生成AIを人材育成に活かすとどうなるのか 成功のポイント、必要な知識、スキル、進め方を解説
生成AIの活用は、今や多くの企業で欠かせない成長戦略の一部となり、企業内での様々な活動に生成AIを取り入れることが急務となっています。本記事では、そうした生成AI活用の中でも、人材育成に特化した内容を解説していきます。生成AIを活用した人材育成の基本から、現場で実践できる具体的な手法までを網羅的に解説します。企業が直面するスキル不足や育成コストといった課題に対して、効果的な解決策と進め方を提案します。
そもそも生成AIが得意とすること・特徴
一般的な内容のテキスト作成
生成AIは、与えられたテーマに沿った内容をスピーディに文章としてまとめることが得意なツールです。過去の膨大なデータをもとに、テーマに関連する知識や情報を抽出して、一貫性のある文章構成を生成します。例えば、初心者が学びたい内容や、未経験の分野についての概要を手早く知りたいときに非常に役立ちます。
ただし、自動生成された文章には注意が必要で、生成AIが提供する情報は必ずしも正確とは限りません。生成AIの応答は、過去のデータに基づいて推論しているため、誤った推測の情報や古い情報が含まれる場合があります。アウトプットされた内容をそのまま鵜呑みにせず、適切な確認作業を行い、最終的には人の目で精査することが重要です。
定性的なテキストデータを構造化し定量化し、分析できる
生成AIは、テキストデータからテーマや重要な情報を抽出し、構造化されたデータとして集計・分析するのが得意です。通常、アンケートや会話記録のように、形式や内容が統一されていない多様なテキストデータは、直接的な分析が難しいですが、生成AIならばそれらの情報を項目ごとに整理し、分析しやすい形に整えます。
例えば、顧客の声を集めたアンケートや、さまざまな場面での会話データなど、異なる内容や表現が混在するデータも、生成AIを使うことで生成AIにより「主要な課題」や「共通するニーズ」を抽出し、具体的な項目に分けて集計・分析ができます。そのため、今まではデータ化できなかった「会話」や「自由記述」といった情報も、生成AIによりデータとして活用できるようになり、最適な戦略立案や業務プロセスの確立に役立てられます。
ワンポイントナレッジ：「データ化」と「デジタル化」の違い
デジタル化とは、手書きメモや口頭の指示などをコンピュータで扱えるデジタル情報に変換することを指します。一方で、データ化とは、デジタル化された情報を集計・分析し、実際の活用が可能な形にすることを意味します。この違いを理解することで、生成AIの活用においてどのようなデータを蓄積すべきかが明確になります。
「繰り返しの判別」を代行してくれる
生成AIは、繰り返し作業、特にパターンに基づいた「判別」を大量に実行するのが得意です。文章の誤字脱字チェックや、日付や曜日・時間帯の正確性を確認するといった、特定の基準に沿った確認作業を短時間でこなします。
ここで重要なのは「判別」であり、「判断」ではないという点です。
判別とは、既知のルールやパターンに基づいて選別や区別を行うことで、生成AIはこのプロセスを得意とします。しかし、「判断」は人に委ねられる部分が多く、これは生成AIがまだ苦手とする領域です。判断はクリエイティブな発想やケースバイケースの対応が求められるためです。
生成AIは、あくまで過去のデータをもとにした「判別」を行うため、繰り返しが多い作業や基準が明確なチェック項目の効率化においては非常に効果を発揮します。ただし、100％の精度ではないので注意が必要です。
人材育成領域で生成AIを活用できるシーン
研修プログラムの素案作成や業務プロセスの可視化
生成AIを活用することで、研修プログラムの素案作成や業務プロセスの可視化が効率的に進められます。ただし、生成AIに任せた場合、どうしても一般的な内容に偏りがちです。そのため、自社特有のニーズや業務プロセスに適応させるには、オリジナルの内容に仕上げる工夫が必要です。
一例として、インタビューの活用が効果的です。社員や関係者に対してインタビューを行い、その録音を生成AIで書き起こし、自社の実情に合わせた内容に基づきプロセス化・プログラム化していく方法です。生成AIが出力した素案をもとに、人が最終的な調整を行うことで、より実践的で効果的な研修プログラムが出来上がります。
客観的でバイアスのかからないアセスメントが短時間で可能
スキルアセスメントは人材育成において欠かせないプロセスです。現時点でのスキルがどれくらいのレベルかわからなければ、当然ギャップも分からず、最適な改善施策を打つことはできません。しかしながら、アセスメントは非常に手間がかかるうえ、人によってはバイアスがかかってしまい、大規模になればなるほど客観的で頻度の高いアセスメントは困難になります。
生成AIを活用すれば、日々の活動データをもとに、統一された評価基準で迅速かつ客観的なアセスメントが可能になります。また、成長の進捗としてグラフ化したり、個別の課題に応じた学習コンテンツのサジェストまで可能になり、個別最適化されたトレーニングを実施することも可能になります。従来よりも効率的かつ効果的に人材の育成が実現でき、組織全体のスキル向上をサポートします。
例えば、営業スキルのアセスメントにおいて、以下が挙げられます。
■商談、電話、メールをデータ化し、生成AIに独自の評価基準を学習させる
各個人のスキルの現状を定量的に可視化できます。大量の評価をバイアスなく短時間で行えるようになり、個人やチームのスキル育成に活用できます。
■リードのスコアリングと分類
過去の商談データや顧客とのやりとりを分析し、リードのスコアリングと分類を行うことが可能です。リードが持つ特徴や商談の進展状況に基づいて、成約の可能性が高いリードを優先的にリストアップし、営業チームが効率よくアプローチできるようサポートします。
■顧客対応の質の分析とフィードバック
営業担当者が顧客に対して行った対応内容を分析し、対応の質や改善点をフィードバックすることも可能です。電話やメールでのやりとりをAIが分析し、「顧客の質問に適切に答えているか」「製品の強みを的確に伝えているか」といったポイントを評価し、改善案を提示することで、営業スキルの向上につなげます。
■見込み客の関心度合いの予測
顧客の行動データ（サイトの訪問履歴、ダウンロードした資料、開封されたメールなど）を収集・分析し、生成AIで関心度合いを予測することも有効です。営業担当者がどのタイミングでアプローチすべきか、またどのような情報を提供すべきかを事前に把握でき、顧客の関心を逃さない営業活動を展開できます。
生成AIによる評価が有効に機能するためには、自社独自の評価基準をAIにしっかり覚えさせることが重要です。たとえば、「どのレベルまで達成していれば何点にする」といった具体的な基準設定が精度の高い評価の鍵となります。
生成AIによる人材育成を社内で進めていくには
経営層と現場の合意
生成AIを人材育成に活用するためには、まず「経営層の合意」を得ることが重要です。AI導入のメリットや長期的な成果を共有し、経営陣のサポートを確保することで、社内での取り組みがスムーズに進みます。その際、ROIの可視化が重要です。ROIを算出するパターンは大きく2パターンあります。
- 現業務を生成AIに代替させるケース
生成AIが無い場合にかかるリソースと、生成AIを導入した場合にかかるリソースの差を単純に割り出し、導入コストと比較することでROIを算出できます。 - 現業務に無い理想の業務を実行するケース
生成AIを活用すると、今までは技術的やリソース的に不可能だったことが可能になるケースがあります。その場合、現業務の圧縮ではないのでROIの算出は少しハードになります。まずはその理想の業務をすることによって、どれくらいの経済インパクトが出るかを算出し、そこと導入コストとを比較することでROI算出ができます。
次に、現場の合意ですが、現場は上記1のケースは喜んで受け入れてくれやすいですが、2の場合はそもそもの業務が増える可能性があります。そこで、1とセットで進めつつ、理想の組織状態やその道程・プロセスに合意してもらい、組織全体で生産性を伸ばすことを一緒に目指してもらうことが必要です。
社内ルールの整備とAI知識の向上
各層から合意をもらったあとは、「社内ルール」を策定する必要があります。データの取り扱い方法やセキュリティ基準、AIが果たす役割の範囲を明確にし、運用上のリスクを軽減するためのものです。また、社員が生成AIを効率的に活用するためには、AI周りの基本的なスキルや知識のインプットが欠かせません。
具体的には、AI人材に求められる以下のスキルが推奨されます：
- 生成AIの基礎：AIがどのように機能し、何が得意で何が不得意かを理解する
- プロンプトの活用：生成AIを効果的に使うための質問や指示の出し方を学ぶ
- セキュリティと倫理観：データのプライバシーや倫理的な問題についての知識
- 活用のポイント：生成AIを業務に適用する際の効果的な方法論や注意点
これらのスキルと知識を社内で共有し、トレーニングを通じて浸透させることで、生成AIの活用がより実践的かつ安全に行えるようになります。
とはいえ、「言うは易く行うは難し」で、実際に上記を進めていくのは至難の業です。特に関係者が多くなりがちな大企業では、非常に大きなリーダーシップと理論武装が必要になります。弊社XpotentialではこのようなAI導入による生産性向上推進もサポートしておりますので、まずはご相談ください。
まとめ
生成AIは、テキスト生成や情報の構造化、パターン化された判別作業において、私たちの強力なパートナーとなる可能性を秘めています。人材育成の分野では、研修プログラムの作成や業務の可視化、客観的なスキル評価など、様々な場面での活用が期待できます。
効果的な導入のために、次の3つのポイントを押さえておきましょう。1つ目は、経営層と現場双方の理解と協力です。数値で示せる効果と、組織としての理想の姿を共有することが重要です。2つ目は、適切なルール作りです。データの取り扱いやセキュリティ面での基準を明確にし、安全な運用を目指します。3つ目は、AIリテラシーの向上です。基礎知識やプロンプトの活用法、倫理的な配慮など、必要なスキルを組織全体で育んでいく必要があります。
特に大規模な組織では、これらの取り組みには強いリーダーシップと計画的な推進が求められます。しかし、着実に進めることで、AIを活用した効果的な人材育成の実現が可能となるでしょう。新しい可能性に向けて、一歩を踏み出してみませんか。
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