生成AI導入、「誰が決めるか」問題をどう解決する？

Xのタイムラインを眺めてたら、生成AI導入の主導体制について書かれた記事が流れてきた。「経営・現場・情シス・法務を共同主導で束ねる5つの指針」と「90日で数字を出す実行計画」という内容で、思わず読み込んでしまった。

フリーランスの自分には直接関係ない話かなと最初は思ってた。でも読み進めるうちに「あ、これ企業に限った話じゃないな」と気づいた。小さなチームやコミュニティでもまったく同じ構造の問題が起きてる。

「誰が決めるか」が決まらないと何も進まない

記事の中でRACIテンプレートという考え方が出てくる。Responsible（実行）・Accountable（最終責任）・Consulted（相談）・Informed（報告）の4役割を一覧で固めるやつだ。これ、チームで動くときに意外と曖昧なまま放置されがちな部分なんだよね。

自分も案件でライターや編集者と組むとき、AIツールの使い方や品質チェックの判断を「なんとなく」で進めてることがある。誰かが「これでOK」と言えばそれでいいか、みたいな空気。でも規模が大きくなるとそれが致命的になるんだろうなとは薄々感じてた。

記事では生産性KPIを「時間短縮と件数で効果額に落とす」という切り口で整理してる。ふわっとした「AIで業務効率化しました」じゃなくて、何時間・何件・いくら、という数字で語るべきだという話。これ、クライアントへの提案や自分のYouTubeでの発信にも使える視点だと思った。

90日で何かを変えるってリアルにどういうこと？

ロードマップは0〜30日・31〜60日・61〜90日の3フェーズに分かれてる。最初の30日は「暫定ルールで走り出す」こと。完璧なルールを作ってから動くんじゃなくて、仮のルールで小さく始めるという発想だ。

海外では「move fast and iterate」という考え方が当たり前になってるけど、日本の企業はどうしてもルール整備を先にやりたがる印象がある。この記事のアプローチはその逆で、動きながら直していく。フリーランスとして動いてる身からすると、正直この方が肌感に近い。

61〜90日のフェーズでは「効果を金額・品質・統制で示す」とある。ここまで数字で語れるようになれば、継続かどうかの判断が経営に上がったときにも話が通りやすくなる。これ、自分が案件収入を増やすために提案書を磨くのとちょっと似てるなと思って、なんか親近感わいた。

品質KPIのところで「正解率より手戻りで見る」という表現が出てくる。AIのアウトプットが何回差し戻されたかを追うってことで、確かに「精度80%です」より「手戻りが週5回から1回になった」のほうがリアルな改善を感じやすい。

AIツールを毎日触ってる自分ですら、自分の使い方が本当に効いてるのか数字で追えてないことに気づいた。動画の編集時間が短くなった気はするけど、ちゃんと計測したことはない。まず自分の1週間の作業時間をざっくりでも記録してみるところから始めてみようと思う。