#22026-08-145分

人が黙って補っている3割

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前回、AI を入れても議事録と資料作成で止まる話を書きました。原因はモデルの性能ではなく、渡している記録の側にある、という話です。

では、記録の何が足りないのか。

人は、書かれていないことを自分で埋めている

書かれていないことがあっても、人は仕事を進められます。

分からなければ隣に聞く。前例を思い出す。場の空気から読み取る。相手の反応を見て直す。

筆者が現場で観察した範囲では、業務のおよそ3割がこの補完で成立しています。

ただし、この「3割」は測定値ではありません。要件定義から納品まで関わった案件での体感であり、診断の出発点として置く目安にすぎません。重要なのは正確な比率ではなく、無視できない量が記録の外にあるという事実のほうです。

AI が使えるのは、渡されたデータだけです。聞く相手がいません。無理に埋めさせれば、事実でないものが出てきます。

つまり、人がやれば回る仕事が、AI だと止まる。

そしてこれが、現場でよく聞くあの言葉の正体です。

「人がやるなら回っている。でも人を減らしたら回らない」

能力の話でも人数の話でもありません。 記録が業務を再現できていない、という意味です。

ここは用語を正確にしておきたいところです。本書は「3割＝暗黙知」とは言いません。

3割の大半は、言えないことではなく、言えるが言っていないことです。

これらを本書では 未記録の形式知 と呼びます。

学術的な意味での暗黙知——聞かれても言語化できないもの——は、この外側にあります。「なぜか危ない気がする」のような感覚がそれで、哲学者マイケル・ポランニーの「我々は語れる以上のことを知っている」が指しているのはそちらです。

この2つを混ぜると、話が「言語化できないものをどう扱うか」という難問に飛んでしまい、 手前にある、書けば済むものが放置されます。

なお、この「人が黙って補い、記録に残らない」現象には名前があります。 CSCW（コンピュータ支援協調作業）の分野が1990年代から扱ってきた invisible work（見えない仕事） です。

新しい発見ではありません。新しいのは、それが AI に業務を任せられるかどうかを決める、という位置づけのほうです。

念のため書いておきます。

既存システムの項目は、人間が確認するために設計されています。人間は足りない分を補完できるので、確認に必要な項目だけあれば足りました。

設計として正しかったのです。当時の利用者は人間だったのですから。

AI に同じ業務を代替させようとして、そこで初めて項目が足りないと分かる。そして厄介なことに、この不足は導入時には見えません。 人が使っている間は補完が働いて表面化せず、AI に渡した瞬間に露呈します。

自分の担当業務で1つ、思い浮かべてみてください。

その業務で、あなたが「書いていないけれど知っていること」は何ですか。

3つ挙がれば十分です。それが3割の実体で、そのままAIに渡らないものになります。

次回は、これを組織単位で見つける方法を書きます。問いは1つで足ります。

詳しくは：『AIレディ』第2章

出典