企業は「リーダーシップのためのLLM」を構築することで、AIを活用した会議の真の価値を活用できる。
これまで以上に会議から多くの成果を得ていますか? そうあるべきです。
会議は、規模の大小を問わず組織にとって不可欠な慣習です。この慣習は古代ギリシャのソクラテスとプラトンの時代にまで遡りますが、今日では新しいツールやテクノロジーが登場し、会議の効率性を高め、会議に費やした時間に対する投資収益率を大幅に向上させるはずです。
多くのチームは、いまだに古代ギリシャ人がアゴラに集まったように会議を行っています。ソクラテスは、書くことは記憶力を弱め、話すことよりも劣ると考え、書くことに反対していたことは有名ですが、その後、私たちは会議の洞察を捉えることを含め、書くことの価値を認識するようになりました。今日のAIメモテイカーは、要約やトランスクリプトを自動生成することさえできます。しかし、こうした進歩にもかかわらず、多くの組織、特に経営陣は、会議の運営方法やそこから得られる貴重な洞察の活用方法を根本的に変えていません。
「メモはどうするんですか？」毎週約20人の幹部が参加するリーダーシップチームミーティングについて話し合っているとき、大規模で複雑な企業のトップレベルの幹部に尋ねました。
「何もないよ」と彼女は答えた。
彼女だけではありません。紙のノート、デジタルタブレット「Remarkable」、あるいはノートパソコンを毎回の会議に持ち歩いている人をたくさん知っています。彼らはアイデアを書き留め、疑問をメモし、議論中に浮かんだ考えを書き留めています。（あなたもそうかもしれませんね？）
それからどうする？
前回のGeekWireの記事で書いたように、「ほとんどの人は、メモの取り方や整理整頓の『システム』に満足していません。」これにリーダーシップミーティングの参加者数を掛け合わせ、さらにそれらの議論に費やされた時間の機会費用を掛け合わせてみてください。この方程式の結果は、莫大な機会損失です。
「最も有能な（そして最も高価な）頭脳が半日を会議に費やし、成果が記憶に頼っている場合、実質的にはコミュニケーションが短命で、実行可能性が記憶に左右されるスナップチャットでビジネスを運営しているようなものです」と、シアトルに拠点を置くリードAIのCEO、デビッド・シム氏は述べた。
考えてみてください。ほとんどの組織は会議を主要な意思決定の場として活用していますが、そこで生み出される豊富な情報を適切に把握し、活用できていません。失われている集合知と組織知識は計り知れません。この非効率性は組織のあらゆるレベルに波及し、進捗を遅らせ、透明性を損ないます。
リセットの時が来ました。
問題はここにあります。多くの企業はリーダーシップミーティングに多額の投資を行っているものの、そこから得られる洞察や意思決定を捉え、整理し、活用するための効果的なシステムが不足しています。現代のチームには、この多額の投資に見合う最新のソリューションが必要です。
解決策はこれです。AIを活用したツールをリーダーシップ会議の実践に統合し、「リーダーシップのための法学修士（LLM）」を構築しましょう。あらゆる議論が、実用的な洞察、説明責任、そして組織知識の蓄積に貢献するようにしてください。
昨年秋にサンフランシスコで開催されたNotionカンファレンスで、DescriptのCEOであるアンドリュー・メイソン氏が、同社がいかにして「唯一の真実の源」を構築したかについて語るのを聞きました。彼は「社内文書に文化を根付かせる」ことの重要性を強調していましたが、私も全く同感です。
Read AI の Shim はそれをさらに進めます。
「エージェントAIは…一時的な会話を、時間の経過とともに価値が増大する永続的な戦略的資産へと変換します。リーダーは、自動的に洞察を抽出し、過去の議論から議題を生成し、必要な人だけを招待しながら、その成果を広く公開できるようになります」と彼は述べた。「会議は、ただ消え去るのではなく、検索可能でマイニング可能な記録システムとなり、組織インテリジェンスを促進するのです。あなたがその場にいたかどうかに関わらず。」
リーダーシップミーティングをAI対応にするには、まず議題を見直すことから始めましょう。各ミーティングの最後の5～10分に、以下の質問を1つずつ追加し、締めくくりの練習をしてみましょう。
- ここで何を決めたのでしょうか?
- 誰が何をしますか? いつまでに?
- 他に誰が知る必要がありますか?
次に、AIを活用して情報の検索と統合を行えるプラットフォームで、メモを広くアクセス可能にするための実践を構築します。これで、組織の「リーダーシップのためのLLM」が開発されました。
AIは、要約の作成や今後の議題作成、チャットでの質問への回答などにも役立ちます。このリソースを活用すればするほど、より多くの「トレーニングデータ」を提供できるようになります。
このアプローチにより、組織全体に透明性と可視性が生まれ、チームはリーダーシップの主要な優先事項に沿わないリクエストを自信を持って拒否できるようになります。連携が強化されることで、意思決定が迅速化され、リーダーシップチームメンバー間の信頼関係が構築されます。
毎週数分を会議の規律と情報の整理に費やすことで、チームと組織のスピードをさらに高めることができます。結局のところ、可視性は明確さを生み、それがスピードを加速させるのです。
AIが生成したリーダーシップミーティングの要約を（機密情報を編集した上で）チームに転送するだけで「AIを活用している」と考えているのであれば、それはほんの表面をなぞったに過ぎません。過去6ヶ月間でどれだけのデータが収集できたかを考えてみてください。AIを活用した検索・統合機能で、その情報をどのように活用できるでしょうか？
「すべては測定から始まります」とシム氏は言います。「『一日中会議に出席していました』と言うことは、名誉の印ではなく、むしろ時間管理が不十分であることを示すサインです。」
Read AIは、データドリブンなベストプラクティスを実装し、会議の時間、期間、規模といったパラメータを最適化して参加者のエンゲージメントを最大化します。しかし、会議の最適化は、スケジュール設定だけにとどまらず、成果への容易なアクセスを確保することにも繋がります。不要な会議を削減し、情報を非同期チャネルに移行することで、同社はより分散化され、検索しやすいナレッジリポジトリを構築しました。
これが仕事の未来です。
リーダーシップミーティングの近代化に時間と労力を費やすことで、透明性と透明性のある文化を育むことができます。チームは、情報を追跡するための無駄な労力を費やすのではなく、イノベーションと高レベルの優先事項に重点的に取り組むことができます。リーダーシップのための法学修士号（LLM）は、組織のあらゆる階層にメリットをもたらします。
