なぜ生成AI／AIエージェントのPoCは成功しても業務で使われないのか？　顕在化してきた課題とは

AI活用に成功している企業、失敗する企業の差はどこにある？

　AIの活用において重要なことは、導入と業務変革は別のテーマだということです。

　企業の業務プロセスは、長年にわたり改善が繰り返されてきました。担当者の経験やノウハウが蓄積され、現在の形に最適化されています。そのため、AIを追加するだけで業務が劇的に改善するとは限りません。むしろ、AI活用を成功させるためには、現在の業務プロセスを見直し、AIを前提とした業務の再設計が必要です。

　たとえば、従来は担当者が複数のシステムを確認しながら判断していた業務であれば、その判断プロセス自体をAIと協調する形へ再構築しなければなりません。その際、複数のシステムから情報をできるだけリアルタイムに取得し、最新状況に基づいて判断できることも重要になります。単純に既存業務へAIを組み込むだけでは、従来のやり方にAIが追加されるだけで、本質的な改善にはつながらないのです。

　実際、成功している企業ほど「AIを導入する」のではなく、「AIを前提に業務を再設計する」という発想で取り組んでいます。

　つまり、AI導入とはツール導入ではなく業務改革なのです。この視点が欠けていると、AIは単なる便利なツールにとどまってしまい、本来の価値を発揮できません。

AIの活用が進むほど顕在化する「データの課題」

　興味深いことに、多くの企業がAI活用を進める中で、最終的には「データの課題」に直面しています。当初は、モデルの性能向上やプロンプト改善に注力していた企業も、しばらくすると別の課題に気づきはじめます。

• 思ったような回答が返ってこない
• 業務に必要な背景情報や文脈をAIが知らない
• 結果にバラつきがある

　こうした問題の多くは、実はモデルではなくデータに起因しています。

　一般的な知識を回答するだけであれば、汎用的なモデルだけでも十分機能します。しかし、企業が本当に求めているものは、自社固有の業務やノウハウを理解したAIです。そのためには、自社が保有するデータやナレッジをAIが活用できなければなりません。

　ところが、多くの企業ではデータは存在していても、AIが利用できる状態になっていません。データの品質がバラバラだったり、形式が統一されていなかったり、必要な情報が複数のシステムに分散していたりします。これは企業が失敗してきた結果ではありません。むしろ企業システムは長年、ERP、CRM、SCM、データウェアハウス（DWH）などを目的ごとに最適化することで発展してきました。

　クラウドの普及後はSaaS利用も進み、それぞれが独立して進化した結果、データは複数のシステムへ自然に分散していったのです。当時としては、部門最適の観点から合理的な設計でしたが、生成AIが登場したことによって状況が変わります。なぜならば、AIは一つの業務だけでなく、“企業全体の文脈”を理解するからです。そのため、従来は問題にならなかったシステム間の分断が、AI時代にはボトルネックとして表面化してきました。

　そして、AIに入力するデータの品質が低ければ、AIの出力品質も低下します。この原則は、どれほど高性能なモデルを利用しても変わりません。そのため、AI活用が進むほどに企業は、「モデルの問題ではなくデータの問題だった」という現実に直面することになるのです。