Attunedのモチベーションデータは、300社以上で活用されています
AIトランスフォーメーションの成果は、現場への定着で測られます。Attunedは、チームごとに何がAI活用の内発的な動機になるのかを可視化し、一人ひとりが自分のAIと働く時代にも、同僚同士の対話を保ちます。
Attunedのモチベーションデータは、300社以上で活用されています
AIトランスフォーメーションで、アルゴリズムが占める仕事は10%。70%は人とプロセスです。
出典：ボストン コンサルティング グループ（BCG）の「10-20-70の法則」
AI導入（アダプション）は、一人が同じ仕事をAIツールで速くこなすこと。AIトランスフォーメーションは、各チームが仕事そのもの、つまり業務フロー、引き継ぎ、誰が誰に相談するかを変えることです。どの段階にも、つまずきやすいポイントがあります。
| 段階 | 変わること | つまずきやすい点 | 測るべき指標 |
|---|---|---|---|
| 1. 試行 | 有志が実務でAIツールを試す | 一部の熱心な人だけが使い、周りに広がらない | 誰が試しているか、何が動機か |
| 2. 展開 | 各チームが主要業務をAIに移す | 3週目、目新しさが消えたころ | チーム別の利用状況とモチベーション満足度 |
| 3. 再設計 | 役割・引き継ぎ・会議が組み直される | まずAIに聞くようになり、上司が困っている人に気づけない | 1on1やチームの振り返りが続いているか |
| 4. 定着・拡大 | AIがすべてのチームの日常業務になる | 伝え方が合わなかったチームで利用が頭打ちになる | モチベータープロファイル別の利用格差 |
一人ひとりが自分専用のアシスタントを持ち、その多くは自分で選んだツールです。職場でAIを使う人の78%が、自前のAIツールを仕事に持ち込んでいます（Microsoft・LinkedIn「2024 Work Trend Index」）。隣の同僚に聞く代わりにAIに聞く。会議は短くなり、チャットは減り、ちょっとした相談が消えていきます。
その小さな会話は、大事な役割を果たしていました。上司が困っている部下に気づき、チームが誰が何を担うかをすり合わせる場だったのです。それがなくなると、AI活用は各自がひとりで進めるものになり、誰が途中でやめたのかに誰も気づきません。
各チームがなぜAIを使う、あるいは使わないのかを把握し、伝え方を合わせます。
AIに置き換えるべきではない1on1やチームの振り返りを守ります。
MCPコネクタで、各自のアシスタントが同僚の動機を理解できます。
チームが様子見をする理由は、ログイン数に表れるずっと前に、モチベーターに表れます。
チーム全員が一度だけ内発的モチベーションのアセスメントを受け、11のモチベーターの順位を把握します。それを束ねると、チームごとのプロファイルが見えてきます。安全性が高いチームは「AI」を自分の仕事への問いとして受け取ります。合理性が高いチームは、習慣を変える前に根拠を求めます。自律性が高いチームは、任されれば素早く動き、ワークフローを押しつけられると抵抗します。
Attunedは、どの伝え方がそのチームに合うのかを、ツールの導入前に各マネージャーへ示します。
イメージ例（チームプロファイル）
短い定期パルスで、変化がチームに広がるにつれ、どの欲求が損なわれているかが分かります。
大きな変化がつまずくのは、たいてい3週目です。目新しさが消え、慣れたやり方のほうが安心に感じられるころです。Attunedのモチベーション満足度パルスは、どのチームのどのモチベーターが下がっているかを、まだ手を打てるうちに示します。
結果は3人以上の回答が集まった時点でチーム単位で表示されるため、誰かが特定されることはなく、本音で答えられます。
イメージデータ
残った1on1が、上司と部下の関係のすべてを担うようになります。
AIによって減る会議もあるでしょう。それは歓迎すべきことです。ただし、部下が「自分は置き換えられる」と感じていると打ち明ける1on1や、新しいワークフローの担当を決めるチームの振り返りまで、なくしてはいけません。
AttunedのAIコーチ「TalkCoach」は、その人が大切にしていることをもとに、何から切り出すか、変化をどう伝えるか、今週は何に触れないでおくかを、対話の前に準備します。すべてのマネージャーが使えます。
各自のAIアシスタントが、同僚が共有を選んだモチベータープロファイルを読み取れます。
MCP（Model Context Protocol）は、AIアシスタントが外部データとつながるためのオープン標準です。Attunedのコネクタを一度追加すれば、引き継ぎの依頼、伝えにくいメッセージ、会議の段取りをアシスタントに頼むとき、相手の同僚がどんな動機で動く人かを踏まえて提案してくれます。
どのみち、人は一日の多くをAIアシスタントと過ごすようになります。それなら、チームも一緒に連れていきましょう。
Claude、ChatGPT、Microsoft CopilotなどMCP対応のアシスタントで利用できます。
COOは定着率の数字に、人事責任者は変化が現場にどう受け止められるかに責任を持ちます。2人は同じチームプロファイルとパルスを見て動けます。
「一人ひとりの根っこにある動機をつかめるようになったことが、とても役立っています。」
Kevin Halligan 氏Azon Recruitment Group アソシエイトディレクター · 事例を読む（英語）「新入社員にとって、会社がここまで一人ひとりの個性を大切にしてくれた経験は初めてです。」
Josh Moog 氏Barnett Plumbing & Water Heaters 人事ディレクター（すべての業務プロセスを刷新した全社改革の最中に導入） · 事例を読む（英語）いずれも、採用・定着・全社的な業務改革にモチベーションデータを活用しているAttunedのお客様です（英語からの翻訳）。