「残しただけでは、資産にならない。」

― AIが、会社の記憶を“使える知識”に変え始めた。―
町工場とAIの伴走記録⑤

会社に残したデータって、
本当に「資産」なんでしょうか？

紙の日報をファイルに残す。

Excelに記録する。

Google Driveに資料を保存する。

確かに、会社には情報が残っています。

でも最近、私は思うようになりました。

「必要な時に取り出せない情報は、
本当に“資産”と呼べるんだろうか？」

今回は、そんな話です。


■ 前回、
「働くことは会社の知識資産になる」と書きました


前回の記事で、私はこんなことを書きました。

「働くことは、会社の知識資産になる。」

町工場では毎日、
本当にたくさんの経験が生まれています。

「このやり方の方が早かった」

「この製品では、ここに気をつけた方がいい」

「今日こんな不具合があった」

「こうやったら改善できた」

「お客様からこんな連絡があった」

ところが、その多くは人の頭の中にあります。

だから私は、

仕事をする
↓
話す
↓
AIが整理する
↓
会社の知識として残す

という仕組みを
作りたいと考えるようになりました。

でも、実際に進めてみて気づきました。

もう一つ、大切なことが抜けていたんです。


「残しただけでは、まだ資産にならない。」


■ 「伝わらない」
を減らすために、2つのAIを作りました


今、マルゼン工業では、
ChatGPTを使った2つの仕組みを試しています。

一つが、現場で働く人たちが使う
「伝わるくん」

もう一つが、経営者である私が使う
「伝えるくん」です。

伝わるくんは、
社員がその日に起きた出来事や、
報告・連絡・相談したいことを
AIと一緒に整理する仕組みです。

文章を書くのが得意でなくても大丈夫。

まずは自分の言葉で話す。

「今日こんなことがありました」

そこからAIが、

「いつ起きましたか？」

「どの品番ですか？」

「何個ありましたか？」

「今はどんな対応をしていますか？」

と、足りない情報を確認してくれる。

質問に答えていくうちに、
報告として必要な情報が整理されていきます。


文章を作るAIではなく、

「伝わる」まで一緒に伴走してくれるAI。


それが、伝わるくんです。


■ 外国人スタッフも、
自分の言葉で報告できる

そして今回、実際に使い始めて、

「これは大きいかもしれない」

と思ったことがあります。

うちの会社には、外国人スタッフも働いています。

当然、母国語も違います。

今までは、日本の会社で働く以上、

「日本語でうまく伝えなければいけない」

という壁がありました。

でも、AIを間に入れると、
この前提を変えられるかもしれません。

自分が一番話しやすい言葉で、まずAIに話す。

AIと一緒に内容を整理する。

そして最後に、

会社のみんなが読める日本語の報告書にする。

これなら、

「日本語が得意ではない」

ことと、

「仕事の内容をきちんと伝えられない」

ことを、分けて考えられます。

これは私がずっと考えている、


「伝わらないをゼロにする。」

というテーマにもつながっていました。


■ でも、本当に変わったのはここからでした


最初の頃は、
ChatGPTの中で報告書が完成しただけでも、

「これは便利だな」

と思っていました。

ところが、そこには大きな問題がありました。


ChatGPTの中だけで終わっていたんです。


良い報告書ができても、
それだけでは会社の知識として
十分に活用できません。

そこで今回、その報告をGoogleドキュメントとして会社側へ保存するところまで進めました。

ここで、私の中では一気に景色が変わりました。

■ AIが、会社の記憶を整理してくれる

Googleドキュメントとして会社に残れば、
次のAIにつなげられます。

保存された報告をAIが確認し、
必要な場所へ整理していく。

例えば、人ごとに整理すれば、

「この人は今月、どんな仕事をしてきたんだろう？」

という履歴を見ることができます。

さらに、品番を軸に探せば、

「この品番を、誰が、どのくらいの時間をかけて、何個作ったのか？」

という情報にもつなげていける。

品質情報が積み上がれば、

「以前、この品番で似たような不具合はなかった？」

という質問もできるようになるかもしれません。

今までは、

人が覚えている。

紙を探す。

フォルダを開く。

誰かに聞く。

という方法で探していた会社の経験を、


AIに聞けば、
必要な情報を探して目の前に出してもらえる。


ここまで来て、ようやく私は気づきました。


■ 保存することが、DXじゃなかった。


紙をデジタルにする。

Google Driveへ保存する。

それだけでも、もちろん前進です。

でも、本当にやりたかったのは、

「保存することではなく、もう一度使うこと。」

だったんです。

昨日の仕事が、

今日の誰かを助ける。

今日の失敗が、

明日の改善につながる。

ベテラン社員の経験が、

新人社員の学びになる。

一人の気づきが、

会社全体の知識になる。

そのためにAIを使う。

これが、
私が目指していたDXだったのかもしれません。


■ 「報告書」が、次の仕事の材料になる


これまで報告書というと、

「書いて提出するもの」

という感覚がありました。

上司が読む。

確認する。

ファイルへ入れる。

終わり。

でも、AIが使えるようになると、
意味が変わります。

報告書は、


「次の改善を生み出すためのデータ」


になります。

だから、報告すること自体が仕事なのではない。

大切なのは、


「その報告を使って、次に何を改善するか。」


私は、人にしかできない時間を、もっとそこに使いたい。

同じ説明を何度もする時間。

過去の資料を探す時間。

報告書をきれいに書く時間。

そういう時間を少しずつAIに任せて、

人は、

「じゃあ次はどうする？」

を考える。

そんな会社にしていきたいと思っています。


■ Work to Value

前回、

「働くことは、会社の知識資産になる。」

と書きました。

今回、その意味がもう一段深くなりました。

残すだけでは、まだ本当の資産ではない。


必要な時に、
必要な人が、
必要な知識を取り出して、
次の仕事に使える。


そこまでできて初めて、

会社の経験は本当の意味で「資産」になるのかもしれません。


人が働く。

人が話す。

AIが整理する。

会社に残る。

そしてAIが、その中から必要な知識をもう一度見つけてくれる。

その知識を使って、人が考える。

改善する。

また新しい経験が生まれる。

そして、それも会社に残っていく。


この循環を作りたい。


Work to Value

― 働くことを、価値に変える。―


そして、


「伝わらないをゼロにする。」


まだ「伝わるくん」も「伝えるくん」も完成ではありません。

専用アプリにもなっていません。

今あるAIやGoogleの仕組みを組み合わせながら、町工場の現場で一つずつ試している途中です。

でも、


「働けば働くほど、会社の知識資産が増えていく会社」


は、少しずつ現実になり始めました。

完成してから報告するのではなく、

その途中も含めて、これからもこの「町工場とAIの伴走記録」に残していこうと思います。


次は、この仕組みで実際に集まった報告を、

「必要な人に、必要な情報としてどう届けるか」。

そんなところも書いてみたいと思います。


最後まで読んでいただき、ありがとうございました。


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