創業から2年半、AIを全面的に導入してきた同社は、実際にはより「伝統的」な企業へと変化した。

著者：デジタルライフ・カジク

今日は特別な日です。

私が会社を経営し始めてから2年半が経ったので、今年は正式に「地球の年」と言えるでしょう。

この2年半の間、同社は数々の困難を乗り越え、幾度となく生死に関わる状況に直面したが、幸いにも生き残ることができた。

それに、私は元気ですし、会社も近いうちにまた移転する予定です。

人数が増えたため、チームと事業を非常に慎重に拡大してきたにもかかわらず、全員分のスペースがまだ足りません。そのため、昨年末にオフィスを移転したばかりですが、また新しい場所に移転しなければならなくなりました。

先日、友人たちと話していたのですが、皆少し驚きました。彼らはこう言ったのです。「AIをあれほど活用しているのに、なぜまだ人を雇っているの？理論的には、従業員の数はどんどん減り、オフィスもどんどん小さくなるはずじゃないの？1つの部屋に10人かそこらの人が座って、それぞれが10人かそこらのデジタル従業員を率いて、かつて何百人もの人がやっていた仕事をこなすようになるはずじゃないの？」

これがAIだ！すごく先進的でかっこいい響きだね。

私は「でたらめだ」と言った。

実際、当社のAI普及率は現在ほぼ100%に達しています。社内のほぼ全員が様々なエージェントを利用しており、財務、人事、法務、営業、仲介、オペレーションなど、あらゆる部門でエージェントを活用して様々なプロセスやツールを構築しています。

しかし、AIでは加速できない業務もあり、そうした業務は人間の従業員にとって最も重要な業務となっている。

AIが高度化すればするほど、私たちはそれを利用するようになるが、同時に、誰もが、そして私自身も、ますます「伝統的」になってきていると感じている。

これは非常に興味深い現象です。数日前のインタビューや昨晩の友人との夕食会で、皆が企業のAI変革について非常に関心を寄せており、頻繁にその話題を持ち出し、なぜ私がこうした経験を書き留めないのかと尋ねてきました。

そこで、弊社設立1周年を機に、従業員40名未満の比較的小規模で伝統的な企業である弊社が、組織構造の中でどのようにAIを活用しているかについて、少しお話させていただきたいと思います。

もちろん、私はいわゆる成功した経営者として、皆に会社の経営方法を指図するつもりはありません。私たちはそんなレベルには程遠いです。むしろ、全く成功しているとは言えません。ただ、私の経験を少しでも皆さんと共有できればと思っています。

それでは始めましょう。

I. 完全なAI統合

数え切れないほどの企業で、経営陣がAIの導入について話すとき、彼らの最初の反応は驚くほど似通っていることが多い。それは、システムを構築するか、責任者を見つけてAIプラットフォームを確立することだ。

これはプロフェッショナルな印象で、とても安心感があります。

この考えはよく理解できます。私も以前、コンサルタントの仕事をしていた時に同じようなことをしました。

しかし、後にこの方法には欠点があることが分かった。

最も組織化されているように見えるが、同時に、AIを社内の別のスケジュール管理センターに変えてしまうのも最も容易な方法である。

例えば、人事担当者がAIを用いた候補者選考で問題に直面した場合、まずは自身の要件を明確にすべきである。

あるいは、企業が顧客向けにAI分析ツールを作成したい場合は、まず要件定義書を作成する必要があります。

問題はビジネスの最前線で発生するが、要求事項は実際にツールを作成する人に届くまでに、複数の階層の人々を経由する必要がある。

情報は失われるものだということは、誰もが知っている。伝送されるたびに、多くの文脈が失われ、最終的に何かが形になる頃には、世界は認識できないほど変化している。

最も厄介なのは、現場のスタッフが要求を突きつけることにますます長けていく一方で、中間管理職のスタッフがAIを使いこなすことにますます長けていくことだ。

結局、社内で真に創造的な能力を持っている人はごくわずかだ。

しかし、AI時代の組織はそうあるべきではないと思います。いわゆるAIプラットフォームに限定されるのではなく、誰もがAIを利用したり、問題を解決するためのツールを作成したりできる組織であるべきです。

だから後になって、自分の会社でも、会社を経営している友人たちと話す時でも、私は非常に控えめなアドバイスをするようになった。

創業時の従業員数が100人未満の企業は、AIプラットフォームの構築には慎重になるべきだ。

AIプラットフォームが無価値だというわけではない。大規模システム、Lark、金融ソフトウェア、統合された権限管理およびセキュリティインフラストラクチャなどは、確かに専門的な人材による管理を必要とする。

しかし、このいわゆる中間プラットフォームは、できるだけ薄くする必要がある。

これは、権限、セキュリティ、コスト、データ標準、そして絶対に譲れない一線を保護し、サーバーやトークンに関する問題を一部解決します。ビジネスに密接に関連し、日々変化する残りの問題は、AIを活用して問題に最も近い人々が解決する必要があります。

エージェントを直接使用するか、エージェントベースのツールを作成するか、Webスクレイピング、スクリプト作成、RPAを行うかは問題ではないが、いずれにせよ、自分で解決しなければならない。

なぜなら、彼らだけが真の問題点を理解できるため、コミュニケーションにおける情報漏洩を最小限に抑えることができるからだ。

弊社では、状況はかなり厳しい場合があります。最適化が必要な業務やプロセスが数多く発生するにもかかわらず、解決策の開発を支援する専門の部署は存在しません。これらの問題を解決できるのは、あなた自身とエージェントだけです。Codex、Workbuddy、Claude Code、あるいはその他のプラットフォームなど、どのプラットフォームを使用しているかは関係なく、ビジネス担当者自身が解決しなければなりません。

このプロセスは、最初は非常に不快なものになる可能性が高いでしょう。

それを説明できない人もいれば、コードを恐れる人もいるし、ほとんど役に立たない小さなものを作るのに多くの時間を費やす人もいる。

多くの場合、エージェントを使ってタスクを解決する最初のケースは、手動で解決するよりも時間がかかります。

しかし、この不器用さこそが特に重要なのだ。

信じてください、AIはそれほど複雑なものではありません。仕事で直面する問題を、たとえ不完全なものであっても、初めて実用的なものに変えることができたとき、その人の仕事に対する認識は変わるでしょう。

以前は、彼は自分が不満に思う手順や部分だけを我慢するしかなかった。

そして今、彼は初めて、自分自身でそのプロセスを変えることができるということに気づいた。

後になって気づいたのだが、AIが一般の従業員にもたらす最も価値のあるものは、効率性だけではなく、長らく失われていた主体性という感覚なのかもしれない。

私は皆さんに、不満に感じている業務内容を最適化するために、ぜひエージェントを活用することを強くお勧めします。

これこそが私が考えるAI主導型であり、だからこそ「薄い中間層プラットフォーム、厚い最前線」という構造をより高く評価するようになったのです。

II. データが全てを動かす

もちろん、全員にエージェントを派遣したからといって、自動的にいわゆるAI時代の組織が生まれるわけではありません。

多くの企業がAIについて話し合うために私のところにやって来ますが、話を聞いているといつも同じ質問に遭遇します。

彼らはデータを持っていません。

以前は、会議の完全な議事録はなく、顧客とのやり取りは複数の担当者のチャットログに散在し、契約書や見積書さえも統一された形で見つけることができませんでした。プロジェクト完了後のレビューも行われていませんでした。

最も重要な経験の多くは、ごく少数のベテラン社員の心の中にしか存在しない。

これは全く役に立たない。エージェントとは全く言えない。

組織に関して、私は今、さらに確信を深めています。

エージェントはそれほど重要ではない。最も重要なのはデータだ。

私は個人的にデータ創発を信じています。

私たちVirtual MediaはMCN（マルチチャンネルネットワーク）事業を展開しており、数百人のブロガーと契約を結び、100近いブランドと提携してきました。

当社は、過去のコンテンツデータ、ビジネスデータ、および協力データを、組織内のデータ資産として最大限保存するよう努めます。

さらに、標準的なフィールドに収めるのが難しいものは、特徴量として扱われ、非構造化タグとしてラベル付けされ、その後、Larkの多次元テーブルに統一的に格納されます。

さらに、会議の議事録、文書、知識、標準作業手順書（SOP）など、すべての完全な記録もナレッジベースに追加されます。

私たちの経営陣の日常業務は、これまで一緒に仕事をしてきた多くのブロガーにタグ付けすることになっています。

これは確かに疲れる作業だ。

多くの記録は現時点ではその価値を十分に発揮しておらず、タグも初回から完璧に適用できるとは限りません。今日保存した情報でさえ、半年後には役に立たなくなる可能性があります。

しかし、それでも私は保存すべきだと思う。

なぜなら、企業が真に所有するものは、口座にあるお金やオフィスにある設備、従業員のリストだけではないからだ。

そして、あなたが長年にわたって蓄積してきたすべてのデータと背景情報。

モデルは購入可能で、トークンも購入可能、そしてコーデックスはすべての企業が利用できます。

しかし、信じてほしいのですが、企業が数え切れないほどの日々を通して残す文脈は、外部から購入できるものではほとんどないのです。

したがって、私が社内で実施した戦略は、保持すべきものはすべて保持するというものでした。

しかし、いわゆる「すべてを保存する」ということは、単にすべてを知識ベースや多次元テーブルに放り込んで終わりにするという意味ではない。

現実世界では矛盾が多すぎるため、Vibe Codingで生成するコードと同様に、古いルールと新しいルールが混在することがよくあります。例えば、2つの部署が同じ指標について異なる解釈をしたり、古い契約テンプレートが検索結果の上位に表示されたりすることがあります。エージェントは、組織がこのような混乱を整理するのに役立つものではありません。

最も正解に近いと思われるものを選び出し、AIの速度でエラー処理を実行します。

したがって、私たちが保存するデータには、情報源、期間、および責任者が明記されていなければなりません。

私たちは古いものを思い切って捨て去る勇気を持たなければならないし、相反する意見を裁定する者も必要だ。そして、お金、契約、そして人々に真に影響を与える決定は定期的に見直され、データは整理されなければならない。

エージェントがいても、混乱した会社が自動的に洗練された組織的な会社に変わるわけではないことを理解しておくことが重要です。

この背後にあるデータガバナンスは、本当に大変で、骨の折れる、厄介な作業だが、組織がAI分野で飛躍的な進歩を遂げるための十分かつ必要条件でもある。

III．立場の本質に立ち返る

データが徐々に利用可能になり、エージェントが実際にそれぞれの役割に割り当てられると、別の興味深いことが起こった。

人間は機械のようになったわけではない。

むしろ、彼らはますます人間らしくなってきている。

例えば、ビジネスパーソンは時間の50%をデータの整理、表の作成、情報の調査、契約書の修正に費やし、残りの50%を顧客訪問に費やすといった具合です。

エージェントが初期作業の大部分を担っているため、必要な時間は全体の20%程度で済むかもしれません。残りの80%は、クライアントとの面談、懸念事項の把握、そしてより包括的で詳細な解決策の策定に充てることができます。

私たちのエージェントもそうです。

以前は、データ収集、記録整理、情報の繰り返し確認に多くの時間を費やしていた。しかし今では、これらの作業を徐々にエージェントに任せることで、より多くのブロガーと交流したり、相手の近況をより注意深く聞き取ったり、数値化が難しい関係性を維持することに時間を費やすことができるようになる。

人事、法務、コンテンツ、オペレーションは、基本的にすべて同じです。

AIは、記述可能で、反復可能で、検証可能なタスクを処理することに優れている。

これらのタスクを一つずつ剥がしていくと、最終的に明らかになるのは、まさに加速させるのが最も難しい部分である。

人々の間の誠実なコミュニケーション。

それは特に、当社のように非常に伝統的なビジネスモデルで、ほぼ完全にB2B事業を展開している企業にとって当てはまります。

例えば、問題が発生した後でも、顧客が電話に出てくれるかどうかなどです。

ブロガーが今後数年間をあなたに捧げる意思があるかどうかなど。

Codexは、資料の準備、詳細の記憶、各通信内容の確認に役立ちます。

しかし、それはあなたの時間を奪ったり、相手と直接顔を合わせてコミュニケーションを取ったりすることはできません。

だからこそ私は、AI時代においては、信頼とブランドはダイヤモンドよりも貴重だと常々言ってきたのです。

こういうものは集めるのが本当に大変で、管理するのにいつもたくさんの時間が必要になる。

誰かに奉仕する際、約束を守れば1ポイント獲得。問題から逃げ出すのではなく、勇敢に解決すればさらに1ポイント獲得。そして、相手が困難な状況にある時に、ただ丁寧な言い訳をするのではなく、心から助けに駆けつければ、さらに1ポイント獲得。

信じられないほど遅い。

皮肉なことに、AIの処理速度が速くなればなるほど、価格も高くなる。

だからこそ、代理店の数が増えるほど、会社はより伝統的な企業になっていくのです。

ビジネスは、かつてのように常に顧客のもとへ出向いて面談しなければならなかった人の仕事に近いものになっている。

エージェントは今や、ブロガーを真に知り、理解し、ブロガーの旅に同行する必要のある人物のような存在になっている。

管理職は報告書の陰に隠れることがますます難しくなっており、対立に立ち向かい、判断を下し、その結果を負わなければならない。

AIは効率性に関するあらゆる問題を解決し、人々の間の最も古い関係が前面に押し出された。

IV．時間の節約

ここで、かなり厳しい質問が出てくる。

エージェントによって節約された時間は、最終的にそこに費やされるのです。

多くの企業がAIについて語るが、彼らが最も重視する計算方法は労働時間の削減である。

以前は4時間かかっていた作業が、今ではわずか20分で済むようになった。以前は20人を担当していた職務が、今では50人を担当できるようになった。以前は作成に2日かかっていた計画が、今では30分で作成できるようになった。

これらの数字は確かに重要です。

しかし、節約できた時間が最終的に会議や報告書、承認手続き、そして誰も読まない書類作成に費やされるのであれば、会社はただ忙しくなるだけだ。

以前は1日に5つの業務をこなしていた従業員が、代理人を利用するようになったために20の業務をこなさなければならなくなり、しかもその20の業務すべてを即座に提出しなければならない場合、彼はテクノロジーによって解放されたとは感じないだろう。

彼はただ、鞭の動きが速くなったと感じるだけだった。

これは上司が見落としがちな点だと思う。

企業側の視点からすれば、効率性の向上は当然ながら良いことのように思える。

私たちは、境界が取り払われ、これまでできなかった多くのことができるようになったと感じ、興奮するでしょう。

私なら自分でそうするでしょう。

能力が向上すれば、より多くのプロジェクトに取り組みたくなるものです。同様に、エージェントがより多くのブロガーに対応できるようになれば、より多くのブロガーと契約を結びたくなるでしょう。事業開発チームがより多くの情報を処理できるようになれば、より多くのクライアントにリーチしたくなるでしょう。そして、コンテンツ制作が速くなれば、より多くのトピックを取り上げたいと思うようになるでしょう。

蓄えられたスキルは、すぐに新たな野望で満たされた。

これが、従業員が増え続け、オフィスを移転する必要が出てくる理由の一つだと思います。

AIは必ずしも企業を縮小させるものではない。

おそらく、それが最初に強調するのは、会社とその経営者の野心だろう。

これは自分への備忘録として書き留めておいた。

野心を持つことは悪いことではない。企業は前進すべきだ。

しかし、あらゆる効率化が最終的に数字の増加、スケジュールの厳しさ、そして仕事量の増加につながるのであれば、いわゆるAI主導のプロセスは、平均的な従業員が拒否しにくい残業の増加に過ぎない。

そのため、社内では、エージェントがどれだけの時間を節約できたのかを尋ねることはますます少なくなってきている。

私が本当に聞きたいのは、最終的にその膨大な時間を誰が受け取るのかということです。

顧客にビジネス時間を取り戻させてあげましょう。

ブロガーにエージェントの時間を返してあげてください。

人事部の時間を、本当に話を聞いてほしい従業員のために取り戻しましょう。

第27版の形式を機械的に改訂するのではなく、難しい判決に法務上の時間を充てるべきだ。

コンテンツチームに、経験や好奇心、そして本当に書く価値のある事柄に時間を費やせるようにしてあげましょう。

それはまた、一般の人々が自分自身のために使える時間の一部を取り戻すことにもなる。

彼は何か新しいことを学び、仕事をより良くこなし、より早く帰宅してきちんと食事をとることができる。

管理者は、従業員を生産性と混同しがちである。

しかし、私は人間はエージェントによってエネルギーを吸い取られるのを待っている電池のようなものではないと思う。

私の考えでは、AIが組織にもたらす最大の価値は、誰もがAIに対してより真摯な情熱と喜びを持つようになることだ。

こうすることで初めて、世界に対する好奇心を取り戻し、他者との交流においてより強い信頼関係を築くことができるのです。

V. マネージャーとは何ですか？

そして、最も残酷な部分がやってくる。それは、経営陣自身だ。

以前は、マネージャーはタスクを割り当てることで自分の価値を容易に証明できた。

会議を開き、進捗を促し、日報を集め、承認手続きを行い、タスクを10ステップに分解し、全員がその10ステップを厳密に守ったかどうかを確認する。

しかし、エージェントが実行作業の大部分を担うようになると、この管理はますます煩雑になっていく。

従業員は各自のCodexツールを持ち込むことで、資料の調査、解決策の開発、スクリプトの作成などを行い、従来は複数の部署の連携が必要だったプロセスを自動化できる。

この段階で、マネージャーが本当にすべきことは、あまり多くの行動を起こさないことだ。

むしろ、私たちはこう問うべきである。

具体的な目標は何ですか？

絶対に間違ってはいけないものは何ですか？

企業はどのようなリスクを負うことができるのか？

結果はどの程度完璧とみなされるべきか？

事故が発生した場合、最終的な決定権は誰にあるのでしょうか？

何か問題が起きた場合、誰が責任を取るのか？

私はこういったことが特に苦手で、見栄えの良いPowerPointプレゼンテーションを作成する方法が全く分かりません。

しかし、これらは経営の現実である。

プロンプトの書き方を知らないマネージャーでも、学ぶ時間はまだあります。

マネージャーが明確な目標を設定できず、判断力もなく、問題が発生した際に部下に責任を押し付けるだけなら、どんなに強力なエージェントでも彼を救うことはできないと思う。

時々、AIがマネージャーに与える最大のインパクトは、ツールが新しいかどうかとは全く関係なく、AI時代においては、これまでプロセスの中に隠されていた多くの能力不足がAIによって徐々に露呈されることだと感じることがあります。

以前は、人員が不足していたとか、情報が適切に整理されていなかったとか、あるいは実行体制が整っていなかったとか言うことができたでしょう。

でも、一体何の話をしているんですか？

エージェントがすべての情報を収集し、解決策を提示し、実行コストを削減した後でも、最後の、優柔不断な決定を下せない場合、他に何を言う必要があるでしょうか？

私にも同じことが言えます。

全員が自発的に創造性を発揮することを期待しながら、同時にすべての細部を私の考え通りに行うことを要求するのは無理がある。

残業時間、メッセージへの返信速度、忙しそうな表情で人を判断するのに、結果重視の人間だとは言えません。

不明確な目標を放棄しておいて、「AIの使い方を学ぶ必要がある」という言い訳を使って、経営責任を従業員に押し付けることはできません。

これらは実際には私の極めて無能な証拠です。

したがって、AI時代において組織がどのように進化していくかは、多くの場合、その企業が以前どのような形態であったかに左右される。

人を信用しない企業は、より詳細な監視を行うためにエージェントを利用するだろう。

常に主導権を握ることに慣れている上司は、指示をより迅速に出すために代理人を利用するだろう。

人を尊重する意思のある企業だけが、エージェントを一般社員の手によって真に活用できるツールに変えることができる。

AIが自動的に高度な管理を実現することは決してないだろう。

それは月の裏側しか映し出さないだろう。

VI. 新入社員は何をすべきか？

これは私たちがうまくできていない分野の一つですが、同時に解決しようと努力している分野でもあります。新しい人材を採用しても、どのように研修すれば良いのか分からないのです。例えば、コンテンツ業界の新人であれば、情報収集、タイトルの修正、事例研究のまとめ、初稿の執筆から始めるかもしれません。ビジネス開発の新人であれば、顧客情報の整理、会議への出席、議事録の作成、提案書の修正から始めるでしょう。法律の新人であれば、最も基本的な契約書や規約に目を通すことから始めるでしょう。

これらの作業は退屈で、時には疲れる。

しかし、かつては、人々はこうした一見ありふれた作業を通して感覚を発達させていたことが多かった。

しかし今では、当社のエージェントは新規顧客に対してわずか数分で80点満点の回答を提供できます。

短期的には特に楽しい。

新入社員は、以前なら6ヶ月かかっていたような仕事を、入社後わずか1週間でこなせるようになるかもしれない。会社側から見れば、これは研修コストの削減につながり、新入社員自身も、自分が急に能力を高めたように感じるだろう。

しかし、生産性が急激に向上したからといって、必ずしもその人が真に成長したとは限らない。

もし彼がその基礎的な作業をしていなかったら、エージェントがなぜそのような行動をとったのかを理解する機会は全くなかっただろうし、AIが正解と非常によく似た間違った答えを出したとしても、彼は全く疑うことさえしなかっただろう。

私が最も恐れているのは、新参者がAIの使い方を知らないことではありません。

私が恐れているのは、彼がAIに頼るばかりで、自らの判断力を養う機会を全く得られないのではないかということです。

率直に言って、組織の中で新入社員は常に最も弱いグループだからです。

彼はしばしば途方に暮れ、どんな質問をすればいいのか、どの規則が期限切れになったのか、あるいはリーダーから「自分でやれ」と言われたときに本当に自分に決定権があるのかどうかも分からなかった。

エージェントは成果物を提供するが、必ずしもその結果を負担する能力を与えるとは限らない。

会社が結果だけを見てしまうと、彼は80点という高得点に満足して、非常に重要な局面で大きなミスを犯してしまうかもしれません。そして会社は彼に「なぜこれが理解できないのか？」と問い詰めるでしょう。

ですから、これは新規参入企業の成長にとって非常に有害であるため、私も非常に心配しています。

当社では、新入社員の成長のための道筋をどのように再設計するかについて検討してきました。

この道筋は、新参者に無意味な重労働を続けさせることを目的としたものでは決してなく、また、技能を磨くために人々を肉体労働の時代に逆戻りさせることを目的としたものでもありません。

その代わりに、私たちはできる限り多くの時間を費やし、彼にエージェントがなぜそのような行動をとったのかを説明させ、さまざまな解決策を比較させ、実際にクライアントと会わせ、ミスの結果を目の当たりにさせ、誰かが彼を支持している状況で判断を下させ、最終成果物に彼自身の署名をさせるようにしています。

新人が本当に必要としているのは、単に生産性の向上だけではないと思う。

彼は安全な環境で何度か失敗を経験し、真に理解してくれる人に訂正してもらい、そしていつか自分も他の人を支える立場になれることを知る必要がある。

新人に80点満点の回答を書けるエージェントを与えるのは簡単だ。

彼に達人への道筋を示すことこそ、真のマネジメントである。

VII. 私たちの本質

つまり、最初に話に戻りますが、だからこそ私は、社内にAIが増えれば増えるほど、私たちは従来型の企業に似てくると言ったのです。

AIが加速可能なあらゆるものを加速させた後、AIでは加速できない組織内の真に困難な部分が、ついに表面化してくるだろう。

データは自動的に整理できるが、信頼はそうはいかない。

契約書は迅速に作成できるが、法的責任はそうはいかない。

人々の間で誠実なコミュニケーションは不可能だ。顧客情報は確かに分析できるが、悪い知らせが届いたときに顧客が依然としてあなたを信頼してくれるかどうかは、分析だけで計算できるものではない。

これらは古くて、動作が遅くて、魅力がない。

しかし、小規模企業の運命は、しばしばこうした事柄に左右される。

当社は、技術的な障壁に阻まれているような企業ではありません。私たちは、この時代に少しでもビジネスチャンスを掴み、パートナー企業を支援し、生き残るための独自の道を切り開こうと努力している、小さな企業です。

私たちが生き残れたのは、予算を私たちに託してくれるクライアント、キャリアを私たちに託してくれるブロガー、オフラインイベントやバラエティ番組で私たちと協力してくれる業界リーダー、そして「AI時代にすべてを繋げる」ために共に働き続けられると信じてくれる仲間たちがいるからです。

だから私は、組織におけるデータ、エージェント、自動化の真の価値は、中間管理職から人を排除することにあるのではないと、ますます確信するようになった。

私たちがブロガータグをこれほどたくさん作成するのは、いつかブロガーのことを知る必要がなくなるためではありません。

それはまさに、彼の代理人が彼に会った時に、彼が過去に経験したことや、今彼が必要としていることをよりよく理解できるようにするためだった。

企業がエージェントに顧客情報の収集を依頼するのは、エージェントが二度と顧客に会えなくなるためではない。

そうすることで、クライアントの前に座ったときに、事前に済ませておくべきだった準備に時間を費やす必要がなくなるのです。

会議、文書、標準作業手順書を保存するのは、組織がシステムだけに頼るためではありません。

これは、新規参入者が助けを求めたり、ゼロからやり直したりする必要がなく、他の人が既に経験してきた落とし穴を避けることができるようにするためです。

AIは、人間同士のやり取りにおける不必要な損失を排除する役割を担っている。

そして、お互いを真に理解し合うための時間を、どちらか一方にもっと与えましょう。

これが私たちの真の姿です。

私たちは、わずか数十人の従業員でクラウド上で単独で事業を運営できるような巨大企業ではありません。

私たちは、この時代の最先端技術の助けを借りながら、非常に伝統的なことをきちんとやり遂げようと努力する、ごく普通の人々の集まりです。

顧客に良いサービスを提供する、ブロガーに良いサポートを提供する、新人をしっかり指導する、約束を守る、そして一緒に働く人々の生活をより良くする。

つまり、私たちはAIをますます活用するようになり、同時にますます伝統的なやり方に戻ってきているが、これは後退だとは思わない。

つまり、テクノロジーは効率性の表面的な層を徐々に剥がしていくということだ。

私たちはついに、人々の間で最も大切なものが何であるかをはっきりと理解した。

結論は

今こうして文章を書いていると、過去2年半を振り返って、実はとても感慨深い気持ちになります。

私たちはこれまで幾度となく生死に関わる危機を経験し、多くの誤った判断を下してきました。

私はまだ生きていて、もっと広いオフィスに引っ越す予定ですが、だからといって私たちが正しい答えを見つけたと断言することはできません。

AIの全面的な導入がすべての企業に適しているかどうかは分かりません。

薄い中間層と厚い最前線構造という組織形態が、AI時代において適切なアプローチなのかどうかは分かりません。

私たちが新入社員のために設計した成長パスが、最終的にうまくいくかどうかは全く分かりません。

しかし、少なくとも一つ、私が今ますます確信を深めていることがある。

AI時代における組織変革は、表面的にはツール、プロセス、データ、効率性の変化を伴うように見えるかもしれないが、究極的には、企業が従業員をどのように扱うかを試すものとなる。

あなたは創造の力を最前線で活動する人々に委ねる覚悟がありますか？

エージェントが節約してくれた時間を、クライアント、ブロガー、従業員、そして自分の人生のために返してあげたいと思いますか？

あなたは、新人がまだ未熟なうちに、失敗して成長していくための機会を与える覚悟がありますか？

問題が発生した際、彼らは手続きや報告書の陰に隠れるのではなく、自ら前に出て結果に対する責任を負う意思があるのだろうか？

これらは、企業が最終的にどのような企業になるかを決定づける要素である。

最後に、アントワーヌ・ド・サン＝テグジュペリの『故郷を離れて』からの引用でこの記事を締めくくりたいと思います。

彼はこう言った。

「職業の偉大さは、何よりもまず人と人をつなぐことにあるのかもしれない。この世で真の贅沢はただ一つ、人と人との繋がりだけだ。」

以前なら、そういう言葉を読んだ時、とてもロマンチックだと感じていたかもしれない。

しかし、会社を2年半経営し、会社が存続できないかもしれない時期を経験し、周囲の人々の数が徐々に増えていくのを見てきた今、私はこの言葉が真実だと確信しています。

最後に、将来的には、財務、法務、人事、オペレーション、ビジネスなど、さまざまな役割を担う同僚たちがどのようにAIを活用しているかを紹介する特別なコーナーを設けることも検討しています。私自身、彼らのAI活用方法を見るのは非常に刺激的です。