AI導入より先に決めるべきことがある
現場で見えている「成功する企業」の共通点
落合剛（コロニー株式会社/執行役員・インキュベーション事業部門長）
「AIで業務を効率化したい」
そう考える企業はいま非常に増えています。
実際、多くの企業でAIツールの導入環境は整い始めています。
Copilotをはじめとした生成AIを使える状態になり、
「まずは使ってみよう」という段階に進んでいる企業も少なくありません。
しかし一方で、
「導入したけれど思ったほど成果が出ない」
「何から始めればよいのかわからない」
「PoCまでは成功したが、その先に進まない」
という相談も増えています。
なぜ、このような差が生まれるのでしょうか。
現場で多くの企業を支援してきた私の経験から言えるのは、
AI導入の成否を分けるのはAIツールそのものではなく、
導入前の準備とプロジェクトの設計にある
ということです。
AI導入が進まない企業に共通する3つの課題
1.AIを導入すれば成果が出ると思っている。悪い意味での期待の大きさ
AIツールは使える。
しかし、その先の「自社のどの業務に適用するのか」
が見えていない企業は少なくありません。
チャットツールとして使うことはできる。
資料作成も手伝ってくれる。
それでも、
「業務全体をどう変えるのか」という視点になると途端に難しくなります。
成功する企業は、まず業務を棚卸しし、
・どこに負荷が集中しているのか
・どこがボトルネックなのか
・どこにAIを適用すると効果が出るのか
を明確にしています。
2.業務の解像度が足りない
「AIを導入しましょう」という号令は、すでに多くの企業で出ています。
しかし、
「AIを導入すること」と「業務を改善すること」
は全く別の話です。AIはあくまで手段に過ぎません。
業務そのものをどう変えるのか。働き方をどう変えるのか。
その視点がないまま導入すると、
PoC ※¹で終わってしまうケースが多くなります。
3.AIを導入してどんな成果を生み出すのか、ゴールが曖昧なまま始まっている
AI導入に成功している企業ほど、「何を実現したいのか」が明確です。
たとえば、
・コールセンター対応工数を削減したい
・属人化した業務を仕組み化したい
・業務時間を20％短縮したい
などです。
一方で、
「とりあえずAIを使いたい」という状態では、
成果の評価も難しくなります。
PoCは成功する。しかし横展開は難しい。AI PMO※²が必要とされる理由
ここは誤解されやすいポイントです。
AI導入のPoC自体は、多くの場合うまくいきます。
実際に、
数時間かかっていた業務が数十分になる。
資料作成時間が大幅に短縮される。
そうした成果は珍しくありません。
しかし、成功事例を別部署へ展開しようとすると壁にぶつかります。
部門ごとの温度差。
独自業務へのこだわり。
協力体制の不足。
など事業部間を横断して現場を調整する課題が現れます。
AI導入では、技術そのものよりも、現場を巻き込みながら
プロジェクトを前に進める推進役の存在が重要になります。
現場では、「うちの業務は特殊だから」という声も少なくありません。
結果として、PoCは成功したのに全社展開できない。
理論上では100％の改善ですが、必ずしもその通りにいくわけではなく
結局ボトルネックになっている本質的なところにメスを入れない限り
業務全体に対する改善や効率化といった目標に対して80％の成果しか出ない
そんなケースも数多く見てきました。
AI導入では技術的な課題よりも、現場の協力体制づくりや部門間の調整、
AI PMOの働きが成功を左右することも少なくありません。
属人化の解消はAI活用の重要テーマ
もう一つ、多くの企業が直面している課題があります。
それは属人化です。
10年以上同じ業務を担当しているベテラン社員。
その人しかわからない業務。
暗黙知として蓄積されたノウハウ。
企業にとっては大切な資産です。
ただし、そのノウハウが個人の中に閉じてしまうと、
ベテラン社員が定年や病気などで現場を離れた場合、
その人しか分からない業務でトラブルが発生したときに
誰も対応できないという将来的なリスクにもなります。
AI活用は、
人を置き換えるためではなく、
知識やノウハウを組織資産として残すための手段にもなり得ます
Qolonyが目指していること
私たちはAIツールを導入するために支援しているわけではありません。
お客様自身がAIを使いこなし、自ら改善を続けられる状態をつくることを目指しています。そのために、
・AI戦略
・AI PMO
・AI BPR ※³
を通じて、目的設定から実行、そして内製化まで伴走しています。
また、事業会社とコンサルティング双方の経験を持つ専門人材や、
Experty※⁴ネットワークを活用しながら、
現場に入り込み、再現可能な仕組みづくりを支援しています。
重要なのは、「導入できた」ではなく、「自社で回せるようになった」
という状態を作ることです。私たちは、お客様が自分たちの力で改善を続けられる状態をゴールとしています。
まとめ：AI導入前に決めておくべきこと
AI導入を成功させる企業は、ツール選定から始めていません。
まず、
・なぜ導入するのか
・何を変えたいのか
・どんな成果を目指すのか
を明確にしています。
もし今、
「何から始めればよいかわからない」
という状態であれば、それは決して遅れているわけではありません。
むしろ、その段階こそが最も重要なスタート地点です。
AIは魔法の杖ではありません。
しかし、正しい目的と正しい進め方があれば、
企業の成長を支える強力な武器になります。
その第一歩は、ツール導入ではなく、目的を明確にすることから始まります。
次回予告
AI導入は1年かかると思っていませんか？
現場で進む「3か月から始められる業務改善」を
テーマにしてお話をします。
筆者：落合 剛 / Tsuyoshi Ochiai
コロニー株式会社/執行役員/インキュベーション事業部門長
Profile：
Amazon、EY、電通出身。デジタル、マーケティング、人材開発の領域で構想策定から実行、推進までお客様と共に歩む支援に従事。AI業務改善やDX推進において、ビジネス×デザイン×テクノロジーの観点を網羅した新たな価値創造と実効性の高い創発・仕組み化を得意としている。
※1： PoC（Proof of Concept）とは？
AIや新しいシステムを本格導入する前に、「本当に効果があるか」を小規模で検証する実証実験のことです。
例えば、営業資料作成をAIで自動化できるか、問い合わせ対応をAIで効率化できるかなど、限定された業務で試験的に導入し、効果や課題を確認します。
QolonyではPoCの実施だけでなく、その結果を組織全体へ展開できるかまで見据えた支援を行っています。
※2：AI PMO（AI Project Management Office） とは？
AI導入・活用プロジェクトを円滑に進めるための推進支援機能です。
AI活用では、経営層、現場部門、情報システム部門、ベンダー
など多くの関係者が関わります。
AI PMOは、プロジェクトの目的整理、進捗管理、関係者調整、課題解決などを担い、AI活用を「導入して終わり」にしないための役割を果たします。
Qolonyでは、事業会社・コンサルティング双方の経験を持つ専門家がAI PMOとして伴走し、現場に定着するまで支援しています。
※3：AI BPR （Business Process Re-engineering）とは？
AIを活用して業務プロセスそのものを見直し、再設計する取り組みです。
単に既存業務を効率化するだけでなく、本当に必要な業務か？自動化できる業務か？AIへ置き換えられる業務か？を整理し、業務の進め方そのものを改善します。
Qolonyでは、AI導入を目的化せず、業務変革の視点から改善施策を設計・実行しています。
※4：Expertyとは？
Expertyは、Qolonyが展開する専門家ネットワークプラットフォームです。
事業会社出身者やコンサルタント、PM/PMO、DX推進人材など、多様な専門家ネットワークを活用し、企業ごとの課題に応じた最適なチームを組成します。
Qolonyは約5,000名の専門家ネットワークを活用しながら、戦略立案から実行支援、内製化まで一気通貫で支援できる体制を構築しています。
