・エージェントのインタラクション処理時間が30%短縮されたことがわかりました。³この改善は、3年間で240万米ドル以上になると評価されています。

AIツールがワークフローを合理化するので、チームはプロジェクトやタスクをより効率的に管理できるようになり、プロジェクト完了までの時間が短縮されます。また、効率性が向上し、エラーが削減されることで、長期的には大幅なコスト削減につながり、より効果的な参考情報の割り当てが可能になります。効率性の一例として、特に調達業界におけるIBM watsonx Orchestrateが挙げられます。watsonx Orchestrateは、調達依頼、契約管理、調達から支払い、および注文管理まで、調達のための複数のソリューションを使用しています。

AIは大規模なデータセットを分析し、組織がリアルタイムの情報に基づいて意思決定を行うのに役立つ洞察を提供します。また、チームメンバー間のコミュニケーションを強化し、アイデアの共有やチームワークを促進する、より協力的な環境を育むこともできます。watsonx Orchestrateソリューションも、意思決定を改善できる一例です。watsonx Orchestrateの機能により、チームはタスクを自動化し、複雑なプロセスを簡素化することで、時間と参考情報を節約できます。

AIツールは、データ入力やコンテンツ生成における人的エラーを最小限に抑え、より高品質なアウトプットを実現するのに役立ちます。このテクノロジーにより、修正の必要性が減り、より効率的なタスク管理を促進できます。watsonx Code AssistantとIBMの最高情報責任者（CIO）組織は、精度がもたらした好例です。watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeedを使用すると、Ansible Playbookコンテンツの60%がwatsonx Code Assistantによって自動的に生成されました。

生成AIツールなど、市場に出回っているAIツールの多くは、高度なテクノロジーを利用して個人の好みに適応し、ユーザー・エクスペリエンスを向上させるカスタマイズされた推奨事項を提供します。ChatGPTはパーソナライゼーションの好例です。ChatGPTには、ユーザーが共通の指示を、あるタスクから別のタスクへと繰り返す必要がないようにするため、パーソナライズ機能が最近追加されました。⁴

AIソリューションは、高い生産性レベルを維持し、時間のかかるタスクを軽減しながら、増加するワークロードに対応できるため、組織に合わせて適応および拡張できます。スケーラブルなツールの一例がNotion AIです。このソリューションでは、データ量が大幅に増加したため、データベース・インフラストラクチャーをより複雑なシャード・アーキテクチャーに拡張しました。⁵NotionはWebサイトへの投稿で、このソリューションが「合計480の論理シャードを維持しながら、長期的にスケーラブルなデータ管理と検索機能を確保できた」としています。

AIの生産性には課題がないわけではありません。しかし、これらの課題には可能な解決策があります。

そのため、AIツールには大量のデータへのアクセスが必要となることが多く、データ・プライバシーとセキュリティーに関する懸念が最優先事項となります。組織は、AIの実装を複雑にする可能性のある機密情報を確実に保護する必要があります。GDPRのような規制への対応は、さらに複雑さが増します。

解決策として考えられるのは、明確なセキュリティー・ポリシーと基準を定めた倫理的フレームワークを構築することです。組織は、AIの作成に必要なデータのみを使用し、そのデータが安全に処理され、管理されるようにする必要があります。

多くの組織は、AI生産性ツールを既存のシステムやワークフローと統合するのに苦労しています。このために、移行期間中に混乱や非効率が生じる可能性があります。シームレスな統合がなければ、AIの潜在的なメリットを十分に実現できない可能性があります。

統合上の問題を軽減する方法は、組織全体で一貫した共通の基準を確立することです。組織は、データ・ガバナンス・フレームワークを実装し、APIを使用してデータを接続し、データ変換を処理する必要もあります。

AIシステムは、学習データに存在するバイアスを不用意に永続させ、偏りのある結果や不公正な慣行につながる可能性があります。こうしたバイアスは、特に採用やカスタマー・サービスなどの分野では、意思決定プロセスに影響を与える可能性があります。組織は、AIの公平かつ公正な利用を確保するために、こうした偏見を特定し、緩和することに積極的に取り組まなければなりません。

この課題に対する可能な解決策は、あらゆる異なる背景を持つ幅広い個人を表す多様なデータを用意することです。開発者は注意深くデータをレビューし、過度にインプットしないようにしなくてはなりません。

従業員は、配置転換を恐れたり、新しいテクノロジーに不快感を覚えたりして、AIツールの採用に抵抗を感じるかもしれません。この文化的抵抗は、AI生産性ソリューションの導入の成功を妨げる可能性があります。したがって、組織はAIの受容と関与を促すために、トレーニングとチェンジ・マネジメント・ストラテジーに投資する必要があります。

この課題を軽減するアプローチは、組織のリーダーが変化や新しいアイデアを受け入れる風土を作ることから始まります。トップレベルの経営幹部は、これらの変化を早期かつ頻繁に伝え、職場で従業員の意見に耳を傾ける必要があります。

AIソリューションは、ビジネスの運営方法を形作っており、今後もそれが変わることはありません。AIの経済的メリットはますます明らかになり、経営幹部はこれらの新たな進歩の可能性を理解しています。IBM Institute for Business Valueの最近の報告書によると、経営幹部は、ワークフローを改善し、より効率的な洞察を提供するために、AIや自動化を含むさまざまな変革ツールを使用していると報告しています。⁶

調査でインタビューした経営幹部によると、今後2年間でAIと機械学習を活用したエクストリーム・オートメーションが大幅に増加すると予想されています。また、こうしたデジタルレイバー対応の進歩は、今後2年間で20%増加すると予想されています。

カスタマー・サービス：組織はAI生産性ツールを使用して顧客からの電話を分析し、より反復的な質問に対する応答を自動化できます。これらのAIソリューションは、顧客に24時間365日サポートを提供することでカスタマー・サービスの生産性を向上させ、顧客の行動を分析して顧客体験やサービスをパーソナライズできます。

人事：生成AIツールは、採用やパフォーマンス管理プロセスなど、人材能力を強化するために業種・業務全体で使用されています。人事リーダーは、AIを使用して調査済みデータを分析することで従業員のエンゲージメントを測定し、求職者を探す際に履歴書を解析できます。

コンテンツ生成：文章や視覚的なコンテンツを作成できるAIツールは、ブランド・ボイスの一貫性を維持したい組織にとって有用です。AIソフトウェアは、具体的で一貫したプロンプトが与えられれば、どの部門で制作されたかに関係なく、組織全体で整合したコンテンツを生成できるはずです。

タスク・オートメーション： AI生産性ツールの最大のユースケースの1つは、さまざまな業種・業務のタスク・オートメーションです。どのようなビジネスであれ、どのような目標を念頭に置いているのであれ、従業員が多くの時間を費やし過ぎている日常的な作業が存在する場合があります。そこで登場するのがタスクのオートメーションです。AIツールが従業員の負担を軽減できるため、従業員はより関連性の高いタスクに取り組めます。

データ分析とレポート： AIソリューションは、大規模なデータセットの抽出を自動化することでデータ分析とレポート作成を強化し、開発者の貴重な時間と参考情報を節約できます。すぐには分からない傾向やパターンを特定できるため、情報に基づく意思決定のためのより深い洞察が得られます。さらに、AIソリューションは包括的なレポートをリアルタイムで生成できるため、利害関係者は最新の情報に迅速にアクセスできます。これにより、生産性が向上するだけでなく、精度が向上し、コストが節約され、データ解釈における人的エラーも削減されます。

研究：AIソリューションによって、膨大な量の文献やデータを迅速に分析することで研究プロセスを合理化でき、研究者はより重要な作業に集中できるようになります。関連する研究の特定や主要な調査結果の抽出に役立ち、手作業での検索に費やす時間が大幅に短縮されます。また、AIアルゴリズムは、既存のデータに基づいて仮説を生成し、結果を予測できるため、問題解決のための包括的で革新的なアプローチを促進できます。

プロジェクト管理：AIベースのツールは、スケジューリング、参考情報の割り当て、進捗追跡などの日常的タスクを自動化することでプロジェクト管理を変革し、日々の効率や前年比での効率向上を実現できます。プロジェクト・データを分析して潜在的なリスクとボトルネックを特定できるため、プロジェクトを順調に進めるための積極的な意思決定が可能になります。AIはスムーズなワークフローを策定し、可視性を高めることで、プロジェクト・マネージャーがパフォーマンスを最適化し、プロジェクト目標をより効果的に達成する手助けをします。