業務価値・人間要因
28語
AI活用の業務価値と、利用者や働く人への影響に関わる用語です。投資対効果や業務時間の削減、顧客対応、ブランドの文体、アクセシビリティ、スキルの低下や情緒的な依存、検索・生成エンジン向けの最適化などを扱います。
この分野を読むポイント
効果は削減した時間だけでなく、品質やリスク、働く人の学びへの影響も含めて評価します。AIに任せすぎて判断力が落ちる、利用者がAIに過度に依存するといった、人の側の変化も見落とさないようにします。
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用語一覧
- カスタマーハラスメント
- 顧客等から従業員に対して行われる、要求内容や手段・態様が社会通念上不相当な言動等を含むハラスメント。
- やさしい日本語
- 外国人、子ども、高齢者等にも伝わりやすいよう、語彙・文構造・表現を分かりやすく調整した日本語。
- アクセシビリティ
- 障害、年齢、利用環境等にかかわらず、情報や機能へアクセスし利用できるように設計する考え方・性質。
- 色覚多様性
- 色の見え方には個人差があることを前提に、色だけへ意味を依存させず識別可能な表示・出力を設計する考え方。
- ディスレクシア
- 読み書きに特有の困難が生じる学習上の特性。AI出力ではレイアウトや文構造等のアクセシビリティ配慮が関係する。
- De-escalation
- 怒り・興奮・対立を悪化させず、より安全で冷静な対話へ移行させるコミュニケーション手法。
- Uncanny Valley
- 人間に近い外見・声・動きが不完全に再現された際、かえって不気味さや違和感が強まる現象。
- ROI
- Return on Investmentの略。投入した費用・工数に対して得られた効果の指標。
- ブランドボイス
- 企業・ブランドが文章や発信で一貫して用いる人格・語調・表現方針。AIへ与える際は抽象的な形容詞より、良い例・悪い例と禁止表現の一覧を示す方が再現しやすい。
- トーン&マナー
- 文章・デザイン・コミュニケーションの雰囲気や表現ルール。
- カスタマーサポート
- 顧客からの問い合わせ・問題解決を支援する業務。AIで対応する場合は、誤回答による約束や案内の責任と、人間担当への切替の設計が重要となる。
- FAQ
- Frequently Asked Questionsの略。よくある質問と回答をまとめたもの。
- 発散フェーズ
- 多様なアイデアや選択肢を広げる段階。AIの活用が特に有効な段階で、事実確認や実現性の評価は収束フェーズで行う。
- 収束フェーズ
- 候補を評価・絞り込み、実行案へまとめる段階。
- 創造性
- 新しい組み合わせ・発想・表現を生み出す能力・性質。
- 業務時間削減
- AI導入によって作業時間がどれだけ減ったかという効果指標。削減時間がそのまま成果につながるとは限らないため、AI出力の確認・修正に要する時間も含めて測る。
- 売上
- 商品・サービス提供によって得た収益額。
- 転換率
- 閲覧・接触した人のうち、購入・申込など目的行動へ進んだ割合。
- スキル低下
- AI依存等により人間側の知識・判断・実務能力が弱まること。育成段階の担当者がAIへ任せすぎると基礎的な判断力が身につかないおそれがあるため、教育設計で考慮する。
- SEO
- Search Engine Optimizationの略。検索エンジンで見つけられやすくする最適化。
- SNS
- Social Networking Serviceの略。ソーシャルメディア上の情報源や発信チャネル。
- AI Companion
- 継続的な対話、Personality、Memory等を通じて、友人・相談相手・Partnerのような関係性を提供するAI Service・Agent。未成年保護、依存、Manipulation、Privacy等の管理が重要になる。
- 情緒的依存（Emotional Dependency on AI）
- 利用者がAIとの関係へ過度に心理的・情緒的に依存し、現実の人間関係、意思決定、Well-being等へ悪影響が生じる可能性がある状態・Risk。
- GEO（Generative Engine Optimization）
- 生成AI・AI Search等の回答で自社・自サイトの情報が適切に参照・引用されやすくなるよう、Content構造やAuthority、Machine-readable情報等を最適化する考え方。
- AEO（Answer Engine Optimization）
- Search EngineやAI Assistantが直接生成する回答に採用されやすいよう、Questionへの明確なAnswer、Structured Data、信頼性等を最適化する考え方。
- Cognitive Offloading（認知的オフローディング）
- 記憶、計算、計画、文章化等の認知作業を外部ToolやAIへ委ね、人間側の認知負荷を下げること。過度な依存によるSkill低下とのBalanceが問題になる。
- 過度の依存（Overreliance）
- AIの出力を十分に検証せずに受け入れ、誤りを見逃したり自身の判断を放棄したりする状態。Automation Biasやスキル低下と関連し、確認手順やUX設計で抑制する。
- ダークパターン
- 利用者の誤認や不注意を誘い、本人の意図に反する選択（購入・同意・解約断念・データ提供等）をさせるUI設計。AIの対話や擬人化を用いた誘導も含まれ、消費者保護規制の対象となり得る。