自社のAI活用の準備度を測る

AI活用を検討する際、「自社はまだ早いのではないか」という懸念はよく聞かれます。一方で、準備が整うのを待っているうちに何も始まらない、という状態も同じくらいよく見られます。

判断の材料になるのは三つの観点です。データの所在、業務の文書化度合い、そして意思決定の速さ。本記事では、それぞれをどう確認し、足りない場合に何を先に整えるべきかを整理します。

一点目：データの所在

AIに何かをさせるには、何かを渡す必要があります。渡すものがどこにあるか答えられるかどうかが、最初の確認です。

確認する問いは次の通りです。

• 対象の業務で使う情報は、どこに保存されているか
• それは人が開いて読める形か、システムの中に入っているか
• 必要なときに取り出せるか。取り出すのに誰の許可が要るか
• 紙のまま残っているものはどれくらいあるか

ここで多くの企業が該当するのは、「複数の場所に分かれている」という状態です。一部は共有フォルダ、一部は基幹システム、一部は担当者のメールの中。この状態自体は珍しくなく、直ちに問題にはなりません。

問題になるのは、「どこにあるか誰も答えられない」場合です。この状態で開発に進むと、要件定義の段階で止まります。まずは対象を一つの工程に絞り、その工程で使う情報だけを特定してください。全社のデータを整備する必要はありません。

なお、紙のまま残っている情報が中心の業務は、AI活用の前に電子化の検討が先です。読み取りの工程を挟むと、精度と費用の両方で不確実性が増えます。既存システムからのデータの移行についてはデータ移行の考え方も関わってきます。

二点目：業務の文書化度合い

AIに指示を出すには、業務の手順を言葉にする必要があります。つまり、AI活用の準備とは、業務を説明できる状態にすることとほぼ同義です。

確認する問いは次の通りです。

• その業務の手順は、文書として残っているか
• 残っていない場合、担当者は口頭で説明できるか
• 例外的な処理はどれくらいあるか。それを列挙できるか
• 担当者によって処理の仕方が違う箇所はあるか

三つ目と四つ目が重要です。文書がなくても、担当者が説明できるなら着手できます。しかし、例外が多く、しかも担当者ごとに判断が違う業務は、AI活用の前に業務の整理が必要です。整理せずにAIに任せると、誰の判断基準に合わせればよいか決まらず、出力の良し悪しも判断できません。

逆に言えば、この確認の過程で業務の整理が進むこと自体に価値があります。AI活用の検討が、業務の棚卸しのきっかけになる例は多くあります。

想定例：ある企業が、見積書の作成をAIで支援しようとした場面を考えます。手順を書き出す過程で、担当者ごとに値引きの判断が異なることが分かりました。この企業はAIの検討を一度止め、値引きの基準を明文化する作業を先に行いました。結果として、基準の明文化だけで見積書作成の時間は短くなり、AIの導入はその後に小さい範囲で始めています。

三点目：意思決定の速さ

三つの中で最も効くのがこの観点です。データと文書が揃っていても、判断が遅い組織ではAI活用は進みません。

理由は、AI活用が試行錯誤の積み重ねだからです。試す、結果を見る、やり方を変える、また試す。この繰り返しの速度が、成果が出るまでの期間を決めます。一回の判断に稟議を要し、数週間かかる組織では、数回の試行に半年を費やします。その間にAIサービス自体が変わり、前提が変わります。

確認する問いは次の通りです。

• 数万円規模のツールを試すのに、何人の承認が必要か。何日かかるか
• 「やってみて、だめならやめる」という進め方が許される文化があるか
• 効果が出なかったときに、担当者が責められる組織になっていないか
• やめる判断を、担当者の判断でできるか

四つ目が特に重要です。やめる判断ができない組織では、効果のない取り組みが続き、次の試行に進めません。AI活用で成果を出す組織の特徴は、当たりを引く確率が高いことではなく、外れを早く手放せることです。

この観点で問題がある場合、対象を狭めても解決しません。先に、少額の試行を担当者の裁量で行える仕組みを作ってください。金額の上限を決め、その範囲内なら報告のみで試せる形にするだけで、進み方は大きく変わります。

三点の組み合わせで判断する

三つの観点を整理すると、次のようになります。

三つすべてが揃っている必要はありません。ただし、意思決定の速さだけは、他の二つでは補えません。ここが遅い組織は、データが整い業務が文書化されていても、AI活用が進まない例が多くあります。

逆に、データが散在していて文書化も進んでいなくても、意思決定が速い組織は進みます。試しながら足りないものを特定し、その都度整えていけるためです。

準備が足りなくても、狭めれば始められる

準備度が低いと判断した場合でも、着手を諦める必要はありません。制約に応じて対象を狭めれば、多くの場合は何かしら試せます。

データが散在している場合は、データを必要としない工程を選んでください。文章を読んで文章を書く工程なら、目の前の資料だけで完結します。最初の対象の選び方はAI活用、最初の一歩をどう決めるかで整理しています。

文書化が進んでいない場合は、担当者一人が自分の業務で試す範囲から始めてください。自分の業務なら、手順は頭の中にあります。その担当者が指示文を書く過程で、結果的に業務が言語化されます。

ただし、対象を狭めても向かない業務はあります。AIを使わない方がいい業務で挙げた類型に該当しないかは、先に確認してください。

準備度は測って終わりではない

準備度の確認は、始めるかどうかを決めるためだけのものではありません。半年後に同じ三点を確認すると、変化が分かります。データの所在が明確になった、例外が列挙できるようになった、試す判断が速くなった。こうした変化は、AI活用そのものの成果と同じくらい、事業にとって意味があります。

体制を決める段階に進む場合はAI活用は誰が担当すべきかを、着手後の進め方はAI活用の最初の90日にやることをご覧ください。

弊社のAI活用開発では、着手前の状況の整理からご相談を受けています。現時点では着手を急がないほうがよいと判断した場合は、その旨をお伝えします。お問い合わせからご連絡ください。打ち合わせはオンラインで全国に対応し、ご相談・お見積りは無料です。返信は通常1営業日以内にいたします。