AI導入は顧客に見えない業務から。合意待ちで止まらない始め方

AI導入が止まる原因は、技術よりも合意を取る相手の多さにあります

AI推進を任され、生産性を上げる案を出したのに、なかなか前に進まない。そうした状況に心当たりのある方は多いはずです。原因を探ると、技術の難しさより、関係者の確認や承認を待つ時間であることが少なくありません。

では、AIはどこから入れればよいのか。この記事の答えははっきりしています。顧客に見えないところ、つまり自社だけで決めてコントロールできる業務から入れることです。

具体的には、バックオフィス、営業の分析、そして経営戦略のためのリサーチと経営数値の分析です。なかでも最後の経営戦略の領域は、効果が大きく、決めればすぐに始められるため最もお勧めできます。

要点

• 顧客の業務や顧客から受けている業務にAIを入れる案は、相手の説明・確認工程に左右され、案件が多いほど止まりやすい
• 顧客に見えない自社の業務なら、自社でやると決めた時点でAIを入れられる
• 最初の一手は、自社の経営数値と競合・業界のリサーチをAIに渡し、次の戦略の仮説をもらう使い方
• 最後に決めるのは人間。AIの役割は判断材料と仮説を速く大量に出すこと

顧客の業務に入れるAIは、相手の確認工程の速さでしか進まない

顧客から受けている業務にAIを入れて生産性を上げる。最も分かりやすい使い方ですが、実行しようとすると、まず顧客にきちんと説明する必要が出てきます。

相手が大きな会社であるほど、社内で筋を通し、確認の工程を踏まなければなりません。こちらがどれだけ準備しても、進む速さは相手の社内手続きで決まります。

しかも、そうした案件を多く抱えている会社ほど、顧客ごとに合意を取り直すことになります。関係者が増えるほど合意形成に時間がかかり、結果としてAI推進そのものが顧客側の事情で止められてしまいます。

御社で言えば、顧客向けの業務を最初の実験場にすると、成果が出る前に半年が過ぎるおそれがあります。社内で「AIは進まない」という空気が生まれる前に、別の入口を用意しておく必要があります。

顧客に見えない業務なら、自社で決めた瞬間に入れられる

顧客に見えない業務には、外部の合意が要りません。自社でやると決めるだけで始められます。これが最初の入口として優れている理由です。

対象になるのは、自社で行っているバックオフィス業務、営業成績の分析、社内の各種分析、そして経営戦略のためのリサーチや経営相談です。いずれも成果物を使うのは社内で、顧客との約束に直接触れません。

中小企業の社長であれば、今日決めて今日入れられます。上場企業や中堅企業では社内の承認が必要になりますが、それでも顧客の合意が要らない分、意思決定の段数は大きく減ります。

読者の立場に置き換えるなら、自部門の判断で完結する業務、または自社の経営層だけで決められる業務を洗い出すことが出発点です。そこが、最も速く成果を確かめられる場所になります。

最も効果が大きいのは、経営数値と競合リサーチをAIに渡して仮説をもらう使い方

当社でも実際にこの使い方をしています。会計ソフトにある損益計算書や貸借対照表、売上、コストといった経営数値を、すべてAIから参照できるようにしています。会計ソフトの種類は問いません。

そのうえで、今後どんな戦略をとるべきか、数字から何が読み取れるか、どんな問題やリスクがあるかをAIに相談します。AIから仮説を受け取り、それを材料に次の戦略を決めています。

外部のリサーチでもAIは力を発揮します。競合の多くは、どんな顧客にどんな価値を届けるのか、何が強みで他社と何が違うのかを自社サイトに書いています。つまり公開情報を集めて整理すれば、競合の立ち位置はかなり見えてきます。

人手では数社が限界の調査も、AIなら100社でも1000社でも進められます。結果をスプレッドシートに並べれば、業界によっては業界全体を見渡す地図になり、競合が重なっている領域と空いている領域が見えてきます。

さらに、経済の大きな動きや新聞などのメディア情報から、自社の業界にどんな影響が出そうかも調べさせられます。そこに自社の経営状況と持っているリソースを重ねると、次にどこへ挑戦すべきかの仮説が立ちます。

ポイントは、公開情報と社内の数字を組み合わせることです。外に出ていない経営数値や営業成績を加えるほど、AIの回答は自社に即したものになります。

AIは判断材料を出す役で、決めるのは人間。その前提なら範囲は限定されます

ここで主張の範囲をはっきりさせておきます。顧客の業務へのAI導入をやめるべきだという話ではありません。そちらはそちらで進める必要があります。ただ、そこだけに頼ると止まりやすいので、並行して自社で完結する入口を持つべきだということです。

また、AIの戦略提案をそのまま採用せよという話でもありません。最後に決めるのは人間です。AIはリサーチと仮説出しの量と速さを担い、人間はそれを検証して選ぶ。この分担が前提です。

そして、この使い方は時間とともに価値が増します。AIの能力は上がり続けており、同じ問いを投げても仮説の精度は高まっていきます。いま仕組みを作っておけば、モデルが良くなるたびに自動的に恩恵を受けられます。

なお、経営数値をAIに渡す以上、どのサービスに何を渡すかは社内のルールに沿って決める必要があります。とはいえ、これも自社の判断で完結する論点であり、顧客の合意を待つ必要はありません。

自社で試すなら

明日の会議でそのまま使える判断基準と、最初の一歩をまとめます。

• 判断基準: その業務にAIを入れるとき、顧客や社外の誰かの合意が要るか。要らないものから順に着手する
• 候補の洗い出し: バックオフィス、営業成績の分析、社内の分析業務、経営戦略のリサーチを一覧にし、自部門で決められるものに印をつける
• 最初の一歩: 会計ソフトの損益・貸借・売上・コストをAIから見られるようにし、「読み取れること」「リスク」「次の打ち手」を相談する
• 競合の地図づくり: 自社の業界の企業をAIに調べさせ、顧客・提供価値・強みをスプレッドシートに並べて、重なりと空白を確認する
• 外部環境の追加: 業界に関わるニュースやマクロの動きを調べさせ、自社の数字とリソースに重ねて挑戦先の仮説を出させる
• 決め方のルール: AIの出力は仮説として扱い、最終判断は経営陣が行うと先に決めておく

まとめ: 進められるところから、AIを入れる

AI推進が止まるのは、多くの場合、合意を取る相手が多いからです。だからこそ最初は、顧客に見えず、自社だけでコントロールできる業務からAIを入れます。決めた瞬間に始められ、成果もすぐに確かめられます。

まずは自社の経営数値と業界のリサーチをAIに渡し、次の戦略の仮説をもらってみてください。顧客向けの導入は並行して進めつつ、社内で回る小さな成功を先に作ること。それがAI推進を止めない一番の近道です。