生成AIツールを導入した。社内のデータも整理し始めた。研修を開き、活用事例も増えている。
それでも、「この取り組みで、会社をどこへ向かわせたいのか」と聞かれると、答えに詰まる。そんな状況はないでしょうか。
この記事では、目指す未来を描くビジョンから、施策を選ぶ理由と、成功を判断する条件をつくる考え方を解説します。架空の設備販売会社を例に、価値基準、戦略、現場の行動までをつなげて考えます。
AIを使える会社になった先で、お客様や社員にどんな変化を届けたいのか。
そこを言葉にすると、AXやAI-Ready化に取り組む意味も、次に力を注ぐ先も見えてきます。
施策が増えても、成果が見えない理由
「まずはツールを使ってみよう」「資料が散らばっているから整理しよう」「社員が使えるように研修をしよう」。
どれも意味のある取り組みです。入口として間違っているわけではありません。
ただ、営業部門は提案書を早く作りたい。管理部門は入力作業を減らしたい。経営者は新しいサービスを生み出したい。それぞれに理由があっても、会社として何を優先するかを決められないことがあります。
そのままでは、実施しやすい施策や、声の大きい部門の要望から進みやすくなります。成果の報告も、「研修を何回行ったか」「AIを何人が使ったか」という実施状況が中心になりがちです。
PoCと呼ばれる小規模な実証実験でも、同じ問題が起こります。AIが回答を作れることは確かめられた。でも、誰の仕事をどう変え、それを通じて何を実現したいのかが共有されていなければ、本格運用へ進む判断は難しくなります。
施策は動いている。けれど、何に近づいたのかが分からない。なんとなく良くなったという漠然とした成果しか語れない。
この状態を、技術やデータの不足だけで説明することはできません。もちろん、精度や運用体制の問題を解決する必要はあります。ただ、目指す状態が曖昧だと、何の精度をどこまで高め、何を整えるべきかも決めにくいのです。
「もっと資料を集めよう」「もっと賢いAIを使おう」と改善を重ねる前に、その改善によって、会社として何を実現したいのかを確かめる必要があります。
AX・AI-Ready化の先にあるもの
この記事では、AXを、AIを生かして業務や組織、事業のあり方を変えていく取り組みとして扱います。AI-Ready化は、データや知識、人材、運用の仕組みを整え、AIを業務で活用できる状態に近づけることと捉えます。
どちらも大切な取り組みです。準備の完了や業務の変化を、途中の目標として置くことにも意味があります。
ただ、「AIが社内資料を参照できるようになった」という報告だけでは、その会社が何を目指しているかまでは分かりません。
新人が一人で対応できる仕事を増やしたいのか。お客様への返答を早めたいのか。専門家が新しい商品を考える時間を確保したいのか。目指す変化によって、整える資料も、必要な精度も、人が確認する範囲も変わります。
AI活用には、ツールの試用やデータ整備、現場での小さな工夫など、さまざまな入口があります。どこから始めるかに、唯一の正解はありません。試して初めて、自社で生かせる可能性に気づくこともあるでしょう。
その取り組みを会社として広げるときに、共通の方向を示すのがビジョンです。
AIを使える状態になることと、その力でどんな未来を実現するかを、つなげて考えましょう。
ビジョンから生まれる価値基準
ビジョンとは、企業が将来どのような存在になり、誰にどんな価値を届けたいかを描いたものです。
「AIを積極的に活用する」は、取り組みの方針です。そこから、お客様への提供価値や社員の働き方がどう変わり、どんな理由で選ばれる会社になりたいのかまで考えると、目指す未来が具体的になります。
会社の将来像と業務の目標
ここからは、設備の販売と購入後の問い合わせ対応を行う、架空の企業を例に考えます。
この会社が描いたビジョンを、次のように置いてみましょう。
地域の中小工場が設備を安心して使い続けられるよう、購入後も頼られるパートナーになる。
この会社は、購入後の支援を通じて信頼を積み重ね、保守や次の設備選びでも選ばれることを目指しています。
ここで、「問い合わせへの返答を早める」は、この未来に向けた業務の目標に当たります。それだけで、会社全体のビジョンを表しているわけではありません。
では、早ければ何でもよいのでしょうか。
すぐに返信できても、内容が曖昧で、お客様が次にどうすればよいか分からなければ、安心して相談できる相手には近づきません。経営者と現場で話し合い、「お客様が見通しを持てずに待つ時間を減らす」「伝える内容の確かさを保つ」といった、大切にする価値を具体化します。
こうして具体化した価値が、判断に使う価値基準になります。
| 考えること | この会社での具体例 |
|---|---|
| ビジョン：将来どんな存在になるか | 設備の購入後も、安心して相談できるパートナーになる |
| 価値基準：何を大切に判断するか | お客様が次の行動を判断できること、案内が確かであること |
| 戦略：どこに力を集中させるか | 既存顧客への購入後の支援を優先し、専門担当への引き継ぎを改善する |
| 業務目標：仕事をどう変えるか | 品質と担当者の負担を確かめながら、対応方針を伝えるまでの時間を短くする |
| 施策：何を実行するか | 聞き取り項目と参照資料を整え、AIで情報を整理し、人が確認して引き継ぐ |
| 成果の判断：何を確かめるか | お客様の待ち時間、案内の誤り、確認・更新にかかる負担の変化を見る |
ビジョンを起点に価値基準を具体化し、施策と成果の判断につなげます。こうすると、「返答を早くする」という目標が、会社の方向とどう関係するかを説明できます。
AIで増える選択肢と企業の判断軸
AIを使えば、返信文の案、資料の構成、新しいサービスのアイデアなど、さまざまな選択肢を検討できます。試してみたいことが増えるほど、次に問われるのは「その中のどれを、自社が選ぶのか」です。
できそうなことが増えても、使える人や時間が同じだけ増えるとは限りません。「便利そう」という理由だけでは、選ぶ根拠が足りなくなります。
だからこそ、企業の側に判断の軸が必要だと考えます。
ビジョンは価値基準を生み、価値基準は自社にとっての「正解」を定める手がかりになります。ただし、経営者の好みで答えを決めてよい、という意味ではありません。品質や安全、費用などの条件を踏まえ、選んだ手段が本当に価値につながるかを実際の結果から確かめます。
AIに仕事を依頼するときも同じです。「良い回答」「良い提案」が何を指すのかを企業が説明できれば、人にもAIにも、目指す方向を伝えやすくなります。
戦略で決める集中先と順番
目指す未来が見えても、すべての施策を同時には進められません。限られた人・時間・予算をどの課題に振り向けるかを決めるのが、戦略の役割です。
経営ビジョンとDX戦略を連動させ、成果指標に基づいて戦略を見直していくことが重要なのです。 先ほどの会社で、施策を選ぶ場面を見てみましょう。
待ち時間の原因
まず、この会社が最近の問い合わせを振り返り、次の状況が分かったと仮定します。最初の聞き取りが足りず、何度も連絡し直していました。専門担当も、情報がそろうまで対応方針を決められませんでした。
文章を書く時間より、その前の確認待ちが大きな課題だったわけです。
この現状は、経営者だけでは把握しきれません。受付の担当者は何を聞き直しているのか。専門担当はどの情報を待っているのか。現場の実際の仕事を見て、目指す未来との間にある課題を確かめます。
選ぶ施策と後に回す施策
次の二つの案が出てきたとします。
- 案Aは、AIで返信文を作り、文章を書く時間をさらに短くする案です。
- 案Bは、聞き取り項目をそろえ、AIで問い合わせ内容と不足情報を整理し、専門担当へ引き継ぐ案です。
今は一つの案を試す時間しか確保できないとします。その条件なら、この会社は案Bを優先する理由を説明できます。
「お客様に早く対応の見通しを示したい。その妨げは文章を書く時間より、必要な情報がそろうまでの待ち時間にあるから」です。
案Aも役立つ可能性はあります。今回は、ビジョンと現状の課題を照らし合わせて、案Bから着手する判断をしたのです。
必要な情報が最初にそろえば、聞き直しが減ります。専門担当が状況をつかみやすくなれば、対応方針を返すまでの時間を短くできるかもしれません。このつながりは、試行で確かめる仮説として残します。
また、聞き取り票や担当の決め方を変えるだけで改善できる部分もあるでしょう。そこにAIを使うことで、さらに何が良くなるかも確かめます。
費用を抑えることと顧客価値を高めることは、両立しうるものです。どの品質を維持し、どの変化を先に実現したいか。その条件まで含めて、選択の理由を共有しましょう。
必要な準備と人の時間
案Bを選んだからといって、全社資料を一度に整える必要はありません。最初は一つの商品群に絞り、その問い合わせで使う説明書や対応記録から整理できます。
資料を更新する人、AIの整理結果を確認する人、専門担当に引き継ぐ条件も決めます。研修では、使うツールの操作に加え、情報の不足や誤りをどう確かめるかを練習します。
こうして、選んだ戦略に沿ってAI-Ready化や研修の内容も具体的になります。
担当者が通常業務の合間に何とかする前提では、試行を続ける余力が足りなくなるかもしれません。準備や確認に使う時間を確保することも、経営の判断に含まれます。
試行前に決める成功条件
「AIが使われた」「仕事が変わった」「届けたい価値に近づいた」という三つの段階を分けると、成果の見方が明確になります。
- 準備の進み具合は、必要な資料や聞き取り項目がそろい、担当者が使えるようになったかで確かめます。
- 仕事の変化は、聞き直しや確認待ちが減り、引き継ぐ情報が最初からそろうようになったかで確かめます。
- 届けたい価値への接近は、お客様に対応方針を示すまでの時間が短くなり、担当者による差も小さくなったかで確かめます。
利用回数や資料の整備件数は、準備や利用状況を知る材料です。その先の変化まで見れば、次の投資を判断しやすくなります。
なお、この例でいう「対応方針を示す」とは、お客様に次の行動や確認予定を伝え、見通しを持ってもらえる状態を指します。「問い合わせを受け付けました」という自動返信だけでは、達成とは数えません。
判断に使える記入例
この会社なら、試行の前に次のようにまとめられます。期間・時間・判定条件は説明用の仮定で、推奨する標準値や実績ではありません。
| 決めること | 記入例 |
|---|---|
| 対象 | 一つの商品群の問い合わせ。AIは整理を補助し、お客様への案内は担当者が確認する |
| 責任者 | 問い合わせ部門の責任者が結果をまとめ、事業責任者が継続・拡大を判断する |
| 確保する時間 | 準備・資料更新・振り返りのため、受付担当2人が各週1時間、専門担当1人が週1時間を使う |
| 比較と見直し | 導入前2週間の状態を記録し、4週間の試行後に、同じ商品群で難しさの近い問い合わせを比較する |
| 見る変化 | 対応方針を伝えるまでの時間、聞き直し、案内の誤り、確認・更新を含む作業時間 |
| 広げる条件 | 試した範囲で待ち時間の短縮を確認でき、必要な確認を省かずに案内できる。確認や修正を含む対応時間が導入前以下で、追加の準備・更新も確保した時間内に収まる |
| 続けて確かめる条件 | 待ち時間の短縮はまだ確かめられないが、聞き取り漏れが減り、次に直す点が分かっている。対象を広げず、修正内容と再判定日を決める |
| 見直す条件 | 必要な情報や確認が抜ける、案内の誤りが残る、負担が確保した時間を超える。原因を調べ、AIに任せる範囲や手順を変える。解消できなければ試行を止める |
期間が来たという理由だけで、対象を広げる必要はありません。比較できる問い合わせが少なければ、確認期間を延ばす判断もできます。
平均時間だけでなく、長く待たされたケースにも目を向けましょう。特定の質問への対応だけが早くなり、難しい問い合わせは置き去りになっているかもしれません。
また、受付の時間が減っても、専門担当の確認や資料更新の負担が大きく増えていれば、続けられる仕組みかを考え直す必要があります。
何が起きたら次へ進むかを決めておくと、成果の報告が次の意思決定につながります。
長期的な人材育成や基盤整備では、すぐに売上への効果が見えないこともあります。その場合も、その準備が将来どの価値につながるか、次の段階へ進める状態になったかを確かめられます。すべての取り組みに、短期の収益を求める必要はありません。
現場の学びで具体化するビジョン
では、完璧なビジョンができるまで、AI活用を待つべきなのでしょうか。
最初から、未来を細部まで描き切る必要はありません。作業時間を減らすために試した仕組みが、新人でもお客様に説明しやすい環境につながるなど、動いたからこそ見える価値もあります。
そこで得た学びを経営者に伝えます。育成やサービスのあり方まで変えられないか。自社が届けたい価値を、もっと具体的に表せないか。現場の経験を通じて、ビジョンや戦略を育てていくこともできます。
ただし、結果が悪いからといって、成功条件を都合よく変えてしまうと、何を学んだかが分からなくなります。最初の仮説、実際に起きたこと、判断を変えた理由を分けて残しておきましょう。
ビジョンの共有は、判断をすべて経営者へ戻すことでもありません。大切にする価値と、現場で判断できる範囲が共有されていれば、担当者も自分の仕事で何を工夫すればよいか考えやすくなります。
経営者が方向を示し、現場の担当者が実態と学びを持ち寄ります。そのやり取りを重ねることで、ビジョンは日々の判断に使えるものになります。
次の施策を選ぶ前の四つの問い
AXもAI-Ready化も、企業が目指す未来を実現するための取り組みです。その意味を確かめるために、今進めている施策を一つ選び、次の四つを話してみてください。
- 自社は将来、誰にどんな価値を届ける存在になりたいのか。
- その未来に向けて、何を大切に判断するのか。
- なぜ今、この施策に人や時間を使うのか。
- 何が確かめられたら、続ける・広げる・見直すと決めるのか。
話し合った後は、責任者が今回選ぶ施策と後に回す施策、現場で担う役割、結果を見直す日を決めます。方針と業務の実情を整理しきれないときは、その両方を一緒に考えられる伴走支援に相談する方法もあります。
ビジョンから価値基準をつくり、戦略で集中先を選び、施策の結果を次の判断に反映します。そうしたつながりがあってこそ、AIを使えるようになる努力を、会社が目指す未来への前進に変えられます。
株式会社ミチガエルではAIを活用して会社を発展させていくための伴走支援を提供しています。会社のAX戦略を策定に困っているといった漠然とした状況でも大丈夫です。 戦略策定のご相談から実際の導入まで幅広くご支援が可能です。ぜひこちらからAI活用の悩みをご相談ください。
この記事の執筆・監修
執筆
山下 敏樹IT企業勤務。Web制作会社で社内業務改善・DX推進に携わり、code4bizで学んだAIコーディングを活用してさまざまな業務を自動化。半年間の取り組みで、年間約2,500時間相当の業務削減を実現。その後、IT/AIコンサルタントへ転身。DX現場での経験をもとに、AI活用・業務改善・DX・システム開発に関する知識やノウハウを、読者の成果につながる形で発信しています。
生成AI業務整理DX
