一方で見えてきた新たな課題「活用レベルのバラつき」
第1フェーズの仮説検証を経て得られた発見を、賀茂氏は「GOOD」と「MORE」で整理した。透明性強化については、元々Notionを活用していた経緯もあり、順調に情報集約が進んだ。打席数を増やす取り組みでは、多様な自律的改善事例が生まれた。これらは「GOOD」な部分だ。一方「MORE」として浮かび上がったのが、個人やチームによってAI活用のレベルに差があるという点だった。
「現場が自律的に改善事例を生み出す組織文化は、本当に素晴らしいと感じています。しかし、推進速度や組織成果という観点にも着目したい。『自律性と成果の両立』が次のテーマだと捉えることにしました」（賀茂氏）
この課題認識から、みてね事業本部では2025年秋から新たな仮説検証フェーズへと移行した。方針は次の三つだ。
- 現場が自律的に進める組織文化を維持しつつも、推進速度を上げ組織成果につなげる
- 定量的な効果測定も行い、タスクレベルではなくチームレベルでパフォーマンスを向上
- 特定の個人だけが動くのではなく、チーム同士の横連携を強化
「成果という観点では、定量的な効果測定もやはり必要です。タスク単位だけではなく、チーム全体のパフォーマンスに視点を移しました」（賀茂氏）
そのための具体策が「共通目標の策定」と「成功事例の横展開」だ。2025年秋、みてね事業本部全体で「2025年4月比で30％の業務効率化を達成する」という共通目標を掲げた。この目標を機能させるために、賀茂氏らが意識したポイントがさらに三つある。
一つ目は「組織としての成果へのフォーカス」。個別タスクの改善にとどまらず、チーム・組織全体の成果を目標の中心に据え、業務全体の再設計を促すことを狙った。二つ目は「目標設定との連動」だ。こうした取り組みが掛け声だけで終わるのは“あるある”だろう。それを防止するため、マネージャー陣と方針を合意した上でAI推進を担う人の個人目標にも組み込んだという。そして最後に、賀茂氏は「数値の計測方法はチームに委ねる」ことを三つ目のポイントとして挙げた。
「そもそも『業務効率化とは何か？』という疑問が浮かぶ人もいるかもしれません。職種やチームの状況によって、その定義は異なります。今回は、方向性は示した一方であえて業務効率化の定義を明示せず、チームの目指す方向に合わせてアプローチ方法を委ねました」（賀茂氏）
