事業のトップラインを伸ばす戦略は人間が描け
大杉：飯山さんは自動化の課題についてどうお考えでしょうか。
飯山（カナリー）：人間が注力すべき仕事は大きく2つあると思っています。1つ目は「AIの教育」です。AIを「優秀だが少し不器用な新人」と見なし、前提条件や社内ナレッジを正しくインプットする作業は人間の役割です。
2つ目は「事業のトップラインを伸ばすための戦略設計」です。CPAやROASの細かな数値調整はAIが得意としています。だからこそ人間は「ユーザーの本質的な課題はどこにあり、どう解消すれば事業が成長するのか」という上流の思考に時間を使うべきではないでしょうか。
AI活用を進めるにあたり、課題を感じているのは「人材育成」です。AIに運用を任せたほうが圧倒的に早く、正確に業務が回ってしまうため、未経験者が現場の運用を通じて育つ機会が減ってしまうという新たな悩みに直面しています。
大杉：人材育成は、まさに業界全体で直面している課題ですね。自動化を進めつつも、メンバーが成長できる環境やプロセスの設計は、今後の組織作りの重要なポイントだと感じます。
AI活用を進めるために明日からできること
大杉：最後に、これから社内で生成AIの活用を進めたいと考えている企業に向けて、アドバイスをお願いできますでしょうか。
高橋（BNNS）：ポイントは3つあります。1つ目は「現場のどの業務を削減すれば最もインパクトが大きいか」を見極め、そこから着手することです。当社では「振り返り資料作成の負担軽減」という明確な課題があったからこそ、スムーズにツール開発へ移行できました。
2つ目は「AIがアクセスできる場所にデータを集め、整理しておくこと」です。個人のローカル端末にデータが散在していては、AIが活用できません。
3つ目は「AIの出力を鵜呑みにせず、検証・監査する体制を組むこと」です。AIが出したレポートが「一見正しそうに見えて実は的外れだった」というケースは珍しくありません。内容の妥当性を人が最終チェックする仕組みを組み込むことが大切だと思います。
飯山（カナリー）：私からは「まず自分が楽しいと思える身近な領域からAIを使ってみること」をおすすめします。最初から「業務効率化」や「売上貢献」といった高い目標を掲げると、環境構築やエラー処理の段階でハードルが高く感じられてしまいます。
私自身、最初は「食事のカロリー計算と筋トレのメニュー考案」というプライベートな用途からAIを使い始めました。日常的に触る中で「こういう指示を出すと回答の精度が上がるのか」「こういうデータ形式が得意なのか」という勘所が掴めてきます。まずは趣味やちょっとした雑務でAIに触れてみて、動く楽しさを実感してから仕事に応用していくと良いのではないでしょうか。
大杉：改善インパクトの大きい領域からのアプローチと、個人レベルでの小さな体験の積み重ね。どちらも非常に示唆に富むお話でした。お2人とも本日はありがとうございました。
