私たちはCookieレスで計測可能なアクセス解析ツール「QA ZERO」「QA Analytics」を開発しています。「QA ZERO」「QA Analytics」は、DevinやClaudeといったAIが開発、プロジェクト管理、設計の大部分を担う先進的な開発体制にチャレンジしています。
プロダクト開発だけでなく私たちのチームメンバー全員、日ごろからAIと会話をしながら業務をしているので、今ではDevinやClaudeだけでなく、ChatGPT、Gemini、NotebookLM、GensparkなどAIは欠かせない存在です。
そんな中、先日丸山と雑談していたところ、「仕事の質」「効率」「楽しさ」の三要素を両立させるためには、不確実性を排除しようとするのではなく、「どう扱うか」が重要だよね、という話題になりおもしろかったので、Geminiに整理してもらいました。
目次
AIは不確実性を「消す」のではなく「構造化する」
AIの強みは、曖昧な状況の中からパターンを見出し、具体的な選択肢を提示する点にあります。例えば、顧客からの問い合わせに対し、過去の傾向に基づき「想定される論点」をAIが提示したり 、売上予測において外部要因や季節性を加味した「複数のシナリオ」を作成したりすることが可能です 。
これは、不確実性そのものをなくすのではなく、「透明にして、人が扱いやすい形に整理する（構造化する）」というAIの役割を明確に示しています。
マーケティングの現場では、消費者の行動予測やトレンド分析において、AIが提示する多角的な視点が、より実用的な戦略立案に貢献するでしょう。
「許容範囲」の設定が、仕事の質と自律性を守る鍵
実際の業務、特にアイデアやクリエイティブな要素が求められるマーケティングやWebサイト運営においては、「完璧を目指すと無限に手間がかかる」領域が少なくありません 。例えば、「提案書の構成は80点でよしとする」といった判断や、「日報の要約はAIに任せ、人のチェックは週1回で済ます」といった運用が考えられます。ここで肝心なのが、“どこまでAIに任せ、どこから人が介入するか”という「許容範囲」を明確に設定することです。
この許容範囲が定まることで、「人が毎回ゼロベースで悩む」というストレスが減り 、「AIの出力に不満を抱く」状況も軽減されます。
さらに、「改善のためのプロンプト修正」も習慣化しやすくなるため 、結果として仕事の質、働く上での自律性、そして効率が向上するという好循環が生まれます。
Webサイトのコンテンツ作成であれば、AIに記事のドラフト作成を依頼し、編集者が専門性と人間味を加えるといった使い方が、この「許容範囲」の具体的な実践例となります。
不確実性を「楽しさ」に変える共創体験
不確実性は、ともすれば不安や懸念の対象となりがちですが、適切に扱うことで仕事における創造性や没入感の源泉にもなり得ます。
例えば、「正解が一つでない」状況でAIと対話しながら企画を練ることや 、「完璧ではないAIの出力」にツッコミを入れながら人が仕上げていくプロセスは、まさにその典型です。
また、「人とAIの視点がズレる」ことから新たな着想が生まれることもあります。
こうした不確実性の扱い方を「遊びの余白」として捉えることができれば、AIとの共創は単なる自動化を超え、仕事の楽しさを高める体験へと昇華します。
マーケティング戦略のブレインストーミングでAIを議論相手にしたり、Webサイトの新しいデザインコンセプトをAIと共に探求したりすることは、まさにこの「楽しさ」を追求する取り組みと言えるでしょう。
タスク特性とAIエージェントの役割のマッピング
業務を効率的に進めるためには、タスクの特性とAIエージェントの役割を適切にマッピングすることが重要です。
低不確実性 × 反復ルーチン
例として請求書のクロスチェックや、プログラミングにおけるコードの自動テストなどが挙げられます。この場合、全自動化を進め、人は例外処理に集中します 。
低不確実性 × 創造価値小タスク
FAQの下書き作成や、簡単なスクリプトの下書き作成などが該当します。AIが起案し、人が品質チェックを行います 。
高不確実性 × 構造化可能タスク
例として需要予測と補充計画、プロダクト開発における既存コードの最適化や一般的な設計パターンに基づいたアーキテクチャ提案などがあります。AIが複数のシナリオを提示し、最終的な意思決定は人が行います。
高不確実性 × 創造・戦略タスク
新規事業コンセプト設計や、新しいプロダクト機能のアイデア出し、複雑なアルゴリズムの設計、サービス開発における新たなユーザー体験の創出などが該当します。AIはアイデアの材料提供や議論相手となり、人がそれらを統合し判断します。
このマッピングを社内のRACI（Responsible-Accountable-Consult-Inform）表に落とし込み、「どこまでエージェントに委譲するか」を明確にすることで、「AIに使われる」リスクを抑制できます。マーケティング戦略の策定やWebサイトのUI/UX改善において、このマッピングは非常に有効な指針となるでしょう。
まとめ：不確実性と許容範囲をAI時代の「設計思想」に
AIは、ルーチン業務の自動化によって「仕事の質」を底上げしつつ、不確実性の高い領域では人間の判断を強化する「増幅装置」として機能します。
ところがAIの判断基準が、不透明な「ブラックボックス」である場合、人がAIの言うことをを盲目的に受け入れてしまい、人がAIに「使われる側」になってしまうリスクも現実的です。MIT Sloanの研究でも、透明性の欠如がこの問題を引き起こす可能性があると警鐘を鳴らしています。
私たちQA ZEROは、AIを単なる効率化の道具ではなく、不確実性をも許容しながら共に成長するパートナーと捉えています。
AIと共存し、共創していく上では、タスクと不確実性をマッピングし、委譲範囲を明確化することが重要です。また、責任ある自律的な協働のためには、権限付与は段階的に行うなど、安全性を考慮した設計が求められます。
これにより、企業は「AIと共に歩み、人間が意思決定で優位性を保つ」組織文化を築くことが可能になります。
マーケティングやWebサイト運営においても、AIとの協働を通じて、より創造的で、より本質的な業務に集中できる未来が拓かれるでしょう。
（※この記事はAIが整理したものを元に制作しています）
もしAIでどんなことをしているの？という方がいれば、いつでもご連絡ください。