調査レポート: 職場におけるAIの可能性を引き出す – パート1

雇用主と従業員のAI利用に関する認識のズレ

雇用主の期待と従業員の実態

雇用主は明確な目的を持ってAIを導入しています。具体的には、初期調査の支援(62%)、ワークフローの管理(58%)、データ分析(55%)です。しかし、従業員の考えは異なります。本レポートによると、従業員のほぼ3分の2(63%)は、雇用主が想定する用途ではなく、主に自分の作業内容を再確認するためにAIを利用していることが示されています。このズレは、従業員がAIの潜在的な機能を十分に理解していない、あるいはより複雑な使い方をするだけの自信を持ち合わせていない可能性を示唆しています。

雇用主は、従業員のタスクやプロジェクトに関する初期調査の支援(62%)、ワークフローの管理(58%)、データ分析(55%)を支援するためにAIを導入したと回答しています。

しかし、従業員のほぼ3分の2(63%)は、主に自分の作業内容を再確認するためにAIを活用しています。

管理者がAIに対して抱く期待と、従業員が実際にAIをどのように利用しているかというこのズレは、職場におけるAIに関する透明性と教育の不足に起因していると考えられます。

透明性と教育の役割

このズレが生じる主な理由は、AIに関する透明性と教育の不足にあるようです。雇用主の72%は十分なトレーニングを提供していると考えているにもかかわらず、AIについて完全に教育・トレーニングされていると感じている従業員はわずか23%にとどまります。この格差は性別による違いにも表れており、男性の66%が十分にトレーニングされていると感じているのに対し、女性ではわずか44%にとどまります。すべての従業員に対応する、より包括的で公平なトレーニングプログラムが必要であることは明らかです。

AIについて完全に教育・トレーニングされていると感じている従業員はわずか23%です。

雇用主の72%が従業員はAIについて少なくとも十分にトレーニングされていると回答している一方、自分がそうだと考える従業員は53%にとどまります。

AIトレーニングに関しては性別による顕著な差もあります。男性の3分の2(66%)が十分にトレーニングされていると感じているのに対し、女性ではわずか44%にとどまっています。

AIが生産性に与える影響 – 認識と現実

雇用主の楽観と従業員の実体験

雇用主はAIが生産性に与える影響について楽観的で、60%がAIによって従業員の効率が大幅に向上していると考えています。しかし、従業員の感じ方は異なります。AIによって生産性が大幅に向上したと感じている従業員は44%にとどまり、10%はAIによって生産性がまったく向上していないと回答しています。この食い違いは、雇用主がAIのメリットを過大評価している可能性、あるいは従業員レベルでのAI活用が十分に進んでいない可能性を示しています。

雇用主の半数以上(60%)がAIによって従業員の生産性が大幅に向上していると考えている一方、生産性の大幅な向上を実感している従業員はわずか44%にとどまります。

従業員の10%(10%)は、AIによって生産性がまったく向上していないと回答しています。

時間の節約: 一様ではない実情

AIは従業員の時間を節約しており、79%が1日に少なくとも1〜2時間を節約していると回答していますが、その時間がどのように使われているかという問題があります。従業員の63%は節約した時間を業務過多の軽減に充てているものの、26%は業務以外の活動に費やしています。これは、AIが本来のポテンシャルを十分に発揮できているのか、また、AIによって生まれた時間をどのように活用すべきかについて従業員が適切に導かれているのかという懸念を生じさせます。

情報過多のこの時代において、組織はより速く正確なデータにアクセスし、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う必要があります。従来のBIシステムは多くの場合複雑でITに依存しており、この要求に応えるのは困難です。一方、セルフサービス型の組み込みBIツールは、ユーザーフレンドリーなインターフェースと直感的なビジュアライゼーションを提供し、ユーザーが自然なワークフローの中で自律的にデータを探索できるよう設計されており、インサイト取得と意思決定までの時間を短縮します。

本ホワイトペーパーでは、セルフサービス型の組み込みBIと、それがビジネスインテリジェンスにもたらす変革的影響について、包括的に概観します。セルフサービス型組み込みBIプラットフォームの課題と機能を解説し、組織にとってのメリットを掘り下げ、導入を成功させるための考慮事項についてご案内します。

従業員の79%(79%)が、AIによって1日に少なくとも1〜2時間を節約できていると回答しており、37%はAIツールの活用で3〜4時間を節約しています。

従業員の21%(21%)は、AIによる1日の節約時間は1時間未満と回答しており、多くの従業員がAIを十分に活用できていない可能性が高いことを示しています。

重要な障壁 – データ準備状況

AIにおけるデータの重要性

データはしばしばAIの生命線と表現されます。AIの文脈において、データはアルゴリズムの構築、意思決定、そしてインサイトの生成の基盤となります。正確で包括的かつ整理されたデータへのアクセスがなければ、AIシステムは効果的に機能しません。

AIでデータを活用する目的は、機械にパターンから学習させ、結果を予測させ、本来は人の介在を必要とするプロセスを自動化させることにあります。例えばAIは、顧客データを分析して購買行動を予測したり、需要を予測してサプライチェーン業務を効率化したり、マーケティングキャンペーンをパーソナライズして顧客エンゲージメントを高めたりすることができます。自然言語クエリを使えば、自社のデータに関する質問をAIに投げかけ、即座にインサイトや回答を得ることが可能です。可能性は無限ですが、それらはすべて、利用するデータの品質と準備状況という1つの重要な要素に依存しています。

データに関するジレンマ

AI導入における最大の障壁の1つが、データの準備状況です。雇用主のほぼ半数(45%)が、自社のデータはAIをサポートできる状態にないと回答しており、19%はそれをAI未導入の最大の理由として挙げています。この問題は多くの場合、データが部門やプラットフォームをまたいでサイロ化していることに起因し、AIが必要な情報にアクセスし処理することを困難にしています。データが集約され整備されていなければ、AIは効果的に機能しません。

雇用主のほぼ半数(45%)が、自社のデータ—すなわち業績、プロセス、人材、収益性を追跡する情報–がまだ整備されていないため、AIを導入していないと回答しています。

雇用主の19%(19%)は、データ準備状況こそが自社にAIが導入されていない最大の理由だと指摘しています。

多くの企業にとって、このデータ準備状況の不足とは、データが1つの中央集約された場所ではなく、部門、プラットフォーム、チャネルをまたいでサイロ化しており、チームがそれにアクセスできない状態を意味します。集約されたデータがなければ、AIは動作しません。

データ準備状況に関する従業員の視点

従業員もまた、データ準備状況の問題を認識しています。3分の1の従業員が、AIを完全に導入する前に、自社のデータを精査して正確性を確認する必要があると考えています。さらに、32%の従業員は、自社がAI対応とみなされるためには、データとAIに関するより多くのトレーニングが必要だと感じています。これは、データ準備状況が単なる技術的課題ではなく、従業員の教育とエンゲージメントの問題でもあることを示唆しています。

AIに関しては、従業員にとってもデータが最大の関心事です。雇用主の33%は、自社のデータが精査され正確性が確認されればAIをサポートできる状態になると回答しており、32%は、自社がAI対応とみなされるにはデータとAIに関するより多くのトレーニングが必要だと回答しています。

ギャップを埋めるための推奨事項

AIトレーニングと教育の強化

雇用主の期待と従業員の実態のギャップを埋めるためには、企業が包括的なAIトレーニングプログラムを優先する必要があります。これらのプログラムは、AIの技術的側面を網羅するだけでなく、日常のワークフローにAIをどのように組み込めるかについて、実践的な事例を提供すべきです。トレーニングは包括的なものであるべきであり、性別やバックグラウンドを問わず、すべての従業員がAIを利用するための十分な準備ができていると感じられるようにする必要があります。

データの集約と整備

データ準備状況は、AI施策の成功にとって極めて重要です。企業はデータの集約に投資し、その正確性とアクセス性を確保しなければなりません。これには、データサイロの解消、データガバナンスの実践、そして従業員がデータを効果的に管理・活用するためのツールとトレーニングの提供が含まれる場合があります。

AIの目標を従業員のニーズに合わせる

最後に、雇用主はAI戦略を従業員の実際のニーズやワークフローに合わせる必要があります。これは、意思決定プロセスに従業員を関与させ、AIツールに関するフィードバックを収集し、従業員のAI利用状況に基づいて戦略を調整することを意味します。そうすることで、企業はAIへの投資が真に生産性を高め、ビジネスの成功を促進することを確実にできます。

まとめ

Slingshotの2024年デジタルワークトレンドレポートは、職場におけるAIの課題と機会を浮き彫りにしています。AIには生産性を向上させ効率を高める計り知れない可能性がありますが、雇用主が想定するAIの活用方法と、従業員が実際に行っている活用方法の間には依然として大きなズレが存在します。教育、データ準備状況、AI目標のアラインメントにおけるギャップを解消することで、企業はAIの可能性を最大限に引き出し、より生産的でエンゲージメントの高い人材を育てることができます。

本ホワイトペーパーが、AIの力を活用しようとする組織にとってのガイドとなれば幸いです。現状を理解し、課題に対処するための積極的な取り組みを行うことで、企業はAI施策の成功とインパクトを確実なものにできます。

調査手法とデータの出典

本ホワイトペーパーで紹介されているインサイトと調査結果は、ファーストパーティデータの収集とインサイト分野におけるグローバルリーダーであるDynataとのパートナーシップによって実施されたSlingshotの2024年デジタルワークトレンドレポートのデータに基づいています。Dynataは、さまざまな業界・属性にわたる米国のフルタイム従業員および管理者253名を対象に調査を行い、今日の職場におけるAIの導入と活用方法に関する重要なインサイトを収集しました。

調査回答者は、AIが従業員と雇用主の双方に与える影響について包括的な視点を捉えられるよう、異なる年齢層、役職、組織階層のバランスの取れた構成を確保するように選定されました。データは全50州の回答者から収集されており、AI導入の現状とそれに伴う課題について、広範な視野を提供しています。

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