生成AIが社内で浸透しない不都合な真実とその対処法

下記PIVOT動画で語られている内容、まさに多くの会社で起きているのではないでしょうか？

ここで挙げられている「不都合な真実」は実に芯を食った内容と思います。かつ、対処法も大変参考になります。

「現場を巻き込み自分事化する」「趣旨に賛同し、積極的な取り組みを表明した小さな組織で成功事例を作り、それを他の組織に展開する」等は、AIに限らず、新しい仕組みやサービスを導入するあらゆるケースにおいて応用可能な汎用性の高い手法と感じました。

AIドリブン経営の実践で分かった「不都合な真実」と「希望」：改善プラットフォームCEO須藤健二氏に聞く

改善プラットフォームCEOの須藤健二氏が、著書「AIドリブン経営」の実践を通じて見えてきた不都合な真実と希望についてPIVOT動画で解説しました。AIが仕事やビジネスモデルをどのように変えつつあるのか、そして私たち個人に何が求められるのか、具体的な事例とともにお伝えします。

■AI活用の現状と大きな課題

AIを業務に取り入れることは、人員を増やさずに売上や利益を増やせる可能性がある重要なポイントです。しかし、その道のりは平坦ではありません。

須藤氏の実体験や観察によると、多くの企業で社内でAIがなかなか使われないという問題が起きているそうです。テックリテラシーが高い人が多い組織でも同様の傾向が見られます。

その主な理由として、以下の点が挙げられます。

• 適切なAIツールを選んで使うのが難しい、面倒くさい。市場には非常に多くの種類のAIツールが存在します。

• 心理的なハードルが大きい。使わないとアイデアも生まれない悪循環に陥ることもあります。

• 現在のAIは汎用的なAGIではなく、特定のタスクに特化したナローAIが多いため、ユースケースに合わせて使い分ける必要がある。これは例えるなら、全てが揃うモールではなく、魚屋さんや八百屋さんなど専門のお店がたくさんある商店街のような状態です。個々のお店（AIツール）の性能はかなり上がっているため、モールができるのを待つより、使えるものを選んで工夫して使う方が生産性は向上します。

これらの課題により、社内でAIツールを導入しても、実際の利用率はあまり上がっていないのが現状です。

■AI活用のブレークスルー：鍵は「UX」と「現場」

では、AI活用を進めるにはどうすれば良いのでしょうか？須藤氏らは、いくつかのブレークスルーを見つけたと語っています。

最も劇的にAI利用が伸びた事例の一つが、普段使っているツール（Slackなど）の中にAIエージェントを組み込んだことです。例えば、Slackに議事録エージェントを導入し、ミーティング録画のリンクを貼るだけで議事録作成や内容に関する質問への応答、次のステップのメール作成などが自動で行えるようにしました。

これは、ユーザーが「自分でプロンプトを書く」という手間を省き、メンションしてURLを貼るだけという普段の仕事の依頼と同じような感覚でAIを利用できるようにした結果です。要は、蛇口をひねるだけでAIが使えるような、簡単で自然な体験が重要だということです。この経験から、AI活用の成否にはUI/UXの設計が極めて重要であると気づいたそうです。

また、AI活用を社内で広げる上で重要だったのが、現場で働く人たちを巻き込むアプローチです。AIハッカソンなどを通じて、現場からAIで楽になる業務のアイデアを募り、インパクトの大きいものからプロトタイプを一緒に作成・業務に導入します。自分たちで出したアイデアなので、「もっとこうしたい」というフィードバックが活発になり、より良いものが生まれる好循環が生まれます。プロダクトアウトではなく、現場のニーズに合わせたマーケットインのアプローチが成功の鍵となります。

さらに、小さい組織や特定の部門からアプローチすることも効果的です。特定の部門の業務の大半をAI化することで成功事例を作り、それを他の部署に横展開していくのです。これは社内のアーリーアダプターが自然と活用を広げるマーケティング理論に似ており、一律に全員にやらせるよりも効果的です。最終的には、特定のシーンだけでなく、ワークフロー全体をAIで回すことを目指します。

■AI時代に見えてきた「不都合な真実」

AIの活用が進む中で、いくつかの「不都合な真実」も見えてきました。

1. SaaSビジネスモデルの変化。これまでのSaaSは、インターフェースとデータベースをセットで提供し、ユーザー数や利用量で課金してきました。しかし、生成AIによってインターフェースが多様化し（SlackやTeams、LINEなどからAIを呼び出せるようになる）、AIが人の業務を代行し始めることでユーザー数が減る可能性があります。その結果、ユーザー数課金から売上や利益に基づいたバリュー（成果）ベースの課金モデルに変わっていく可能性があるのです。これは、人がオペレーションを処理するのを助けるこれまでのSaaSから、AIが業務を代行するSaaSへの変化と言えます。

2. 現場の抵抗勢力化。AI導入の際、現場の従業員が「AIに仕事を奪われる」という感覚から抵抗勢力になることが少なくありません。

3. 恩恵を受ける層の変化とジュニア層の課題。AIの恩恵を最初に受けるのは、実は経験の少ないジュニア層です。何も知らない人でも、AIの指示通りに作業することでいきなりクオリティを上げることができます。しかし、AIに頼りすぎることでスキルが熟達しづらくなるという課題も出てきます。

4. 人材の二極化と言語化能力の重要性。AI時代には、ごく一部のトップ層しか残らず、さらにその中でも言語化できる人が非常に有利になります。特にホワイトカラーの業務において、自分の思考や、AIへの指示を明確に言語化する能力が重要になります。

5. 素人にAIの強さ。面白いことに、既存のやり方に慣れたプロよりも、何も知らない素人にAIをつけた方がオペレーションがうまくいくケースがあるそうです。プロは自己流に直そうとすることがありますが、素人はAIの指示を疑わずにそのまま実行するため、リードタイムが短く、コストも抑えられるという結果になりました。これは、何かの業務をAI化する際に、既存のやり方と並行して、全く新しいAI主導のラインを走らせて比較することが有効であることを示唆しています。

■AI時代の希望と求められる能力

AIは敵ではありません。「AIに負ける」覚悟を持ちつつ、AIをどう使いこなすか、どう協働するかが重要になります。仕事の効率化だけでなく、仕事そのものをAIを使って再構築したり、これまでにない表現活動（例: 作曲する営業）を行ったりすることも可能です。ここではクリエイティビティが非常に重要になってきます。

AI時代に特に重要となる、人間ならではの能力として、以下の点が挙げられます。

• 問いを立てる力。AIは答えを出すのは得意ですが、そもそも何をAIにさせるのか、どう考えるのか、といった問いを設定するのは人間の役割です。良い問いを立てられるかが重要になります。

• 評価する力。AIが出してきた答えやアイデアの質が良いか悪いか、求めているものに近いかを評価するための技能やスキルが必要です。

• 言語化能力。自分の考えや、AIへの指示を明確に言葉にする力は、AIを使いこなす上で不可欠です。特にホワイトカラーの業務においては、見て学ぶだけでなく、理解できるように言語化することが重要になります。

• コミュニケーション力。人間同士のコミュニケーションはもちろん、AIとのコミュニケーションも重要になります。ただし、人間とのコミュニケーションのように空気を読む必要がないなど、AIとのコミュニケーションは性質が異なる側面もあります。シチュエーションに合わせて使い分ける力が必要です。

• 向上心・好奇心。これらを失ってしまうと、AIの奴隷になってしまう可能性があります。考えること、新しいことを学ぶことへの意欲が重要です。

シンプルなルーティンワークやオペレーション業務はAIに代替されていく可能性が高いですが、クリエイティビティ、発想力、調整力といった、ある程度クリエイティブな要素が問われる仕事は人間が担うことになります。

AIによって、スキルの熟達の仕方も変わるかもしれません。AIからの大量のフィードバックを通じて、これまでとは異なる方法で成長していく可能性も十分に考えられます。

■まとめ：AI時代を生き抜くために

AIは、仕事の効率を劇的に向上させる可能性を秘めていますが、同時にSaaSビジネスモデルの変革、現場の抵抗、人材の二極化といった不都合な真実ももたらしています。しかし、AIを敵視するのではなく、AIを武器として使いこなし、人間ならではのクリエイティビティや問いを立てる力、評価する力、そして何より言語化能力やコミュニケーション力、向上心といった能力を磨くことが、AI時代を生き抜く鍵となります。特に、なぜそうするのか、どう考えるのか、といった問いと、AIの答えを評価し改善していく対話のサイクルが重要です。シンプルで定型的なオペレーションはAIに任せ、人間はより創造的で本質的な業務に注力していく時代が来ています。

この動画は、AIがもたらす変化の現実を捉えつつ、そこにどう向き合い、未来をどう切り拓いていくかのヒントを与えてくれる、大変示唆に富む内容でした。

■ダイジェスト版は、こちら。

■PIVOTタイアップ動画のビジネスモデルの解説は、こちら。