- 生成AIは導入しただけでは定着せず、業務フローに組み込まれて初めて効果を発揮する
- 定着しない企業では、「AIを使うこと」が目的化し、現場にとって追加作業になりやすい
- DXにつなげるには、業務課題を起点に、小さく試しながら運用設計を整えていくことが重要になる
こんにちは、DXGO編集長の大崎です。
前回は、
「中小企業の現場で広がる生成AI活用とDXの変化」
をテーマに、営業、問い合わせ対応、情報共有など、現場に近い領域で生成AIの活用が広がり始めていることをお伝えしました。
また、
- デジタイゼーション
- デジタライゼーション
- デジタルトランスフォーメーション
というDXの段階ごとに、生成AIの役割も変わっていくことを整理しました。
では実際に、生成AIを導入した企業は、すべてうまく活用できているのでしょうか。
答えは、必ずしもそうではありません。
「最初は盛り上がったが、いつの間にか使われなくなった」
「一部の社員だけが使っている」
「便利だとは思うが、業務のやり方までは変わっていない」
という声も聞かれるようになってきました。
生成AIで文章作成や要約が速くなっても、それだけで業務の進め方が変わるとは限りません。
DXにつなげるためには、生成AIを「便利な補助ツール」として使うだけでなく、情報共有、判断、業務フローのどこを変えるのかまで考える必要があります。
今回は、
「なぜ生成AIが現場で定着しないのか」
「どうすればDXにつながる活用へ進められるのか」
について、現場視点で整理してみたいと思います。
生成AIが定着しない企業に共通する“目的のずれ”
ここ1〜2年で、多くの企業が生成AIに触れ始めました。
「ChatGPTを使ってみよう」
「議事録作成AIを入れてみよう」
「メール文や提案書のドラフトを生成AIでやってみよう」
最初は、社内でも話題になります。
「文章作成が速い」
「議事録作成が楽になった」
「メールのたたき台を作れるのは便利だ」
このような反応も出てきます。しかし、数か月もすると、
実際に使い続けている人が限られてくる。
あるいは、
個人の仕事の工夫として使われているものの、組織全体の業務改善にはつながっていない。
こうした状態になる企業も少なくありません。
その理由の一つは、「生成AIを導入すること」自体が目的になってしまうことです。
もちろん、新しい技術に触れてみることは大切です。
まず試してみなければ、どのように使えるのかも見えてきません。
しかし、
「全社員が使える環境を用意した」
「生成AIツールを契約した」
「社内で利用を呼びかけた」
というだけでは、業務の流れそのものは変わりません。
DXとして進めるには、生成AIを採用することではなく、業務のやり方をどう変えるかです。
例えば、営業担当者が商談後のメモを生成AIで要約できるようになったとします。
それ自体は便利です。
ただし、その要約がSFAやCRMに登録されず、次回アクションにもつながらず、上司や関係部門との情報共有にも使われないのであれば、業務全体の改善効果は限定的です。
一方で、生成AIで整理した商談メモが、顧客課題、提案ポイント、次回対応事項として記録され、チーム内で共有されるようになればどうでしょうか。生成AIは単なる文章作成ツールではなく、営業活動の質を高める仕組みの一部になります。
この違いが、生成AI活用が定着する企業と、便利ツールで終わってしまう企業の分かれ目になります。
現場にとって、生成AI活用は“追加業務”になりやすい
生成AI活用を考えるとき、見落とされがちなのが現場の負荷です。
「AIを使えば効率化できる」
「便利だから使った方がよい」
このように言うのは簡単です。
しかし現場にとっては、新しいツールを使うこと自体が負担になりえます。
- どの業務で使えばよいのか考える
- プロンプトを入力する
- 出力結果が正しいか確認する
- 必要に応じて修正する
- 社内ルールに合っているか判断する
一見すると小さな作業ですが、日々の業務に追われる現場では、十分な負荷になります。
特に、既存の業務フローから切り離された形で生成AIを使う場合、現場には「いつもの仕事に加えて、AIも使わなければならない」という感覚が生まれます。
この状態では、どれだけ便利なツールであっても定着は難しくなります。
例えば、問い合わせ対応の現場で生成AIを使うケースを考えてみます。
- 問い合わせ内容をコピーして生成AIに貼り付ける
- 回答案を作成する
- 内容を確認する
- 必要に応じて修正する
- 別のシステムに転記する
この流れが毎回発生すると、担当者にとっては「手間が増えた」と感じてしまうでしょう。
一方、問い合わせ内容が自動で整理され、過去のFAQや社内ナレッジを参照しながら回答案が提示され、確認後にそのまま返信や記録につなげられる仕組みになっていれば、現場の受け止め方は変わります。
生成AIが定着するかどうかは、AIの性能だけで決まるわけではありません。
既存業務のどこに組み込むのか、誰が確認するのか、どこまで自動化し、どこから人が判断するのか。
こうした業務設計が欠かせないのです。
「便利」よりも「仕事が進めやすい」が重要
生成AIの導入では、「便利そうだから始める」というケースも多くあります。
しかし、便利さだけで現場が使い続けられる保証はありません。ポイントは、生成AIを使うことで仕事が進めやすくなるかどうかです。
例えば、営業担当者が商談後にメモを整理する場面を考えてみましょう。
これまで30分かかっていた商談メモの整理が、生成AIによって10分でできる。
さらに、要約だけではなく、
- 顧客の課題
- 提案した内容
- 次回までの確認事項
- 社内で共有すべきポイント
まで整理されている。
ここまで業務の中に組み込まれると、生成AIは営業活動を前に進めるための仕組みになります。
現場が価値を感じるのは「AIを使えた」という事実ではありません。
確認の手間が減った。
判断しやすくなった。
次の行動に移りやすくなった。
属人的だった知識を共有しやすくなった。
こうした変化があって初めて、生成AIは現場に定着していきます。
定着する企業は、小さく始めながら検証している
生成AI活用がうまく定着している企業には、いくつかの共通点があります。
その一つが、小さく始めていることです。
例えば、
- 営業会議の要約
- 問い合わせ内容の分類
- 社内FAQの検索
- 日報作成の支援
- 提案書のたたき台作成
といった、比較的範囲を絞ったテーマから始めています。
小さく始めることで、対象業務、利用者、入力する情報、出力結果の使い方、確認方法を具体的に設計しやすくなります。
例えば、営業会議の要約だけに絞れば、
- どの会議を対象にするのか
- どの項目を要約するのか
- 誰が内容を確認するのか
- どこに共有するのか
- 次の業務にどうつなげるのか
を決めやすくなります。
最初から「全社で生成AIを活用しよう」とすると、対象範囲が広がりすぎます。
部門によって業務内容も違えば、扱う情報の種類も違います。
求める回答の精度や、確認すべきリスクも異なります。
いきなり全社展開しようとすると、ルール設計、権限管理、教育、運用設計などが複雑になります。
その結果、現場にとっては使いにくい仕組みになったり、逆にルールだけが先行して活用が進まなかったりします。
まずは現場が価値を感じやすい業務を選び、実際に使いながら、何が便利で、どこに不安があり、どのようなルールが必要かを確認していきます。
その積み重ねによって、生成AI活用は少しずつ現場に馴染んでいきます。
DXにつながる企業は「AI」ではなく「業務」を見ている
生成AI活用がDXにつながる企業は、「どのAIを使うか」だけで考えていません。
もちろん、ツール選定は重要です。セキュリティ、使いやすさ、費用、社内システムとの連携など、確認すべき点は多くあります。
しかし、それ以上に大切なのは、業務のどこに課題があるのかを見極めることです。
- 情報共有が止まっている場所
- 判断に時間がかかっている業務
- 特定の人に依存している作業
- 確認や転記に手間がかかっている工程
を見直すことで、生成AIに任せる部分と、人が判断すべき部分が整理しやすくなります。
DXは、デジタル技術を活用しながら業務の進め方や情報の使い方を見直し、企業としての価値を高めていく取り組みです。その中で生成AIの導入も、業務課題から逆算して活用方法を考える視点を持てば、単なる作業支援にとどまらず、現場や顧客に新しい価値を生み出す取り組みへとつながります。
人にしかできない仕事へ集中するために
生成AI活用が広がると、「人の仕事がなくなるのではないか」という不安の声も出てきます。
しかし実際は、人の仕事をすべて置き換えるというよりも、人がより重要な業務に集中しやすくなる側面があります。
生成AIは、情報の整理、文章のたたき台作成、要点の抽出、回答案の作成などを得意としています。
一方で、最終的な判断、相手の状況をくみ取った提案、社内外の関係者との調整などは、人が担うべき重要な役割です。
例えば、問い合わせ対応でも、FAQや対応履歴を探す時間を減らすことで、顧客への説明や例外対応に集中しやすくなります。
経営企画や管理部門でも、資料の要約や情報整理を効率化できれば、分析や意思決定の支援に時間を使えるようになります。
生成AIの活用は、作業を速くするだけでなく、人が判断や提案に集中しやすい状態をつくることにもつながります。
その積み重ねが、仕事の進め方や組織全体の働き方を見直すきっかけになっていきます。
生成AI活用を広げるには、試しやすい環境づくりが欠かせない
生成AIの活用をDXにつなげるには、ツールの使い方を一度決めて終わりにするのではなく、現場で試しながら、業務の進め方そのものを少しずつ見直していくことが大切です。
- どの業務で使うのか
- 出力結果を誰が確認するのか
- その結果を、次の業務や情報共有にどうつなげるのか
こうした点を整えていくことで、組織として業務の進め方や情報の活かし方を変える取り組みへと発展していきます。
現場に広げるうえでは、最初から完璧な使い方を求めすぎないことも重要です。
小さく試し、結果を見ながら改善し、よい使い方を共有していく。
その積み重ねが、生成AIを活用しやすい環境をつくり、DXを現場に根づかせる土台になります。
次回予告
では、中小企業が実際に取り組むとしたら、何から始めればよいのでしょうか。
次回はシリーズ最終回として、
「生成AI時代、中小企業は何から始めるべきか」
をテーマに、最初に取り組みやすい領域や、失敗しにくい進め方について整理していきます。
まとめ
生成AIをDXにつなげるには、ツールとして使うだけでなく、業務の中でどのように活かすかを考える必要があります。
現場で定着しない企業では、生成AIを使うこと自体が目的になり、かえって追加作業のように受け止められてしまうことがあります。
一方、定着する企業は、業務課題を起点に小さく試しながら、現場が価値を感じられる使い方を見つけています。 生成AIの活用を広げるには、業務課題を明確にし、現場の負荷を考慮しながら、業務フローに組み込んでいくことが大切です。
その積み重ねが、企業の情報活用や仕事の進め方を見直し、DXを次の段階へ進める一歩になっていきます。
