AIに仕事を任せたら、空いた時間はどこへ向かうのか

「AIに仕事を任せたら、空いた時間はどこへ向かうのか」の題と、「私の仕事がなくなってしまいますね」「それも私ができます」の付箋
この記事の結論
AIにできる仕事を任せたら、空いた時間は、その人にしかできない仕事へ移るのが正解です。人は仕事を取られるのではなく、次のことを考える。その繰り返しで仕事は爆速で進みます。ただし、仕事が速くなることと利益が増えることは別の話です。リードタイムが短くなれば利益は上がりますが、受注の段階の問題などはあります。
この記事でわかること
  • AIが仕事を代わると、空いた時間は「その人にしかできない仕事」へ移すのが正解
  • 属人化をなくして仕組みにすると、次はそこもAIができる。この繰り返しで仕事が爆速になる
  • 爆速化と利益は別の話。リードタイムが短くなれば利益は上がるが、受注の段階の問題などはある
目次

先日のセミナーに参加した方の話の続きです。

その会社の社長と話していて、実は、こんな変化があったと聞きました。
参加したスタッフが、どんどんAIに任せる作業をやれるようになった。
プランもClaudeのチームプランになって、情報を共有しながら進めるようになってきた、というんです。

「私の仕事がなくなってしまいますね」

セミナーに参加する前のことです。
社長がAIを導入して、いろいろなアプリや業務効率化の仕組みを作っていくと、彼女がやっていた仕事を、AIができるようになっていきました。

そんな中で、彼女は笑いながら「私の仕事がなくなってしまいますね」と話していたそうです。

ところが、セミナーに参加した後、彼女自身が大きく成長したんです。

「それも私ができます」に変わった

セミナーの中で、業務フローを書きながら「自分のやっているこの仕事はAIにできる」とアドバイスをしました。
すると、会社に戻ってからどんどんClaudeに聞きながら進めて、「それも私ができます」「あれも私ができます」「もっとこういう風にしたらどうでしょう」と提案するようになったんです。

「私の仕事がなくなってしまいますね」から「それも私ができます」と提案する立場へ変わった、セミナー前後の変化の図

かなり状況が変化した、と聞きました。
特に印象的だったのは、彼女が笑いながらこう話していたことです。

こんなに仕事をしてくれるのに、私の給料よりもものすごく安いなんて申し訳ないな

空いた時間は、彼女にしかできない仕事へ

社長にも伝えています。
彼女の空いた時間は、彼女にしかできない仕事に移ることが正解なんです。
今までやっていた仕事が取られた、という話ではありません。

人間しかできないことをやっていくうちに、属人化を排した仕組み化ができます。
そうすると、今度はそこもAIができるようになるんです。
それもAIがやって、人間はまた次のことを考える。
仕事の中身は、この繰り返しなんですよね。

TOCでは、ボトルネックを解消すると、詰まりは次の場所に移ると考えます。

実は、この繰り返しによって、仕事が爆速で進むようになります。

作業をAIに任せ、人は人にしかできない仕事へ移り、仕組み化するとまたAIに任せる、という繰り返しの図

kintoneのアプリが、あっという間にできた

昨日も、別のところでコンサルをしていたときに、こんな話がありました。
提案を受けてAIを導入したところ、kintoneで自分で作っていたアプリが、爆速で出来上がったそうです。

本来なら1〜2年後に「なんとなくできればいいかな」と思っていたもの。
それが、さらに数段上のクオリティで、あっという間に完成したとのことでした。

それを実際に工場業務の中に組み込んだら、かなり仕事が進んで、見える化にもつながったと聞きました。

爆速化と、利益が増えることは別の話

AIを導入すると、仕事が爆速化して、かなり効率化するのは事実です。
ただ、それと利益が増えることは、また別の話なんです。

とはいえ、リードタイムが短くなって作業が爆速化すれば、おのずと利益が上がるのは確かです。
もちろん、受注の段階の問題などはあります。

仕事の爆速化と利益は別の話で、リードタイムが短くなれば利益が上がるが受注の段階も見る、という図

動画でも解説しています

このブログの内容を、ワビタン(我孫子)が約3分半の動画で解説しています。

あなたの仕事で、AIに任せたあとに空いた時間は、何に使いますか?

※AIの進化はとても速いため、少し前のブログでは前提が変わっていたり、今では当てはまらない内容になっていたりすることがあります。すべての記事を常に最新に保つのは難しいため、取り入れるときは最新の情報もあわせて確認してください。ここでは、私自身が実際に試して効果があったことを、その都度お届けしていきます。なお、TOC(制約理論)の基本の考え方は、AIが進化しても大きくは変わりません。

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