私は35年前、テクノロジーを使って企業の変革に取り組み始めました。変革に対する人々や組織の抵抗を抑えることが最大のリスクである点は、当時も今も変わりません。変革プログラムの4分の3は、新しいプロセスやテクノロジーを受け入れる準備が人々にできていないため、目標を達成できないことがよく知られています。こうしたリスクを軽減し、テクノロジーを活用した新たなプロセスを人々が学べるよう支援することは、コンサルティング業界にとって有益であり、今もプログラムを成功させる鍵の一つです。
人工知能（AI）の登場により、チェンジマネジメントとプロセスの再設計は新たな形に生まれ変わります。かつて一方通行だったものが双方向になりました。人々にテクノロジーの使い方を教えるのと同じように、テクノロジーにも人々との関わり方を教えられるようになったのです。今後、こうした人間中心の設計を適切に行えるかどうかが、AI主導の変革の成否を左右する最大の要因となります。
デジタルトランスフォーメーションで最も難しいのは、私たち「アナログ」な人間です
従来のテクノロジー主導の変革では、チェンジマネジメントの目標は、人々にテクノロジーの使い方を教え、遵守と導入を確実にするためにリーダーシップやリソースを投入することでした。その方向は一方通行です。人々は、指示を出したり結果を解釈したりするために、テクノロジーの仕組みを学びます。テクノロジーは、事前に定義されたルールに基づく厳密な指示にしか従えず、多くの場合、その出力を解釈して職業上の業務に適用するには、特定のスキルが必要でした。
AIの実証実験があらゆるところで広がる中、企業、コンサルタント、テクノロジー企業は、変革への取り組みを見直す必要があります。大規模なインパクトをもたらすAIプロジェクトを成功させるには、優れたAIモデルやアルゴリズムが必要ですが、それだけでは十分ではありません。重要な成功要因の一つは、新たなAIの能力を、人々がツールと関わる際に好む方法に深く融合させる、人間の変化を促すデザイン主導のアプローチです。これを無視する企業は、実質的なインパクトにつながらないAI実証実験をいくつも抱え込むことになりかねません。
これは、「AI観光」を実践する企業がまだ理解していない重要な点です。多くのプログラムは、機械学習アルゴリズム、高度なAIモデル、学習データセットの完成度向上に主眼を置く一方で、最も重要な成功要因、すなわちインタラクションとワークフローの設計、そしてプロセス、テクノロジー、人間の連携を調整することに取り組めていません。業界を問わず数多くのAI概念実証が進んでいるにもかかわらず、企業はAIアプリケーションの規模を拡大し、期待された利益を実現するのに苦労しています。成功している企業の事例は、ワークフローとユーザーインタラクションを熟練して目的に沿って設計すれば、導入が早まり、ビジネス上の利益につながることを示しています。例を二つ紹介します。
ある金融サービス企業は、業界で初期の顧客向けAIシステムの一つを導入していました。AIテクノロジーを適切に整えることに注力した同社は、モデルの精度とテクノロジーの準備状況を検証するためにリソースを費やしました。基盤となるテクノロジーが堅牢で、強力なビジネス上の根拠があったにもかかわらず、導入は当初の期待に届きませんでした。適切なワークフローや人間と機械のインターフェースの設計に十分注力しなかったため、導入が遅れました。
対照的に、同じ業界の別の企業は、顧客体験にAIを組み込むことを意識的に決断しました。目的に沿った設計とユーザーテストに数カ月を費やし、機能の連携とユーザー体験の設計に深く注力して、同様のAIテクノロジーを展開しました。2カ月以内に100万人を超える顧客が利用し、期待を上回りました。
こうした事例は意外ではありません。人間として、私たちの意思決定の大半は、どのように情報が提示されるかに基づいており、提示される内容に基づいているわけではありません。私たちは自分を、自由意志を持つ合理的な個人だと考えています。しかし科学が示すのは、分析や内容よりも、偏見や文脈に基づいて意思決定をするということです。
まだ納得できないなら、下の画像にあるAとBの四角を見てください。右側では、AとBの四角の色が同じだと分かります。左側では、この四角自体には手を加えず、AがBより暗く見えるような文脈を加えました。分析上の事実として、AとBの四角は今も同じ色です。しかし、人間の感覚では、左の画像のAのほうが暗いと賭ける人が大半でしょう。これは、人間の知覚において、偏見や文脈が分析や内容に勝ることを示す簡単な例です。
感情知能と意思決定の科学
感情知能（EI）は、業績や資格以上に、職業上の成功を左右する重要な要因として知られています。実際、深い共感をもって人とつながり、相手を理解する能力は、他者への働きかけが成功のより大きな部分を占める世界で、明確な優位性をもたらします。私たちは毎日、何百もの「A/B」の選択肢に直面します。「A/B」は、候補者の選定、投資、製品の選択である場合もあります。EIの高い人は、私たちの置かれた状況を理解し、よりよく関係を築き、自分が望む選択肢を私たちにとっての「暗い四角」として見せる共感力を自然に備えています。
EIは教えるのが難しいスキルであり、これまでテクノロジーに「プログラム」することもできませんでした。しかし、今は違います。この20年間のAIの進歩と並行して、神経科学や機能的磁気共鳴画像法（fMRI）などのツールの進歩により、EIも大きく発展しました。私たちは、自分自身の人間の知覚ルールを「リバースエンジニアリング」する方法を学んでいると言えるでしょう。
私はこのテーマに強い関心を抱き、数年前、デザインとテクノロジー主導のビジネス変革を、特定の方法で組み合わせる小さな実践活動を始めました。人間中心のデザインをビジネス再設計の手段として活用し、従来のプロセスマップや生産性指標を超えて、人とプロセス、人とテクノロジーの設計に焦点を当てたいと考えました。前提はシンプルです。デザインを通じて、人々がテクノロジーを受け入れ、意図したとおりに行動するよう促すインタラクションをより適切に設計できれば、トレーニングや例外への対応、コンプライアンスの確保にかかる負担を減らせます。その結果、満足感と生産性の両方を生み出せます。
学びを重ねるにつれて取り組みは進化し、当初の範囲を大きく超えて広がりました。現在、さまざまな分野で取り組みが進んでいます。IBM Designの同僚の中には、例えばアダム・カトラーのように、人々が新しいテクノロジーと協働する意欲を高めるため、AIと人間の感情面での相性をどう実現するかに注力している人もいます。多くの大学が今、人間関係を築く科学を解明し、その知見を使って、私たちが親しみを感じ、信頼できる方法でAIが人とやり取りできるよう訓練する研究に取り組んでいます。
従来の人口統計情報に性格に関する洞察を組み合わせることで、消費者の嗜好をより正確に予測できることが示されています。トーン分析ツールは、メールやツイートなどの文書を読み取り、書き手が怒っているのか、いら立っているのか、あるいは大喜びしているのかを判定し、顧客満足度を高めるためにインタラクションを動的に調整できるようになりました。
規模拡大を実現する：快適な人間とのインタラクションを実現するエンタープライズ向けAIの設計
人々の負担を取り除き、タスク完了に必要な手順を減らすAIアプリケーションを設計することは、人々に受け入れてもらうためのシンプルな方法です。データ量やクリック数を減らすと、導入を促すポジティブな体験が生まれます。反対に、近道を選びがちな行動バイアスを理解し、それを踏まえて設計すれば、生産性の低下からサイバーセキュリティの不備まで、脆弱性に関する問題を防げます。
AI主導のビジネス変革を成功させるための、いくつかの簡単な指針を心に留めてください。
- AIの能力を活用するプロセスを再構想する。目的に最適化されたAI組み込み型のタスクと、共感力を重視して最適化されたAI搭載インターフェースを設計します。
- AIと人間のインタラクションを設計する際、人間を社会的・感情的な存在として捉える。データ活用やタスクの生産性と同じくらい、行動を最適化する人間とのインタラクションを設計します。
- 人間が好まない作業をAIテクノロジーに担わせる。例えば、記憶すべきデータを減らしたり、タスク完了まで何度もクリックする必要をなくしたりします。私たちの脳や行動は、正しいことより、簡単なことを選ぶよう偏りがちだと忘れないでください。
- AIにEIを教え、ポジティブな文脈を作ることで、人間のユーザーが信頼し、自然に親しみを感じ、期待する選択をできるようにします。行動のルールの多くは「無意識の偏見」に組み込まれているため、ユーザーに何を望むか尋ねるよりもユーザーテストを増やしてください（ヒント：ユーザー自身も意識的には分かっていないかもしれません）。
- AIテクノロジーと、AIの効率を高める人間中心のインターフェース設計の両方に関する能力を高めるとともに、その対象範囲にすべてのAI実証実験を含めます。
私たちは、業務の遂行能力を大幅に高め、ビジネス成果を実現できる新たなテクノロジーの時代を迎えています。AIとテクノロジーおよびデザインの融合により、てこ、車輪、エンジン、モーターで人間の身体的な力を高めたのと同じように、負担を取り除き、認知能力を拡張するツールを作り出せます。
AIに人間の行動を教えることで、人間の偏見に対する私たち自身の理解と、互いに関わる能力が高まります。テクノロジーが人間とより効果的に関われるよう教えることが、私たち自身にも、より効果的に関わることを促すのは皮肉なことです。これは、互いに協力し、より大きな成果を達成する能力に飛躍的な進歩をもたらす可能性があります。
