組織が生成AIを使いこなすためには「AI筋肉」の形成が必要──Gartner発表

　ガートナージャパン（以下、Gartner）は2026年4月21日、企業が生成AIによる生産性向上を実現するための指針を発表した。

　多くの経営者や企画部門は、生成AIを導入すれば、比較的短期間で生産性向上が実現できると期待しているが、導入が始まって既に2～3年が経過した現在、「期待したほどのROIが出ていない」という声が国内外で聞かれるようになっているという。

　生成AIによる生産性向上には、個々人が自らのWILL（意思）によって、業務の中でどのように活かすかを試行錯誤しながら身に付けていく過程が不可欠。この過程を通じて獲得される能力、すなわちケイパビリティ（能力＝AI筋肉）の形成こそが、生産性向上の本質であるとGartnerは考えている。これは山登りと同様に、基礎的な力を段階的に養わなければ高い成果には到達できないという点においても共通しているとのことだ。

　生成AIの効果は、導入直後から全員に一律に現れるものではない。そのため、まずは一定のケイパビリティを持つ一部の人材が先行して成果を創出し、それを組織全体へと展開していく段階的なアプローチが有効だとしている。これもまた、低地から順に高度を上げていく山登りのプロセスと同様だ。初期段階では、前向きな業務改善のWILLを持ち、好奇心を原動力として、試行錯誤しながらでも生成AIの効果を得ることのできる人材を増やすことが重要だという。そこでは、こうした人たちに推進のリーダーとして活躍していただくことが効果的とのことだ。

　ただし、ここで注意すべきは、創出された余剰時間の使われ方だと同社は述べる。多くの場合、その時間は身近な別の業務に充てられがちであり、それが従来から後回しにされていた業務であれば、結果として既存業務の延長にとどまり、新たな価値創出にはつながらない可能性がある。したがって、組織として新たな価値を生み出すことを目指すのであれば、短縮された時間を意図的に価値創出型の業務へと再配分することが不可欠だという。これは現場任せではなく、マネジメントが設計すべき領域だ。

　新たなテクノロジ導入時には、一時的に生産性が低下し、その後に向上へと転じる、いわゆるJカーブを描くことが一般的である。生成AIも例外ではなく、習熟までの期間においては生産性が一時的に低下する可能性があるとのことだ。よって、生成AIによる生産性向上は、単にテクノロジを導入すれば直ぐに実現できるといった問題ではない。それは、人と組織の能力形成をいかに戦略的に進めるか、そしてAIと人間の役割をどのように再設計するかという経営課題だという。この本質を見誤れば、期待されるROIの実現は難しくなり、これを現場だけでなく経営層も含めて正しく理解しておく必要があるとした。

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