AIアシスタントの効果は、現場の感情をもつヒト固有の不安や責任回避への行動という負のスパイラルを防ぎ、組織の中の人と人との間の潤滑油となる。

経験の少ない現場担当者は、出湯温度が低下すると燃料の投入をすぐに考えたくなる（対応しなければ上司から責任を問われる）が、約1時間後に投入の効果が分かる適正な燃料投入量を決めるのは難しい。更に、燃料の投入が逆に、還元反応の引き金となって、温度低下を引き起こすリスクがあること。

現場の不正が「お家芸」になった日本企業　いまDXでやるべきこと https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00322/062000138/?n_cid=nbpnb_mled_enew DXのゴールは現場と顧客の距離をデジタル技術で埋めること。共通データ基盤上のAIアシスタントの開発はこの課題解決の中心的な役目を果たします。

ある鋳造メーカーの現場では、製品品質を左右する出湯温度の目標値に対する安定化と、付随する投入コークス燃料のコストの問題に取り組まれていた。

人は解決できない問題が発生したとき、問題自身よりも組織からの追求を逃れるために保身的行動を行いやすく、益々問題解決から遠ざかる。 例えば、目標数字に届かない営業担当者ほど、営業日報の行数が増える、逆相関の関係があるのだそうだ。

組織の中でそれぞれの生きてきた世界の違いや価値観をお互いにリスペクトできること。利害関係を一致させ、倒すべき対象である業務課題を乗り越えるために、過去の成功体験を乗り越えテクノロジーを活かせる企業だけが、独走し生き残れる未来社会が待っています。

AIに対する向き合い方に際しても、過去のシステム導入の失敗を経験している現場と、日常的にAIを使い、恩恵を受けているZ世代とでは、向き合い方が真逆になるのも無理からぬこと。

証券会社のお客様との会話の中で、バブル前入社組とバブル後入社組では、業務への向き合い方が真逆であるという。 前者は、株価は上がるもの、後者は株価は下がるものと考え、相場と向きあうのだそうだ。

管制官は「滑走路に進む優先度ナンバーワン」という意味で言い、海保機側は「離陸順位ナンバーワン」と受け止め、滑走路に侵入した。 前提条件が合わなければ、言葉の解釈は変わる https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00461/062400203/?n_cid=nbpnb_mled_enew

経営課題解決へのデータ活用における4つの壁 　　・組織の壁(分業化の弊害) 　　・データ収集の壁(実験計画/センシング技術/データベース構築) 　　・分析スキルの壁(仮説立案/特徴量エンジニアリング/回帰分析) 　　・現場の壁(偏見と対立) を突破するための戦術と組織体制とは？