AIで短くなった時間は、修正と確認まで含めて測る

AIで原稿を数秒で作れても、その後の確認に時間がかかる場合があります。SNSの作業時間を比べるなら、下書きが表示された時点で計測を止めず、公開できる状態になるまでを見たいです。

BOTANICOが公表した調査では、既存クライアント40社のうち28社が、メール対応などの日常の仕事へのAI活用に肯定的に回答しています。同時に、利用の頻度や作業時間をどれだけ減らしたかは個別に測っていないと説明されています。使っている企業が多いという結果だけでは、自分の仕事で何分短くなるかは分かりません。

試すなら、毎月繰り返す一つの仕事を選びます。例えば、確認済みの商品情報からInstagramのキャプション案を作る作業です。資料を読む、下書きを書く、事実を照合する、文章を直す、担当者の確認を受ける。そのうち、どこをAIに任せるかを先に決めます。

一回目は普段の方法、次はAIを使う方法で、各作業に使った時間を記録する案があります。ただし、二回目は資料を覚えている分だけ速くなるので、別の同程度の商品でも順番を入れ替えて試したいです。一度の速さから毎月の削減時間まで計算せず、何回か繰り返して傾向を見ます。

時間と一緒に、直した箇所も残します。価格の誤り、存在しない機能、長すぎる一文。確認が増えた理由が分かれば、最初に入力する資料を変えるのか、任せる範囲を狭めるのかを考えられます。資料や入力の扱いは社内で認められた範囲を守り、未公開の情報を試験のために持ち出しません。

評価するのは文章が速く出ることだけでなく、担当者が直せる状態で出てくるかです。公開前の誤りを見つける時間まで含めて短くなったなら、その仕事では使い道があると言えます。数字が良く見える一回を選ぶより、いつもの仕事を終えるために必要な時間を、同じ範囲で比べたいです。