175(22/12).[続]生成AIの答えに対する上司/上長の対応は？生成AI✕セールスコンサルティング[中小企業向け]【随時更新版】セールステクニック(＋心理学/脳科学)の参考書[更新-026]

[今回記事の]結論
今回も、引き続き、適切な対応が必要。

前回は、
部下が、生成AIに聞くと、こういう答えを出してきました。
と報告/相談をしてきた場合には、どのような対応をすればよいか？

の続き、
今回は、3回目です。

7. 顧客視点での対応
・顧客にとっての価値創出の可能性検討
→ AIの回答が顧客にどう役立つか考える
→ 顧客の課題解決につながるポイントを探す
→ 具体的なメリットを数値で示す

・AI出力の顧客向けカスタマイズ方法の検討
→ 業界や企業規模に合わせて内容を調整する
→ 顧客が理解しやすい表現に変える
→ 顧客固有の課題に合わせて加工する

・顧客フィードバックの収集と反映
→ 顧客の反応を細かく記録する
→ 良かった点、改善点を整理する
→ 次回の提案に活かす

8. コンプライアンス対応
・AI使用に関する社内規定との整合性確認
→ 会社のルールに違反していないか確認する
→ 情報セキュリティ方針に沿っているか確認する
→ 必要な手続きを踏んでいるか確認する

・業界規制やガイドラインとの適合性チェック
→ 業界特有のルールに違反していないか確認する
→ 規制当局のガイドラインに沿っているか確認する
→ 必要な許認可を得ているか確認する

・必要な免責事項や注意事項の確認
→ 責任の範囲を明確にする
→ 制限事項を明記する
→ リスクについて適切に説明する

9. データ管理の観点での対応
・AI出力データの適切な保管方法の確立
→ データをどこに保存するか決める
→ アクセス権限を適切に設定する
→ 保存期間を決める

・セキュリティ対策の実施
→ データの暗号化を行う
→ アクセス記録を取る
→ 定期的にセキュリティチェックを行う

・データトレーサビリティの確保
→ いつ、誰が、どの目的で使ったか記録する
→ データの変更履歴を残す
→ 必要な時に追跡できるようにする

10. パフォーマンス評価
・AI活用による成果の測定
→ 商談成功率の変化を測る
→ 作業時間の短縮効果を測る
→ 顧客満足度の変化を測る

・コスト対効果の分析
→ AIツールの費用を計算する
→ 節約できた時間や労力を金額に換算する
→ 投資に見合う効果が出ているか確認する

・継続的な改善点の特定
→ 定期的に使用状況を確認する
→ 問題点を洗い出す
→ 改善案を考えて実行する

今回の内容も、
かなり、重要な要素が含まれていることが分かるかと思います。

前回、前々回の話と同様、その時になって、ということではなく、
これらも、事前に、社内全体にしっかりと周知しておくことが望ましいでしょう。

10番目の項目は、それについても触れております。

これまでと同様、まだまだ、ここまで踏み込んで説明をしている会社は、
多くはないかもしれませんが、しっかりと周知しておくことが重要です。

前々回にもお伝えしていますが、上司/上長に確認を取ることは、
｢いかなる事項｣でも、『必須であることが常識』であると考えます。
(もちろん、すでにルーティーンになっている/慣れているようなことは、
一回一回、事前に承認を得るなど、要らないでしょうが。)

注意しておきましょう。

そして、このトピックは、最後にしようかと思ったのですが、
さらに、生成AIに聞いてみると、追加で出てきたので。
また次回、続きを書きます。

ではまた、次回。