AI導入後に2年停滞も「ゼロ化」の視点により2ヵ月で改善──AIをポイントソリューションにしない術

AI活用の完全内製化が難しい理由

　下記第1回で確認したように、大手企業を中心に（生成AIを含む）AIの導入が進んでいます。一方、導入できてもスムーズに活用できているとは限らず、難しさを感じている企業も少なくありません。

　では、なぜAIの活用が円滑に進まないのでしょうか。PwCコンサルティング合同会社が売上500億円以上の日本企業・組織の従業員を対象に行った『生成AIに関する実態調査2024 春』によると、生成AI活用において直面した課題として「必要なスキルを持った人材がいない」「ノウハウがなく、どのように進めれば良いか、進め方がわからない」が上位にあがっており、主に人材とノウハウの不足がAI活用の推進を妨げていることがわかります。

　それぞれの要因をより深く分析してみましょう。

　まず人材不足については、企業における事業構造が影響していると考えられます。つまり、DX推進室などのAI活用を推進する部署は売上に直結しないため、人材を潤沢にあてがえないのです。実際、数千名の社員を抱える大手企業であっても、当該部署には数名しかいないことも珍しくありません。業務量に対して人材が圧倒的に足りていないため、AI活用に必要な施策をやり切ることが難しくなっているといえます。

　そして、単に人材の頭数を揃えて担当部署に配置したとしても、関連するノウハウがなければAI活用は推進できません。特に注意しなければならないのは、企業でAIを活用する場合、「AIのノウハウ」だけでは不十分だということです。AIを自由に使うことではなく、“AIを業務に適用すること”を求められているため、業務課題を分析・把握するビジネスアナリティクスやプロジェクトを推進させるPMO（Project Management Office）などの「ビジネスのノウハウ」、業務にあったAIを作成するための「開発のノウハウ」が必要なのです。これら3つのうち1つでも欠けてしまうと、企業におけるAI活用は失敗に終わるでしょう。

　たとえば担当部署にエンジニア出身者しかいない場合、AIや開発の知識があっても現場業務を理解していないため、一方的にAIツールを導入するだけで「どの業務でどのように使うべきか」を指定できず、AIの業務適用が進まない可能性が高いでしょう。逆に現場経験はあるがAIや開発の知識をもっていない担当者しかいない場合、「業務をこのように変えたい」というイメージは湧くものの、そのためにAIをどのように活用すればいいのかわからないため、「AIは想像していたよりも使えない」とモチベーションが消失しかねません。

　このように、企業内でAI活用を推進していくためには、AI・開発・ビジネス、それぞれのノウハウを有した人材を一定数、担当部署に配置することが求められます。専門知識を持った人材を採用するなど、社内で進められるならばそれがベストですが、難しい場合には外部の専門家に頼ると良いでしょう。内製にこだわるあまりAI活用において他社に引けを取り、市場競争力が下がってしまうことだけは避けるべきです。