AI活用は始めた。でも、業務の成果につながっていない。

経営から方針が出ていても、現場で対象業務が決まらないことがあります。

理由は知識不足ではありません。検討の起点が技術側に置かれていることが大きい。ツールやモデルから入ると、業務の手順・判断・例外を洗い出す作業が後回しになります。

加えて、業務を比較する評価軸がありません。どの業務が重要で、どれを先にやるべきかを決める基準がなければ、候補は挙がっても選べません。

もう一つは、判断に必要な情報が立場ごとに分かれていることです。業務の実態は現場に、実装上の制約は情報システム部門に、投資判断の基準は経営にあります。それぞれが自分の言葉で議論すると、合意ではなく持ち帰りが増えます。

この整理を情報システム部門が担う場合、業務の棚卸しと対象業務の選定を主導する立場に置かれます。ただし、現場を巻き込んで業務の実態を集める進め方の材料まで揃っているとは限りません。組織上の距離が、実務上の壁として残ります。

PoCは動きます。問題はその次です。

何をもって続行とし、何をもって中止とするのかが決まっていなければ、結果が出ても判断できません。効果を工数やコストの形で示せなければ、優先順位や予算の議論にも載りません。

全社に配った後の局面です。

一部の部門では使われている。ただし従来のやり方が並走したままで、全社に広げるときのルールも、推進と改善を担う役割も定まっていない。

使われない理由は、多くの場合ツールではありません。使うことが評価される仕組みになっていないことです。 業務手順に組み込まれておらず、評価制度にも反映されていなければ、稼働は個人の工夫に依存します。

さらに近年は、現場が自分でAIの仕組みを作り始めた結果、何が動いているかを把握できないという段階に入っている企業もあります。公開してよい基準、削除する基準、申請と棚卸しの運用が整っていない状態です。

ツールを渡しただけでは、実務では使われません。

汎用的な研修や資料では現場の業務に届かないため、実際に出てきた困りごとを教育の内容に反映する工程が必要になります。この工程が計画に含まれていないことがあります。

構想で止まっている企業に定着支援をしても、定着で止まっている企業にテーマ選定をしても、状況は変わりません。まず、どのフェーズで止まっているかを特定する必要があります。