外注と外部AI担当は、役割が違います
どうも、Kazuです。
AIの話をしていると、よくこう聞かれます。
「それって、外注と何が違うんですか」
この質問、かなり大事です。
最初に言っておくと、外注が悪いわけではありません。
正確に言うと、どちらも外に仕事を頼む選択肢です。ただ、目指す場所が違います。
ただ、作業は減ったのに確認作業が増えているなら、使い方を見直すサインです。
ここを間違えると、AI導入がただの外注先追加になります。
依頼する。
上がってくる。
確認する。
修正を出す。
また確認する。
これだと、手は少し空いても、頭はずっと取られます。
外注を増やしたのに、確認作業だけ増える。
この状態、かなり多いです。
外注は、作業を代わりにやる人
外注は悪くありません。
むしろ、事業を伸ばすなら必要です。
ただ、外注の役割は基本的に「作業の代行」です。
記事を書く。
画像を作る。
データを入力する。
レポートをまとめる。
依頼した作業を、代わりにやってもらう。
ここまでは分かりやすいです。
でも、外注が増えるほど、別の仕事も増えます。
指示を出す仕事。
進捗を見る仕事。
品質を確認する仕事。
修正内容を伝える仕事。
つまり、作業は減っても、管理が増える。
これは外注の限界ではなく、型が残らないまま依頼を繰り返すと起きやすいことです。
外部AI担当は、業務の型を作る人
外部AI担当の役割は、作業を代わりにやることではありません。
もちろん、最初は作業も一緒に見ます。
でも目的はそこではありません。
目的は、その業務がくり返し回る型を作ることです。
どの資料を使うのか。
AIに何を読ませるのか。
どの順番で処理するのか。
どこで人間に戻すのか。
完成条件は何か。
ここまで決める。
外注は「今回の作業」を終わらせます。
外部AI担当は「次回から楽になる型」を残します。
外注費を減らす話ではない
ここで誤解してほしくないのは、外注を全部やめようという話ではないことです。
人に頼んだ方がいい仕事はあります。
関係性が必要な仕事もあります。
AIに渡さない方がいい判断もあります。
ただ、毎回同じ説明をして、毎回同じ確認をして、毎回同じ修正をしているなら、そこは見直せます。
外注に払っているお金だけを見ると、判断を間違えます。
本当に見るべきなのは、外注に出したあとに自分が使っている時間です。
確認。
修正。
指示の書き直し。
ここが減っていないなら、外注化は半分しか成功していません。
外部AI担当で、最初の1業務を動かす
AIを自分で覚えるより、今ある1業務を外からAI化してほしい方へ。
外部AI担当では、AIに渡せる部分、人に残す部分、最終確認する条件を分け、毎月1つの業務を回る形にします。
必要な資料は自社の環境に置いたまま進め、最終判断は事業を知るあなたが行います。