DiluNova
AIを試してみたものの、仕事で使い続けるところまで進まない。社員から質問が出ても、社内に相談できる人がいない。こうした場面で選択肢になるのが、AI伴走支援です。
本記事では、AI伴走支援を「一定期間、会社の状況を確認しながら、AIの導入・活用・改善を一緒に進める支援」として説明します。ただし、この呼び方だけで対応範囲は決まりません。何を継続して支援してもらうのかを具体的に見る必要があります。
単発の相談と、何が違うのか
単発の相談では、その時点の疑問に答えたり、方針を整理したりします。例えば、導入候補を比較し、次に試すことを決める場面で役立ちます。
伴走支援では、決めたことを実際に試し、結果を持ち寄り、必要なら方法を変えるところまで、継続して扱います。最初の提案がそのまま正解とは限らないため、現場で分かったことを次の作業に反映する進め方です。
例えば、返信文の下書きを作る仕組みを試した後に、「内容確認に時間がかかる」と分かったとします。次の打ち合わせでは、指示の出し方だけでなく、回答に使う資料や確認手順を見直すことが考えられます。このように、使った結果を踏まえることに意味があります。
「伴走」に含まれる作業を確認する
支援内容には、次のようなものが考えられます。すべて含まれると想定せず、必要なものを契約の範囲と照らし合わせます。
- 課題や利用状況を確認する定例の打ち合わせ
- 社員が使う際の質問対応や、使い方の説明
- 指示文、設定、業務手順の改善
- 導入効果や、確認・修正の負担の振り返り
- 必要な開発や他サービスとの連携の検討
特に、助言を受けることと、実作業を代行してもらうことは区別します。「ここを変えるとよい」と提案するだけか、設定を変更して動作確認まで行うかで、社内に必要な時間も変わります。
一回の打ち合わせで、次の作業まで決める
伴走の進め方の一例は、「使った結果を共有する → 困りごとを選ぶ → 改善する内容を決める → 担当と確認方法を決める」です。会議の回数だけでなく、何が前に進んだかを残します。
例えば、使えなかった回答例を持ち寄り、必要な資料が不足していたと分かったなら、資料を直す担当者と、修正後に試す例を決めます。外部の担当者だけでは分からない社内の事情もあるため、現場から情報を返せることが必要です。
AIの利用場面を把握し、評価と対応を繰り返す考え方は、NISTのAI RMFにも示されています。本記事の打ち合わせ例は、そのような継続的な改善を仕事に取り入れるための一案です。NIST AI RMF Core
合いそうな場面と、別の支援を考えたい場面
導入後の使い方を継続して改善したい、部署ごとに出てくる疑問へ対応したい、社内担当者と一緒に運用を整えたい。こうした場合は伴走の形が候補になります。
一方、一つの質問を解決したいだけなら単発相談、基本操作をまとめて学びたいなら研修、作りたい機能が決まっているなら開発の依頼が合う場合もあります。継続契約にする前に、今の課題が繰り返し支援を必要とするものかを考えます。
契約前に決めたい五つのこと
- 目的：どの業務が、どんな状態になればよいか。
- 範囲：相談だけか、設定変更や開発も含むか。
- 連絡：打ち合わせの頻度、質問方法、回答の目安。
- 分担：社内と支援先が、それぞれ何を行うか。
- 終了：支援を縮小・終了する条件と、引き継ぐ情報。
「いつでも相談できます」という言葉も、利用できる窓口や対応範囲に分けて確認します。緊急時の対応まで含むとは限りません。
支援が終わった後に、何が残るか
継続して外部へ頼ることが合理的な業務もあります。一方、社内で対応したい範囲は、手順書、設定、判断の記録、担当者への説明を通じて引き継いでもらう方法があります。
利用者の疑問が減ったか、同じ問題を社内で解決できるようになったか、対象業務の負担が変わったか。目的に合う指標で支援を振り返ります。伴走支援を選ぶ際は、相談のしやすさとあわせて、何を一緒に進め、どんな状態を目指すかを確かめましょう。
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