Velros AI運用チームと単純な繰り返しツールの違い

単純なくり返しの道具は、画面の位置を覚えます

マクロや画面自動化は、何をしているのかを理解しません。三番目の欄を押し、次の窓の四行目を読む、という順番を覚えます。順番が変わらないあいだは、人より速く正確です。

だから画面が変われば、その朝に止まります

ストアがボタンを動かし、銀行がログイン画面を作り直し、表に列が一つ増える。順番が合わなくなります。道具は間違いに気づかないまま別の欄を読むか、そのまま止まります。気づくのはたいてい顧客です。

費用はライセンスではなく、直す人にかかります

最初の見積もりではライセンスが目に入ります。実際に積み上がるのは、画面が変わるたびに順番を合わせ直す時間です。自動化した仕事が増えるほど直すものも増え、そのやり方を知っているのは社内に一人だけ、ということが起こります。

最初の例外に出会ったとき何をするか。ここで道が分かれます

「注文番号をなくしたのですが返金できますか」。順番を覚えた道具はそこで止まります。文を読むほうは、何が欠けているかを突き止め、埋めるための問いを作り、判断の要る部分だけを人へ上げます。マッキンゼーが生成AIの影響を自然言語の理解を要する活動に置いた理由がここにあります。その活動は全労働時間の約25%と見積もられています。

McKinsey, The economic potential of generative AI · 2023 · グローバル

台本ではなく、基準を残します

スタッフが下書きを直せば、その言い回しと理由が会社の基準として残り、翌週は同じ場面で直すことが減ります。順番を覚えた道具は、直されても学びません。同じ修正が手作業でくり返されます。

それでも単純なくり返しの道具が正解の場所はあります

様式が固定され、件数が非常に多く、例外が事実上ない仕事。決まったファイルを決まったフォルダへ移す、同じ表を毎朝同じ位置に貼る。判断のない仕事に、判断するものを付ける理由はありません。