パレートの法則、いわゆる2対8の法則をご存じの方は多いと思います。業務の場面でよく言われるのは、こういう形です。本当に重要な業務は全体の2割なのに、時間の8割はその他大勢の業務に使われている。
心当たりはないでしょうか。会社の将来を左右する検討、大口顧客への提案、人材の育成。重要だと分かっているのに、手をつけられるのは時間の2割だけ。残りの8割は、書類の体裁合わせ、社内調整のメール、報告のための報告資料。この連載で申し上げてきたロングテール業務が、まさにその8割の中身です。
これまで、この構造は破れませんでした。8割の側の業務は、1つずつが小さすぎてシステム化の対象にならず、かといって放置もできず、結局は人が「エイヤー」で埋めてきたからです。忙しさの正体は、重要な業務ではなく、その他大勢の業務だったわけです。
AIエージェントは、この構造を初めて逆転させます。ここまでの回でお話しした通り、8割の側の業務の多くは、AIエージェントから見れば型のある定型業務です。任せて、確認して、育てる。それだけで、8割の雑務が2割の確認作業に縮んでいく。すると、今まで2割しか注げなかった重要な業務に、8割の時間を注げるようになります。
効果は、業務時間の削減だけではありません。空いた時間でもう一つ提案を作る、もう一社の顧客と対話する、もう一つ新しい事業を検討する。同じ人数、同じ1日でも、生み出せる成果は何倍にもなり得ます。人を減らすためではなく、人の時間から生まれる付加価値を増やすためにAIエージェントを使う。この視点が重要です。
ただし、ここで新しい問いが生まれます。空いた8割の時間で、何をするのか。重要な業務に時間を注げば、本当に成果は出るのか。実はこの問いこそ、AIエージェント導入の成否を分ける核心だと私は考えています。時間を生み出すのはAIエージェントの役割です。その時間で何を生むかは、人の役割として残ります。
では、空いた時間を付加価値へ変えるには、何から始めればよいのでしょうか。私は、業務効率化の次にデータ分析、その先にアイデーションを置いています。しかも、この3つは別々の取り組みではありません。効率化の段階で残した記録が、次の分析の材料になるからです。次回は、自動化が分析の下ごしらえにもなる話をします。
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一つひとつは小さくても、種類が多く、会社全体では大きな時間を使っている。けれど、従来のシステムでは採算が合わず、人の手と記憶に残されてきた。こうした仕事を、みなとでは「ロングテール業務」と呼んでいます。
AIエージェントの登場によって、この領域も自動化できるようになってきました。
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