AI活用

自社データ使ったAI活用

• 顧客対応履歴（注文履歴や修理履歴）を活用した顧客対応力向上
• 顧客からの操作方法や取扱説明の問い合わせ対応
• 不具合事例／ヒヤリ・ハット事例と再発防止をデータベース化
• 再発防止データを活用した新人教育
• 業務で発生する成功／失敗事例をデータベース化
• 顧客のヒアリング記録（過去の注文内容、重点項目、会話内容、人柄）を蓄積してペルソナ化

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AIは優秀な助手

AIは教師でも先生でもなく、助手でありアシスタントです。
非常に高い資質を持ち、私達の仕事を手伝ってくれる存在です。
仕事が奪われるとすると、AIを使いこなす人間に、ということじゃないかな。

AIアシスタントを使いこなすことが当たり前の時代がもう目の前に来ています。
先進的な企業では既に数年前から活用しています。

アリババでは2016年の時点でAIを活用してバナーを毎秒8,000枚作成しているそうです。
今ではAIで日本語も安心して扱えるようになりました。
ITエンジニアでなくてもAIとの付き合い方を学べば十分にパフォーマンスの高いアウトプットができるようになりました。

ハーバード大学卒の新卒があなたの助手として仕事を手助けしてくれると考えるとなんと心強いことでしょう。
私達の仕事のうち、アシスタントに任せることができる量を増やせば増やすほど、私達は人間にしか出来ないことに集中できます。

仕事力を高めるチャンス

特に事務や総務の業務は仕事力に差を付けることが難しい職種です。
AIをアシスタントとして上手に作業や業務を任せることができるようになれば、AIを活用してデータ分析や広報などの仕事に挑戦することができるようになります。

データ分析は難しい統計学やプログラミングなどが必要と勘違いしている方もいらっしゃいますが、データアナリストはビジネス課題をデータの力を活用して解決することが仕事です。

データサイエンティストは統計学や機械学習などを駆使してデータアナリストからの依頼を元に分析を行う仕事です。ITエンジニアやプログラマに近い仕事です。

今はデータサイエンスの仕事もデータアナリストとデータサイエンティスという具合に役割が分かれてきていますし、データサイエンスの部分だけ外部の力を借りることも出来ます。

データ分析のエンジニアリング的な分を外部に依頼するにしても、ビジネス課題は何かデータ分析も目的は何かを明確にする必要があり、経営層と外部のデータサイエンティストの橋渡しの役割を担う人材が必要とされています。

データ分析に興味が湧いたならばデータアナリストに挑戦してみるのも悪くない選択だと思います。
きっと会社はあなたが事務総務の仕事に加えてデータ分析のスキルを身に付けることで応援してくれるでしょう。

人間にしか出来ない仕事の腕を磨く

AIには出来ない仕事、それは”責任をとること”です。
AIがどれほど利口になっても責任をとることだけは出来ません。

選択肢を挙げて貰っても、新しい知見を教えて貰っても、意思決定や責任をとることは人間の仕事です。AIは沢山の情報を元に論理的な回答をしてくれますが決断するのは人間です。

決断するためにはその事柄だけでなく、目的や達成しなければいけない要件の確定や利害関係者との調整などは今しばらくはAIにも出来ないでしょう。

ルーチンワークを行っているスタッフの武器

デスクワークはAIの普及によって仕事の内容が大きく変わります。
そしてAIを使いこなせるデスクワーカーの数と質の違いが会社の能力や業績に大きく影響を及ぼすようになるだろうと思います。

AIを活用することで創造性の低い作業を任せることができるので仕事が楽しくなるんじゃないかな？と思ってます。
これからは新卒や中途採用の人材がAIを使えることを武器にして転職することになるだろうと予測しています。
この機会にAI活用という武器を手に入れませんか？