業務効率化の光と影
日々進化するビジネス環境の中で、AIは私の業務における不可欠なパートナーとなっています。
単なるツールを超えて、対話を可能にするAIとの協働は、私の仕事の質を大きく向上させています。
今日は、具体的な業務事例を通じて、AIがもたらす革新的な変化について、より深く掘り下げてお伝えしたいと思います。
朝
朝の通勤途中、今日はブログのテーマ選定から一日が始まりました。
以前は、アイデアがなかなか浮かばないことも少なくありませんでした。しかし、今ではAIを頼れるブレインストーミングパートナーとして活用することで、色々なアイデアが出てきます。
例えば、今日私がAIに投げかけたのは、漠然とした「今後の食品業界のトレンド」というキーワードでした。数秒後、AIは多角的な視点から具体的なアイデアを提示してくれたのです。
「健康志向の更なる深化とパーソナライズ化」
「環境配慮型消費の高まりと企業の取り組み」
「メタバースやARを活用した新しい食体験の創出」
など、様々な切り口が次々と示され、いずれもなかなかに興味深い内容でした。
特に興味深かったのは、AIが提示してくれた
「消費者の無意識の行動パターン分析に基づいた、次世代型商品開発の可能性」
というアイデアです。
これは、最新の脳科学研究とAIのデータ分析能力を組み合わせることで、消費者が自覚していない潜在的なニーズを掘り起こし、革新的な商品を生み出すというものでした。
このアイデアをきっかけに、私はさらにAIと対話を重ね、商品コンセプトやターゲット層、マーケティング戦略について知見を深めることが出来まし
た。いつの間にか、思考の壁打ちをしているという、刺激的な時間でした。
日中
文書作成の効率化
午前の業務として私が手を付けたのが、得意先向けの重要な提案書作成です。
以前は、構成案の作成から資料の収集、文章の推敲まで、膨大な時間と労力を費やしていました。しかし、AIを導入してからは、提案書作成プロセスが効率化されました。
今回、私がAIに指示したのは、社内資料の骨子作成です。
まず、提案の目的、ターゲットとする得意先の情報、盛り込むべき主要な項目などを伝えました。すると、ある程度の構成案を提示してくれたのです。各項目の重要度や情報の流れが整理されており、たたき台としては最適だろうというものが提示されました。
ただ、驚いたのは、AIが生成してくれた文章の質の高さです。提案の背景、現状分析、具体的な提案内容、期待される効果などが、分かりやすく記述されていました。
もちろん、そのまま使えるわけではありませんが、AIが作成した原案は、まさに提案書の骨組みとなるものであり、ここに必要な情報を肉付けし、裏付けを確認、表現をすれば、それなりに完成度の高い提案書を作成することができました。
ただし、AIが提案してくれた表現方法には、意外と適当な数字が入っているので、そこは特に注意が必要です。裏付けもなく、「〇〇市場において、△△%の売上成長が見込まれます」というように、具体的な数値データを用いて、説得力を高める表現を提案してくれますが……。
裏付けは、あくまで自身で確認しましょう。
また、専門用語を避け、誰にでも理解しやすい言葉を選ぶよう指示すれば、読み手の立場に立った文章作成を文句も言わずにやってくれます。
グローバル情報の効率的な収集
さらに、業務は、海外の最新動向に関する情報収集も行っています。
以前は、英語の論文や記事を読み解くのに苦労し、貴重な時間を浪費していました。しかし、AI翻訳ツールや要約機能を活用することで、海外情報の収集効率が飛躍的に向上しました。これは本当に助かっています。
たとえば、食品のサステナビリティに関する最新の研究論文を読む場合。
専門用語が多く、内容を理解するのに時間がかかりそうだと感じたため、AIの要約機能を試してみました。すると、論文の要旨だけでなく、研究の背景、使用された手法、得られた結果、そしてその示唆まで、 数分でまとめられ、論文の全体像を把握することができました。そのうえで論文事態に目を通すことで、一から精読するよりも理解も高まります。
さらに、AI翻訳ツールを活用することで、これまで読むのを諦めていたような専門性の高い論文も、ストレスなく読めるようになりました。以前は、翻訳された文章が不自然で、内容を正確に理解するのに苦労することも多かったのですが、最近のAI翻訳の精度は目覚ましく向上しており、だいぶ自然な文章で論文を読むことができるようになりました。
また、AIは単に論文を要約したり翻訳したりするだけでなく、関連性の高い情報を探し出す能力にも優れています。
例えば、私が読んでいる論文の内容に関連する最新のニュース記事や特許情報などを、AIが自動的にピックアップして提示してくれるため、効率的に周辺情報を収集することができます。
夕方
データビジュアライゼーションの最適化
夕方、来週の会議で報告する資料の作成に取り掛かりました。
特に重要なのは、市場の需要と供給の状況を分かりやすく伝えることです。以前は、どのグラフを使えば最も効果的に情報を伝えられるのか、試行錯誤を繰り返していました。しかし、今ではAIに相談することで、データの特性に最適なグラフを選ぶ一助になっています。
今回、私がAIに相談したのは、過去数年間の売上データと、今後の市場予測データです。これらのデータを効果的に可視化する方法について、AIにアドバイスを求めました。
複数商品の売上を比較する際には、棒グラフだけでなく、積み上げ棒グラフや、構成比を分かりやすく示す円グラフなど、様々な選択肢があることを提示してくれます。今回は、市場予測は複数のシナリオを重ねた面グラフで表現することにしました。さらに、各グラフには、分かりやすいタイトルや注釈を加え、データの背景や意味合いを理解しやすいように工夫しました。
今日一日を振り返ってみると、AIは私の業務において、もはや欠かすことのできないパートナーとなっています。
単なる効率化ツールとしてだけでなく、創造的な思考を刺激し、質の高いアウトプットを生み出すための強力なサポート役として、その存在感を増しています。
ただし、本当のようなうそをつく、いわゆるハルシネーションや数字などの裏付け、他企業の事例を挙げてきた場合はその企業が本当にあるのかなどの確認は絶対にしないといけません。今の段階でそこまでAIは賢くありません。
今までは、Googleなどで一から調べていたことが、PerplexityAIなどを活用するように本当に変わってきました。
今後は、AIの進化に合わせて、その活用方法をさらに深化させていきたいと考えています。
例えば、より複雑なデータ分析や、より高度な文章作成、さらには、AIを活用した新しいビジネスモデルの創出や、さらなる業務効率化など、AIとの協働によって、これまで想像もできなかったような、新たな可能性を切り拓いていけると思います。
しかし、AIはあくまでもツールであり、それを使いこなすのは人間です。AIに頼りすぎるのではなく、常に批判的な視点を持ち、AIの提案を鵜呑みにするのではなく、自身の経験や知識に基づいて判断することが重要です。