AI時代の意思決定と組織知
そのAI、御社のことを
何も知らないまま答えていませんか。
AIは、世の中の一般論なら答えられます。
でも「うちの会社なら、どう決めるか」は答えられません。
これまで何を、どういう理由で決めてきたか。
それが社内のどこにも残っていないからです。
TKコンサルティングは、その意思決定を仕組みにして、
人が育ち、会社に知恵が残る状態をつくります。
AIを入れたのに、こんなことが起きていませんか。
- 効率は上がった。ただ、人が育っている実感はない
- 若手はAIの答えをそのまま持ってくる。なぜそうなのかは説明できない
- AIが出した文章を、結局ベテランが全部直している
- 似たような案件なのに、担当者によって結論が違う
- 内容はもっともらしいが、自社の考え方や実情に合ってない
- 重要な判断ほど、結局、社長と一部の人に戻ってくる
- 使う人と使わない人の差が開いていく
これは、AIの性能の問題ではありません。
ツールの使い方の問題でもありません。
なぜ、そうなるのか
AIを社内の資料はデータベースにつなぐことができます。しかし、社長やベテランが「なぜ、そう判断したのか」まで、最初から知っている訳ではありません。
御社が何を大事にしてきたか。どういう場合にGOを出し、どういう場合に止めてきたか。過去にどこで失敗し、何を教訓にしたか。
それは、社長やベテランの頭の中にあって、どこにも書かれていません。
議事録には、決まったことやその理由は残っていても、判断の背景にある基準や考え方まで十分に残っているとは限りません。「A案で進める」とは書かれていても、なぜB案でなくA案だったのか、その判断で何を重視したのかまでは、後から読み取れないことがあります。
判断の結果は残せても、判断の仕方まで残すのは簡単ではありません。
- 世の中の一般論
- ネット上に公開されている知識
- いま貼り付けた資料
- 一般的な業界用語の定義
- 自社の判断基準（何を優先するか）
- 過去の失敗と、そこから得た教訓
- 顧客ごとの事情と力関係
- 「うちはこうする」という暗黙知
AIを答えを出す道具から、考えるための伴走役へ。
AIに答えを出してもらう使い方に加えて、AIに「考えるための問い」を出してもらう使い方があります。
例えば、実際の要件定義の現場では、こんなやりとりになります。
在庫管理システムを刷新したい。
その不便は、誰の、どの業務で、いつ起きていますか。
（答えられず、現場に確認しに戻る）
月末の棚卸で、倉庫と本社の数字が合わない。照合に二日かかっている。
結果として起きること…
AIを、仕事を代わりにやってくれる代行者としてではなく、考える手順を隣で確認してくれる伴走者として使う。
これがTKコンサルティングの考えるAI活用です。
一度の判断を、次に使える形にする
図2 組織知のフライホイール
一周目から、完璧な方法論は必要ありません。
社内のレビューで毎回出る指摘、失注の振り返り、ベテランが必ず確認している項目。
すでにあるものから始められます。
「導入しても、現場に定着しないのでは？」
そう思われた方へ
ツールを入れて使われなくなった経験があるほど、そう思われるはずです。よく聞かれることに、先にお答えします。
新しい入力作業を増やすことを前提にはしません。提案書や要件のレビューなど、もともとある確認のタイミングに問いが届く形にします。また答えるまでもない問いは、答える必要はありません。AIは答えが返らないことも答え方の一つとして扱い、次の問いに活かします。
ゼロからは作りません。弊社が持っているひな形の方法論をベースに、既にある議事録、チェックリスト、レビューの指摘、失敗事例を素材に、弊社が構造化を代行します。
最初は一領域・少人数から始めます。全社展開は、そこで手応えが出てからで構いません。むしろ、手応えが出ないうちに広げないことをお勧めしています。
後から文書にまとめるやり方だと続きません。判断のその場でAIが問いかけ、担当者が答えた内容がそのまま記録になる形にします。追加の作業として増えるのは、ひと言ふた言です。
立ち上げ期は弊社が伴走します。更新の判断が社内で回り始めた時点で、運用を引き渡します。コンサルタントが居続けないと回らない仕組みは作りません。
支援の進め方
1
組織知の棚卸し
判断基準が今どこにあるかを可視化します。誰の頭の中にあるのか、どの資料に散っているのか、どこにも無いのか。ここで、着手する領域を決めます。
目安：2〜4週間
2
一領域を選んで
構造化する
要件定義、提案、レビューなど、効果が見えやすい一領域を選びます。判断の手順と、そこで必ず確認すべき問いを、TKが形にします。
3
実案件で使い、
更新する
実際の案件で使いながら、担当者の力をつけます。同時に、使ってみて分かったことを反映し、会社の方法論そのものを磨いていきます。
この仕組みを支えるために、TKコンサルティングでは方法論を構造化して問いを届けるツールを自社開発しています。ツールありきではなく、御社の判断基準を形にすることが先です。
なぜ、今なのか
AIはこれからさらに賢くなります。
そして、その性能はどの会社でも同じように使えるようになります。
差がつくのは、AIそのものではありません。AIに何を接続できるかです。
会社独自の判断基準、方法論、経験、価値観。それだけが、他社に真似できない資産として残ります。
AIが答えを出せる時代に会社の力として残るのは、答えそのものではありません。どう決めるか、という型のほうです。
まず、御社の重要な判断が
どこで行われているか、見てみませんか。
初回は、現状をうかがったうえで、棚卸しの対象になりそうな判断の場面を三つ、その場で一緒に挙げます。資料をご用意いただく必要はありません。
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