AIを導入しても業績インパクトが出ない理由

　次の壁は、個々の前進を組織全体の変革へ広げることだ。門松氏は、AI導入が業績インパクトにつながらない問題を「水平型」と「垂直型」の2つに整理した。

　水平型は、ChatGPTのような対話型AIを全社で使えるようにする導入だ。確かに現場の作業は楽になる。だが空いた時間は、「もう少し丁寧に」「念のため」という善意の作業で埋まっていく。明確な指示がない限り、仕事は容器の大きさに合わせて膨らむ性質がある、と門松氏は指摘する。

　垂直型は、特定の業務をなくすためにAIを導入するやり方だ。業務をなくしたい運営側と、役割を奪われるのではと不安を抱く現場とで、コンフリクトが起きやすい。結果として、業務をなくすほどの変革には至らず、小さな改善の積み重ねにとどまりがちだ。

「大きな変革になると、AIがこの先どこまで行くのか、そのとき人間に残る価値は何なのか、という想像力に依存する。だからこそ、なかなかうまくいかない」（門松氏）

現時点の勝ちパターン「業務変革ブースター」

　試行錯誤の末、門松氏は「業務変革ブースター」が現時点での勝ちパターンだという。既存業務の重力から抜け出すために、ブースターとなる役割を新たに設けるのだ。

　まず、既存業務を担う人とは別に、AIを使いこなすブースターが業務を横から描き直す。その際は、既存業務の担当者に丁寧にヒアリングし、教えてもらう姿勢を徹底する。次に、AIを組み込んだプロセスが最低限できた段階で、その部署の上長に問いを投げる。この業務がAIでなくなるとしたら、今のメンバーの役割はどう変わるのか。役割を決められるのは、業務の専門家である上長だからだ。

　再定義された役割はメンバーに伝えられ、実際の運用が始まる。最初はAIが業務を推進し、人が誘導しながら学習させる段階だ。いわゆる「HITL（Human in the Loop）」だ。やがてAIが自律的に動くようになると、人は行き先を定める「ミッションコントロール」役へ移り、「HOTL（Human on the Loop）」の状態に。そこまで来れば、ブースターを切り離し、既存組織が自走する。

　ブースターは、部署内の手挙げ人材が担うことも、グループ横断の組織が担うこともある。期間は対象業務の規模によるが、早くても半年、重要なバリューチェーンのような大きなプロセスなら1年ほどかかるという。

　早川氏はこの仕組みを「熱量の高い人を近くにつけると、周りもあたたかくなってAIが実装されていく。熱狂的なファンをつくり、上から仕組みを落としていく。非常に良いナレッジだ」と評価した。