プロジェクトにおける AI の役割の定義
次のプロジェクトでのチームの生産性とイノベーションの向上に役立つ AI ユース ケースを調査し、優先順位付けします。
準備時間
0 分
ランタイム
60 分
人数
1+
5 秒の要約
- プロジェクトにおけるチーム メンバーの役割と責任の概要をまとめます。
- プロジェクトにおける役割と責任を自動化または拡張する際に AI が効果を発揮しそうなすべての可能性についてブレーンストーミングを行います。
- 次のプロジェクトに最適な AI ユース ケースを優先順位付けします。
必要なもの
- AI ツール (Atlassian Rovo など)
- デジタル コラボレーション ツール (Confluence など)
- 会議室、またはスクリーン共有が可能なビデオ会議
プレイのリソース
AI ユース ケースの特定方法
次のプロジェクトの成功をサポートするために AI を使用する機会を探ります。
プロジェクトにおける AI の役割を定義する意味
AI とのコラボレーションを通じてプロジェクトを自動化および拡張することは、生産性とイノベーションに大きな変化をもたらす可能性があります。では、具体的にどこから始めればよいのでしょうか? AI をどのように使用すれば、最小限の労力で最大限の効果を得ることができるでしょうか? 最初のステップは、プロジェクトの成功を促進するために AI を使用する機会、そしてそのタイミングと使用者を調査して優先順位付けすることです。
「プロジェクトにおける AI の役割の定義」プレイを実行する理由
必要に応じて、またはアイデアが浮かんだときに AI を使用しても役立ちますが、より効率的かつ効果的な方法があります。プロジェクトの成果を向上させるために AI を使用する理由と方法を最初から計画しておくことで、最良の結果が得られます。
「プロジェクトにおける AI の役割の定義」プレイを使用するタイミング
あらゆるプロジェクトの計画段階です。計画プロセスの一環とみなし、プロジェクトまたはスプリントのふりかえりの過程でチームがテストした AI ユース ケースを再検討してその効果を評価します。
プロジェクト計画に AI を統合する 3 つのメリット
調査によると、プロジェクトの開始時に AI のユース ケースを検討すると、次のようなメリットがあります。
- 作業のスピードアップ: ナレッジ ワーカーの 24% は、チームメイトが AI をもっと活用すれば、作業がもっと速くなると回答しています。
- AI とのコラボレーションの標準化: 認識間違いはあるにしろ、他者の行動は自身の行動のヒントになります。非公開の AI ユース ケースを公開することで、人々がチームとしてより効果的に作業し、お互いの連携を維持し、一貫性と効果のある方法で AI を適用できるようになります。
- イノベーションの向上: AI を使用するチームは、AI を単独で使用する個人や AI をまったく使用しないチームよりも、革新的で独創的な成果を生み出します。
1. プロジェクトにおける役割と責任の概要をまとめる
予測時間: 15 分
最初に、該当するプロジェクトにおける主な役割と責任を定義し、文書化します。アトラシアンの無料の「役割と責任」プレイとテンプレートを出発点として使用できます。
各責任をそれぞれの実行に必要な主要タスクに細分化して具体化すれば、AI を使用する機会についてのブレーンストーミングに役立ちます。
2. AI 使用の可能性を探る
予測時間: 15 分
次に、特定のタスクの自動化や拡張に AI が効果を発揮しそうなすべての可能性を特定しましょう。ステップ 1 で概説した責任やタスクに基づいて、プロジェクト全体で AI がどのように役立つかをチームでブレーンストーミングします。
3. AI ユース ケースを優先順位付けする
予測時間: 15 分
次に、AI が最も役立つと考えられる機会を優先順位付けします。
これを行うための有効な方法の 1 つは、タスクまたは責任を人間が行う場合にかかる労力の量 (または AI による自動化/拡張にかかる労力の量) および AI の使用によってもたらされる効果の量 (時間の節約、追加のアイデアなど) を考慮することです。
たとえば、マーケティング キャンペーンの調査の多くは、多大な労力を要する作業ですが、そのプロセスを AI で合理化すれば大きな効果が得られます。
一方、ミーティング議事録の要約にはそれほど労力がかかりません。これを AI で行うのは簡単ですが、キャンペーン調査を簡素化する場合などと比較すると効果は劣ります。ただし、面倒なタスクを自動化すると、より価値のある戦略的な作業に集中するための時間と精神的な余裕が生まれるため、それでもやる価値はあるかもしれません。
ヒント: プロジェクトのタスクを追跡する
プロジェクトに関連するすべてのタスクについて考えるのに苦労している場合は、AI の追加を検討する前に、実行中リストを作成してみてください。このリストからヒントを得て、何かしらのアイデアを思いついたり、AI に何を割り当てればよいかを判断したりできるようになります。
4. 決定する
予測時間: 15 分
次に、チームメイトがプロジェクトでどの AI 機会から始めるのが望ましいかを決定します。将来再検討できるように、他の AI ユース ケースについてもメモしておきます。
ヒント: AI に詳しい仲間を割り当てる
AI の使用によってメリットが得られるタスクが割り当てられているチーム メンバーは、AI に慣れていないのであれば、AI 経験が豊富な人に頼るべきです。チーム メンバーがプロジェクトの作業を進めながら同時にスキルを磨くことができるように、これらの課題を一緒に解決するための時間を設けます。
5. AI ユース ケースのデモを行う
予測時間: 進行中
プロジェクトの進行中または終了後に、チーム メンバーに各自の作業において AI をどのように使用したかのデモを行ってもらいます。チーム ミーティング中にユース ケースを披露したり、Loom などのツールを使用して簡単なデモを録画し、特定のプロジェクト チャンネルでビデオを共有したりできます。
将来のプロジェクトでもこれらのデモを継続することで、チームは今後 AI の効果を高めるための方法をさらに定義できるようになります。
その他のパターン
AI イノベーション デー
チームが AI の使用に慣れておらず、どこから始めればよいかわからない場合は、「AI イノベーション デー」プレイを実行して、全員の理解と自信を深めることもできます。
その他のご質問がある場合は、
他の Atlassian Team Playbook のユーザーと会話を開始したり、サポートを受けたり、フィードバックを提供したりできます。
他のプレイも参照してください
AI を使用した最適化
AI イノベーション デー
生成 AI を最大限に活用するための学びと実践の 1 日です。
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人工知能チーム メイト
最初の人工知能エージェントを作成する
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AI トレーニング ワークショップ
AI を業務に活用する方法の基本を誰もが学べるように、ワークショップを開催しましょう。
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