聞楽 凹非寺より
量子位 | 公式アカウント QbitAI
お願いです、AIには仕事を手伝ってもらうために使っているのであって、入社研修をしてやるためじゃないんです！
AIを開くたびに、手元の仕事を投げようと気合を入れるんですが。
そして、まだ要件を言い終わらないうちから苦しくなってくる。。。
グループチャットで話したこと、ファイルで修正したこと、途中でお客さんが方針を変えたこと……どれもちゃんと記録があるのに、AIの前では——
はい、全部もう一度説明し直し。
チャットを漁り、ファイルを探し、背景を説明し、資料を渡し終えたらさらに付け足すかもしれない：「お客さんが後に考えを変えたので、最初のやつ通りに書かないで」。
AIは確かにとても賢いのですが、教育係は少しばかり疲れます。
しかも、ようやく仕事が仕上がったら、今度はダウンロード、転送、システム入力、同僚への通知……手間を省くつもりだったのに、自分が先に資料係兼ファイル転送アシスタントになってしまいました。
もし可能だとしたら、AIが働きに来る前に、自分で仕事の背景を把握しておいてくれるというのは。。。
ああ、本当に見つけてしまいました。騰訊（テンセント）がやったこのことは、まさに対症療法だと思います——
企業微信とWorkBuddyの正式連携により、AIがそのまま企業微信のサイドバーとアドレス帳に入り込みます。
外部ソフトへの切り替えも、別途クライアントのダウンロードも不要。企業微信アカウントでワンクリックログインでき、毎日使っているあのチャット画面で直接仕事を依頼できます。
さらに重要なのは、それが白紙ではないという点です。許可された範囲内であれば、企業微信内のメッセージ、ファイル、スケジュール、メールをすべて理解し、活用できるので、教育は一切不要です。
仕事が終わったら、ダウンロードやエクスポート、何度も転送する必要もなく、生成されたコンテンツ、ドキュメント、ファイルはそのまま企業微信の会話、マイクロディスク（WeDrive）、業務ワークフローに戻されます。
企業にとって、今回の連携の価値は、AIを本当に日常業務に入り込ませることです。企業が蓄積した知識や経験がより呼び出しやすくなり、仕事の成果がチーム内で継続的に流通・再利用され、資料探しや情報のすり合わせ、ファイル送信を繰り返す協働コストを減らせます。
個人の効率化が各業務环节に浸透すれば、上流と下流の協働はよりスムーズになり、チーム全体もより速く納品できるようになります。
ついに来た！！！
AI同僚が仕事の記憶を持って出勤
最も頭が痛いのは、やはり毎日爆発するグループチャットのメッセージです。
数百件の未読のほとんどはまったくの新しいタスクではなく、誰が返信を待っているのか、どの要件がまた変わったのか、どの案件がもう待ったなしなのか……これらはすべてチャット履歴に散らばっていて、自分で手動でさかのぼり、画面を上下にスクロールしながら、断片的な会話を少しずつ前後の流れに組み立てるしかありません。
ご心配なく！WorkBuddyが企業微信のサイドバーとアドレス帳に入り込むと、会話できるボットになります。
許可すれば、それは未読の優先順位を整理し、チャット履歴を検索し、個人チャットやグループチャットの履歴を読み取ることができ、転送されたグループチャットの要約・抽出もできるので、ぐちゃぐちゃのグループチャットをそのまま整理してくれます。
たとえばプロジェクトのグループチャットなら、すでに確定した結論、その後起きた変更、まだ宙吊りのままの未解決問題、そして次のステップで誰が何を担当するのかを取り上げてくれます。
グループチャットで交わされた議論の流れと意思決定は、そのままタスクを理解する根拠になります。
もうプロジェクトの背景をまとめた小文を手作業で用意して、コピペでAIに食わせる必要はなくなった。
端的に言えば、いわゆる仕事のコンテキストとは、みんなが何について話したのか、話がどこまで進んでいるのかを把握することだ。
もちろん、仕事の情報がすべてチャット欄にあるわけでもない。
グループチャットでの「案の通りに実行せよ」という一言、その詳細はどこかのドキュメントに隠れているかもしれない。「表のデータを見ろ」という一言なら、重要情報はマイクロディスクのファイルに眠っている可能性がある。
会話の解析だけに目を向けていると、提出する報告には核心となる情報が欠けがちになる。
そこで今回のアップグレードでは、ファイルのリンク部分も補完された。WorkBuddyは内蔵ブラウザで企業微信（WeCom）のドキュメントを開くことができ、マイクロディスク内のファイルを直接呼び出して整理・分析できる。。
チャットで経緯を説明し、ドキュメントで方案やデータを補完する——この2つについて、ダウンロード、パッケージ化、インポートして、別のAIツールに移す必要はない。
引用したい会話があれば、該当する会話範囲を指定するだけ。使いたい資料があれば、ファイルを直接タスクに取り込めばよい。
権限は引き続き管理可能だが、繰り返しの操作は省ける！
始める前の便利さだけでなく、作業が終わった後の納品も同じワークフローの中で完結する。
WorkBuddyが生成した資料庫ファイルは、企業微信に直接送信できるほか、マイクロディスクに保存することもできる。
共有パネルには企業微信の配信チャネルが追加され、ドキュメント内で直接@メンションしたり、企業微信の同僚を招いて一緒に編集することもできる。。
生成、保存、配信、二次編集、すべてが元々のオフィスワークの連携路に沿って進む。
メッセージとファイルを扱えるだけではない。スケジュール・会議、メールの機能もまとめて連携された。。
スケジュールの確認や変更、会議室の予約、オンライン会議の開催、議事録やTo Doの呼び出しができる。
メールの検索、送受信、返信、転送も可能だ。
楽ちん、本当に楽ちんだ。
しかも企業微信でやり取りする相手は、日々協力する同僚だけではなく、大量の外部顧客もいる。
この能力が顧客とのコミュニケーションにも同様に対応できるなら、それは会社員の自分を解放するだけのものではなくなる——
情報を蓄積し自動処理するこの能力は、当然のことながら企業の実際のビジネスにも活かされ、節約できるのは一人の時間だけではなくなる。
個人のサボり道具が一瞬にして会社のコスト削減の切り札に変わる。
まずはこのテック企業の話だ。同社の顧客リードは、以前は複数のチャネルの資料入力フォームに散らばっており、手作業で集計してから割り当て、営業が顧客とWeChatでつながった後も、帰属の判断や意向の識別を行い、最後に情報をCRMに入力する必要があった。
顧客が何と言ったかを記録し、顧客が誰かを記録し、いつ追加したか、誰が追加したかも記録しなければならない。
コミュニケーションも業務なら、登録も業務だ。ただ、登録作業が重なると、誰もが問いたくなる。
これらを二度と入力しなくて済むようにできないのか、と。
そこで、この会社はWorkBuddyを導入した。
各チャネルのリードはまずWorkBuddyによって一括収集され、企業微信のスマート表に統一して入れられ、その後チームメンバーに割り当てられる。
みんなが同じ表を囲んで作業するため、リストが各自の手元に散在することはもうない。
営業が顧客とWeChatでつながると、顧客情報、追加者、追加日時が自動的に表に同期され、企業は追加日時などの既定のルールに基づいて帰属を確定する。いわゆる「顧客の確保（锁客）」だ。
これはなかなか実用的だ。顧客が結局誰のものなのかは、事前に記録を残しておくのが最善で、本当に成果が出てから大勢で後から考古学調査をするのは避けたい。
さらにその後、営業は従来通り企業微信でコミュニケーションを取り、AIがやり取りの記録に基づいて意向を識別し、高意向の顧客に該当するタグを付与する。WorkBuddyはさらにこれらの情報を読み取り、企業のCRMに入力する。。
顧客の引き込み、顧客の確保、タグ付け、入力が、一本の流れとしてつながった。
営業は顧客と話をしっかり詰めることに集中でき、登録や同期といった作業も、話が終わってから後回しで埋める必要がなくなる。
会社にとっても、統一された記録に基づいてフォローアップを進められ、特定の社員の記憶力に頼り続ける必要がなくなる。
△画像はAI生成
それ以外にも、現場にはもう一つ悩みがある。ベテラン社員にとってはあまりに当たり前のことほど、新人には全然わからないんだ！！！
どの顧客に連絡すべきか、どんな返信ならさらにフォローする価値があるか、どんなタイミングで話を深めるのが適切か、そのすべてに経験が詰まっている。
研修で聞いたことは聞いたでも、いざ顧客の前に立つと、頭はやっぱり真っ白なまま。
ある大手証券会社は、企業微信（WeCom）とWorkBuddyを使って、こうした経験の部分をサービスのプロセスに支援として組み込んだ。
AIは製品の特徴や既存顧客の属性と組み合わせて手がかりを抽出し、社員が今まさにサービスすべき顧客を見つけるのを助ける。顧客に接触した後は、AIがフィードバックを整理し、意向を識別して、社員が迅速にフォローできるようにする。
専門コンテンツの準備も変わった。
WorkBuddyがデータを分析し、専門的な表現を顧客が理解しやすいレポートに変換する。レポートの基本版の作成は2〜3日から数分に短縮された。
この仕事のテンポの違いは、ちょっとやそっとじゃない。社員は時間を内容のチェック、顧客の理解、その後のサービスに戻せる……白紙の文書を前にぼんやりする時間も減らせる。
優秀な社員のあの経験も、ついに「あの人について学びなさい」という口頭の指示から、他の社員が本当に使えるサポートへと変われるのだ。
まさに新人の救世主！
△画像はAI生成
さらに製造業もある。ある種の利益ロスは、返信されていない顧客メッセージよりも深く隠れている。
端材、在庫、見積もり誤差、金型の重複製作。どれか一つを取り上げれば会議を開くほどでもないが、溜まれば、どれもお金を流出させ続けている。
あるマグボトル企業がまさにこの状況にぶつかった。
専用のシステムを買うには十数万元からで、しかも自社の業務に合うとは限らない。Excelと人力で無理に管理すれば、データは散らかり、仕事は漏れやすい。
結局「とりあえずこれで使っておこう」の一言で済ませるしかなく、この「とりあえず」が、長く続いてしまうかもしれない。
WorkBuddyを導入してからは様子が違う。
新製品開発の金型見積もり工程では、設計参照表、金型在庫リスト、工程価格表を直接、企業微信のスマート表に放り込める。
AIがデータを読み、見積もりシステムを呼び出し、見積もり表を取得し、その結果を設計参照表に書き戻す。
再利用できる金型の在庫があるか、材料価格が最新か、各金型がいくらか、これらの事項を同じプロセス内で調べて計算できる。
具体的なコスト計算ができるようになったことで、以前は単独でシステムを買う価値がないと思われた場所も、真剣に管理する機会が生まれた。
AIは世界を救うのに忙しくしているのではなく、まず工場のこうした小さな帳簿をはっきりさせてくれた。少なくとも私はそれで十分素晴らしいと思う。
△画像はAI生成
ただし、仕事ができるだけでは足りない。AIを本当に使いこなすには、やはり会社のルールに従わなければならない。
AIの入社も会社のルールどおりに
個人がAIを使うのと、会社がAIを使うのはまったくの別物だ。
個人が資料を処理するなら、ファイルをアップロードして要件を伝えれば作業を始められる。
しかし企業の中では話が違う。どの資料を誰が見られるのか、どの操作に誰が権限を持つのか、仕事の後に誰が承認するのか、すべてルールで管理されている。
企業のオフィス業務では権限、分担、そしてコンプライアンスが重視され、AIはすべての資料をむやみに閲覧してはならないし、勝手に決裁することもできない。
AIをチームに迎えて実際に働かせたいなら、まず組織の関係を把握し、会社のこの規律を守ることが必要だ。
企業微信とWorkBuddyをこのようにつなげることで、最も直接的なメリットは、大掛かりな工事なしで済むことだ。その場でのアップグレード。
企業既存の企業微信（WeCom）の組織構造とID体系をそのまま利用し、アカウントの割り当て、権限の設定、利用量の管理を行う；
みんなが毎日使っている企業微信（WeCom）でチャットやタスクの割り振りを行い、AIの利用の境界線を企業が一元管理できます。
AIが会社に出勤してくるからといって、オフィスシステム全体をわざわざ改装し直す必要はありません。
WorkBuddyは、企業微信のアドレス帳に新しく入ってきた同僚のような存在で、普段のチャット画面からタスクを指示でき、導入のハードルはほとんどありません。
徐々に、会社が長年蓄積してきた情報も、実際に活用できる真の資産へと変わっていきます。
一人の人が企業微信で長年やり取りしてきた仕事の考え方、開いた会議、書いたドキュメント、構築したナレッジベースは、これまでバラバラに存在していましたが、連携によって、こうした蓄積をワンクリックでAIに呼び出させ、整理させることができます。
部門をまたぐ業務のボトルネックも解消できます。
仕事が滞る原因の多くは、情報をコピー＆ペーストしてやり取りしなければならない点にあります。
企業微信とWorkBuddyを組み合わせれば、部門横断・システム横断のタスクをつなげられ、作業が終わると結果が自動的に企業微信の会話、表、承認フローに戻り、次の工程へそのまま引き継がれ、進捗の監視や遅れのリマインドも可能です。
個人の生産性向上、顧客経営、組織コラボレーションという3つの層が重なって初めて内外一体のインテリジェンス化と呼べるものであり、これは単にAIチャットウィンドウを1つ追加するだけのものとは比べものになりません。
以前のAIの恩恵は、多くの場合ごく一部の人たちの手に握られていました。優れたプロンプトを磨き上げ、ツールを自在に使いこなし、自分一人は高いスピードで成果を出せる一方で、チーム全体の効率はさっぱり向上しないという具合でした。
しかしこうした経験、フロー、ルールがすべて会社のものになれば、それは全員を把握し、すべてのことを記憶し、すべてのルールを守る企業のアドオンとなる——
いざというとき、本当に頼りになるのです。
以前は入社時研修をしなくて済むよう頼んでいたものですが、今やAIはビジネスを私以上に熟知しています。
そのうち今度は私がAIに補習をお願いする番になるかもしれませんね（doge）。