AI を活用した「金曜日に問題解決」
すべてのチームには、改善できるワークフローやプロセスがありますが、そのための時間を確保するのは難しいものです。「金曜日に問題解決」を利用すると、AI を活用してワークフローを 1 つずつ改善する新しい習慣を作り出せます。
準備時間
5 分
ランタイム
3 - 8 時間
人数
1+
5 秒の要約
- 改善できるプロセスやワークフローを特定します。
- 金曜日に時間を取って、AI を活用して 1 つのプロセスやワークフローを改善する方法を学びます。
- チームとナレッジを共有して、他の従業員にインスピレーションを与えます。
必要なもの
- AI ツール (Atlassian Rovo など)
- Confluence ページなどの共有できるドキュメント
プレイのリソース
AI を活用した「金曜日に問題解決」を実行する方法
任意の金曜日に一定の時間を取り、AI を活用して 1 つのワークフローを改善します。
AI を活用した「金曜日に問題解決」とは
「金曜日に問題解決」とは、一定の時間を設定し、AI ツールを活用して既存のプロセスやワークフローを改善する習慣です。
AI を活用した「金曜日に問題解決」プレイを実行する理由
AI を活用した「金曜日に問題解決」では、主に次の 2 つのゴールを達成できます。
- 効果的でなく、非効率で面倒なプロセスやワークフローを改善するために時間を確保するようにチームに促し、提供するサービスや製品、それらを提供する体験がより良いものになります。
- AI の使用方法を学び、実際の問題を解決し、日常のワークフローに AI を取り入れるよう、従業員に促します。
AI を活用した「金曜日に問題解決」プレイを使用するタイミング
「金曜日に問題解決」は何度でも実行できますが、通常は月に 1 回程度行うのが最適でしょう。これにより、チームは、AI を活用して改善できるプロセスやワークフローを特定し、その改善点をテストする時間を十分に確保してから、次の「金曜日に問題解決」で別の課題に取り組めます。
AI 対応のワークフローの 3 つのメリット
調査によると、チームが一定の時間を設定して AI ソリューションを実践すると、次のことを実現できます。
- AI 導入のギャップを埋める: AI の重要性を 79% の経営幹部と 63% のナレッジ ワーカーが認識しているものの、自分の作業でどのように活用すればよいかわかっていません。日常業務で AI を活用する方法がわかっているチームの効率や生産性は、1.9 倍高くなります。
- 不確実性を減らす: チームで定期的に実験すると、AI のユース ケースの具体的な例を得られ、その価値を強調し、実際の業務に AI を活用する上でチーム メンバーの自信を高めることができます。
- 変革によるメリットを得る: AI を問題解決のパートナーとして扱うチーム メンバーに関するレポートでは、業務の質の向上、時間の節約 (週換算で 1 営業日相当)、モチベーションの向上が示されています。得られるメリットとして、リーダーが AI 実験を奨励しているチームでは、毎日 55% も多くの時間を節約しています。
1. 「金曜日に問題解決」を予定して準備する
予測時間: 5 分
任意の金曜日を選び、このプレイを実行します。少なくとも 3 時間、可能であれば全日を確保します。
ヒント: 事前に定期的に時間を設定する
定期的 (毎月など) にスケジュールを設定すると、一回限りのイベントではなく、定期的な習慣になります。
2. 改善するプロセスやワークフローについてブレーンストーミングを行う
予測時間: 30 分
「金曜日に問題解決」の前に、月曜日か火曜日に Confluence などのコラボレーティブなワークスペースを利用して、効果的でない、非効率な、または面倒なプロセスやワークフローについてブレーンストーミングを (チームで、または個別に) 行います。それぞれのプロセスやワークフローのゴールや目的を説明し、そのプロセスやワークフローが頓挫した、作業が遅れた、または問題になった箇所を書き留めます。
その週が進むにつれて、新しい機会を見つけるたびに、新しいアイデアをドキュメントに追加しましょう。
自身でブレーンストーミングを行う場合は、チームメイトとページを共有し、フィードバックやアイデアを提供してもらいましょう。
3. AI を活用して金曜日に問題解決
予測時間: 3 - 8 時間
「金曜日に問題解決」の実行時には、当日に取り組むプロセスまたはワークフローをリストから 1 つ選びます。選んだ問題にすべての時間を費やすようにし、通知をオフにしたり、音楽を聴いたり、集中できる静かな場所を見つけたりして、妨げになるものを最小限に抑えます。
さまざまな AI ツール、方法、実験を試して、プロセスやワークフローを改善します。次に例を示します。
- AI エージェントを構築してみる
- AI トレーニング ワークショップを参照し、インスピレーションを得る
- Atlassian Rovo などの AI ツールに、ソリューションをブレーンストーミングして構築を始めるように依頼する
4. 情報やナレッジを共有する
予測時間: 10 分
最後に、ソリューションのデモを共有して、チームメイトに成功や課題、次のステップを伝えます。Loom などのツールを使って短い動画を録画し、Slack や Teams の特定のチャンネルで共有することもできます。
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。
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