中小企業がAIを活用する前に整えるべきこと｜AIは目的を決めてくれない

AIが急速に身近になって、「うちもAIを活用しないと」と感じる経営者が増えています。業務効率化のために、何かAIツールを入れたい、社員にAIを使わせたい、という相談も少しずつ出てきました。

ただ、AIを使いこなせている中小企業と、入れてみたけれど成果が出ない中小企業の差は、AIツールそのものではないところにあります。むしろ、AIを使い始める手前で、何が整っているかで、ほぼ結果が決まります。この記事では、AIを活用する前に整えておくべきことを、AIを実務で使い込んできた視点から整理します。

結論を先に書くと、AIは目的を決めてくれません。目的を決めるのも、それを分解するのも、出てきた答えが正しいかを判断するのも、人間の仕事です。ここを理解せずにAIに期待すると、もっともらしいけれど的を外した答えに、振り回されることになります。

「AIを使えば何とかなる」という期待のズレ

AIに関心を持ち始めた経営者が、最初に陥りやすいのが、AIがなんとかしてくれるという丸投げの期待感です。AIを入れれば、業務が効率化される、課題が解決される、人手不足が解消される、という漠然とした期待。

この期待は、AIの捉え方を一つ間違えています。AIは万能の解決装置ではなく、あくまでもサポーターです。優秀なサポーターであることは間違いないですが、サポーターである以上、何を達成したいのか、何が課題なのかを決めるのは、使う側の人間です。

サポーターに「いい感じにやっといて」と頼んでも、いい結果は返ってきません。優秀なサポーターほど、明確な指示があれば力を発揮するし、曖昧な指示には曖昧な仕事しか返せない。AIも同じで、何をしてほしいかが明確であればあるほど、精度の高い答えを返します。逆に、目的が曖昧なまま投げると、それらしいけれど的を外した答えが返ってくる。

つまり、AIを使う前提として、使う側が「何を達成したいのか」を持っていることが必要です。これがないままAIを導入しても、高性能な道具を持て余すだけになります。

AIが効く会社と、効かない会社の違い

AIを実務で使い込んでいくと、AIが力を発揮する場面と、しない場面の違いが、はっきり見えてきます。その違いは、使う側に3つのものが揃っているかどうかです。

ひとつ目は、目的の言語化です。何のためにそれをやるのか、何を達成したいのかを、言葉にできているか。これが曖昧なままだと、AIへの指示も曖昧になり、返ってくる答えもぼやけます。「業務を効率化したい」では曖昧すぎて、AIは具体的に何をすればいいか分からない。「この作業に毎日2時間かかっていて、これを30分にしたい」まで言語化できていれば、AIは具体的な提案を返せます。

ふたつ目は、要素分解です。達成したい目的を、AIに任せられる小さな単位に分解できるか。大きな目的をそのままAIに投げても、答えは大雑把になります。目的を構成要素に分けて、どの部分をAIに任せ、どの部分を人がやるかを切り分けられると、AIの力が活きます。

みっつ目は、プロセスのイメージです。目的を達成するまでに、どういう順番で何をするかの道筋を、ある程度描けているか。この道筋が描けていれば、AIをどの工程で、どう使うかが見えてきます。道筋がないままAIに頼ると、AIが出した答えをどう使えばいいか分からず、結局活用できません。

この3つは、どれもAIが代わりにやってくれるものではありません。AIを導入する前の、人間側の準備です。これが整っている会社では、AIは強力な戦力になります。整っていない会社では、AIを入れても期待した成果が出ません。差は、AIの性能ではなく、使う側のこの準備にあります。

この3つは、実はAIに限った話ではありません。目的を言語化し、要素に分割し、道筋を描く。これは、人に仕事を任せるときも、システムを作るときも、外注するときも、共通して必要になる力です。AIはその力を増幅する道具なので、元の力が高い会社ほど、AIで大きく伸びる。逆に、元の力が弱い会社がAIを入れても、増幅する元がないので、効果は小さい。AIを導入すれば一足飛びに何かが変わる、というより、もともと持っていた力の差が、AIによってより大きく開く、というのが実態に近いです。だからこそ、AIブームに乗ってツールを入れる前に、この土台の力を見直すことに意味があります。

「業務が整理されている」とはどういう状態か

AIを乗せる土台として、よく「業務が整理されていることが大事」と言われます。ただ、業務が整理されているとは、具体的にどういう状態を指すのか、曖昧なまま使われがちな言葉です。

業務が整理されているとは、書類が綺麗に並んでいることでも、マニュアルが完備されていることでもありません。本質は、それぞれの業務が「なんのために」やっているかが、明確になっている状態です。

業務が整理されていない会社では、なんのためにやっているかを見失った情報管理が、あちこちで起きています。昔から続けているから集めているデータ、誰かが必要だと言ったから残している記録、目的が分からないまま埋めている項目。こうしたものが積み重なると、業務は複雑に見えるのに、何のためにやっているかは誰も説明できない、という状態になります。

この状態のままAIを乗せると、目的の分からない業務を、AIで効率化しようとすることになります。でも、そもそも何のためにやっているか分からない業務を効率化しても、意味があるかどうかが判断できません。下手をすると、本来やめるべき業務を、AIで効率的に続けてしまう。これは効率化ではなく、無駄の高速化です。

だから、AIを使う前に必要なのは、それぞれの業務が「なんのために」あるのかを問い直すことです。目的が明確な業務だけが、AIで効率化する価値を持ちます。目的を見失った業務は、効率化する前に、やめるか見直すかを考えるべきです。

この問い直しは、地味で面倒な作業です。AIツールを契約して使い始めるほうが、はるかに手軽で、何かやっている感もある。だから多くの会社が、業務の問い直しを飛ばして、ツール導入から入ります。けれど、土台を整えずに道具だけ入れても、効果は限定的です。順番としては、業務の目的を問い直すほうが先で、ツールはその後です。手軽なほうから手をつけたくなる気持ちは分かりますが、効果が出る順番とは逆だということは、知っておいたほうがいい。

AIの答えは、もっともらしくてもズレる

AIを使う上で、いちばん注意すべきなのが、AIの答えが、もっともらしく見えてもズレている可能性がある、という点です。

AIは、与えられた質問に対して、流暢で説得力のある答えを返します。問題は、その答えが本当に正しいか、自社の状況に合っているかは、別だということです。特に、目的が曖昧な質問を投げると、AIは一般的にもっともらしい答えを返しますが、それが自社にとって的を射ているとは限りません。目的の曖昧な質問の回答を鵜呑みにすると、ズレた方向に進むことになります。

実際にあったケースで、ある経営者がAIにかなり依存して、経営判断の多くをAIに相談して決めている状態になっていました。AIの答えは流暢で、一見筋が通っている。でも、話を聞いていくと、その判断のいくつかは、その会社が本来達成したい目的から少しズレていました。そこで、「そもそもの目的は〇〇ですよね」と問い直すと、AIの回答がその目的に対してズレていることが見えてきました。

ここで起きていたのは、AIが間違った答えを出したというより、目的が明確に共有されないままAIに問うたために、答えが一般論に流れていた、ということです。AIは目的を持っていないので、問う側が目的を明確にしないと、一般的にもっともらしい方向に答えを寄せます。それが自社の目的とズレていても、AIには分かりません。

だから、AIの答えに対しては、ニュアンスのレベルまで、それが本当に正しいか、自社に合っているかを、人が判断する必要があります。この最終判断を人がやらずにAIに丸投げすると、ズレた答えにそのまま乗ることになります。AIをサポーターと呼ぶのは、ここに理由があります。最終的に判断し、責任を持つのは人間で、AIはその判断を助ける役割だ、ということです。

この判断をするには、結局、自社の目的が明確になっている必要があります。目的がはっきりしていれば、AIの答えがそこからズレているかどうかを照らし合わせられる。目的が曖昧だと、AIの答えがもっともらしいかどうかでしか判断できず、流暢な答えほど正しく見えてしまう。AIの答えを正しく評価できるかどうかも、結局は使う側が目的を持っているかにかかっている、ということです。AIが賢くなるほど、答えは流暢になり、ズレに気づきにくくなる。だからこそ、人間側が目的を握っていることの重要性は、AIが進化するほど増していきます。

AIを使う前に、人がやっておくべきこと

整理すると、AIを活用する前に、人がやっておくべきことには順番があります。

まず、何を達成したいのかという目的を言語化する。次に、その目的を、AIに任せられる単位に要素分解する。それからAIに具体的に指示を出し、出てきた答えが目的に合っているかを、人が判断する。この一連の流れの中で、目的の設定と最終判断は人がやり、その間の作業をAIが助ける。これが、AIを使いこなす会社の基本的な構造です。

逆に言えば、AIツールを導入することや、AIの操作方法を覚えることは、この流れの一部でしかありません。むしろ、操作を覚える前に、目的を言語化する力、課題を要素分解する力のほうが、AI活用の成否を分けます。AI研修やツール導入を検討する前に、経営者自身が、自社の目的と課題を言葉にできているかを確認するほうが先です。

ここができていれば、どんなAIツールを使っても、ある程度の成果が出ます。ここができていなければ、最新のAIを導入しても、的外れな効率化に終わります。AI活用の本当の準備は、AIの外側、つまり目的の言語化と課題の整理にある、ということです。

AIは強力なサポーターですが、目的を決めてくれるわけでも、答えの正しさを保証してくれるわけでもありません。AIを活用する前に整えるべきなのは、何のためにそれをやるのかという目的の言語化と、それを分解する力、そして出てきた答えを判断する力です。これらは、AIを導入してから身につくものではなく、AIを導入する前に、人間側が持っておくべき前提です。