AI導入でかえって業務を増やしていないか？ 成功企業と失敗企業の差は「プロセスデザイン」にあり

なぜAIを使ってくれない？ 経営陣やDX担当者が陥りやすい罠

　なぜAIを導入しても、利用する社員は増えないのでしょうか。企業によって理由はさまざまですが、筆者の経験からは「AIをどこの業務に、どのように使うかが定まっていない」ことが最大の要因と考えます。

　たとえば経営陣やDX推進部門は、「現場で生まれるユースケースを横展開したい」と考え、AIを導入した後は意識の高い社員たちが利用してくれるのを待つ傾向にあります。しかし肝心の現場では、現状のやり方を変える必要性を感じていないため、利用に至らないケースが少なくありません。現場の社員たちにとって、AIは「あったら便利」ではあっても「なくてはならない」ものではないからです。これはWeb会議ツールが、それを利用しないとWeb会議が成立しないという意味で、100%の強制力をもっていることとは対照的だと言えるでしょう。

　このように「AIが現場の業務にフィットしていない」あるいは「AIが業務にフィットしていることを、現場が理解できていない」状況を打開するには、まず業務ごとにAIの利用方法を指定する必要があります。

　とある先進企業の例を見てみましょう。この企業は、外部の専門家の協力を得ながら、生成AIの活用に“適している業務”と“適していない業務”に振り分けた上で、プロンプトの作り方に関する現場社員向けの研修を実施。現場社員が自ら、外部の専門家に相談しながらプロンプトを作成していくための環境を整えました。その上で最終的には、各業務のタスクに対応できるプロンプトを策定。「このタスクは、このプロンプトを使用すれば効率化できる」という認識を現場社員が自ら共有できたことで、生成AIの利用率が大きく向上したのです。

　とはいえ上図のような状態は、決して「AI導入のゴール」ではありません。既存のタスクをAIに代替させるだけでは、大きな業務改善インパクトは出せず、逆に手間が増える可能性もあります。

　たとえば、議事録作成のAIツールを導入したケースを想像してみてください。たしかに議事録を作成する作業時間そのものは減るでしょうが、作成した議事録の保存・共有といった前後の作業はそのままです。むしろ、これまで利用していたツールを用いて議事録の作成や保存・共有をしていた場合、新たにAIツールを導入することでツールを跨いだ“つぎはぎの作業”が必要になり、新たな工数が発生することすらあり得ます。つまり、AIによって局所的かつ部分的に省力化していくほど、かえって現場の負担が増えかねません。