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AIで本当に生産性は上がるのか? 倉本由香利氏が「日本企業は順番を間違っている」と語る理由

【動画】経営・現場に必要なAI時代のKPI

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業務効率化で「仕事が増える」ではなく「仕事のレベルが上がる」

藤井:一方で、メンバーの中には「AIで業務効率化されると仕事量が増える」とネガティブに捉える方もいます。どうマインドを変えていけば良いのでしょうか。

倉本:AIで業務が効率化されたら新しい仕事が振られるのは自然なことです。そうでなければ生産性が上がりません。ただ、AIが今までのDXと異なる点は、単に仕事が増えるのではなく仕事のレベルが一つ上がるということです。

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 AIエージェントがさまざまな業務をこなせるようになると、AIエージェントによるアウトプットの質を担保するためのマネジメントが人間の主な仕事になる。つまり、一般社員がAIエージェントチームのマネージャーになるのです。

 営業の場合、これまでは顧客のニーズを引き出して提案書のたたき台を作って提案をして……という流れを繰り返しながらスキルを身につけてきました。しかし、今はたたき台をAIが作れる。それに対して、営業担当が「本当に顧客のニーズに応えられるのか」「提供価値があるのか」などをフィードバックしていきます。そうしたスキルを獲得できるように新人教育も変えなければ、本当の生産性向上にはつながらないでしょう。当然、一般社員もAIエージェントのチームマネージャーになるため、今までの数十倍の業務量をこなすことが当たり前になると思います。

藤井:マネージャー層は、部下のマネジメントスキルを育てる必要があるのですね。

倉本:はい。つまり、マネージャーは統括マネージャーになる。AIエージェントを使ってどうクオリティをコントロールするのかコーチングすることが仕事です。

 このような組織が当たり前になると、AIを活用しない方や会社は取り残されてしまう。どれだけ頑張って訪問回数を増やしても、人だけの力だと生産性は上がって2倍程度でしょう。今後"AI生産性格差"が生まれる可能性は高いと見ています。

その業務、AI化する意味ありますか? 日本企業の失敗あるある

藤井:では、AI変革を行う際に日本の企業が陥りやすい失敗パターンはありますか。

倉本:繰り返しになりますが、よくあるのが「変革の順序を間違える」ケースです。そもそも不要な工程を取り除かず、無駄をそのままAI化してしまう。実は最初にやるべきことは"なくすこと"なのです。たとえば、複数の組織で同じ工程がある場合は横串を刺して整理します。各部門がサイロ化された状態でAIを導入すると後で集約するのも大変ですし、その投資自体が無駄になります。もちろん、これまでと違う動きをすることは覚悟も必要です。しっかりと経営層がコミットしなければなりません。

 また、そもそもAIが機能する状態になっていないパターンもあります。AIは簡単に導入できるイメージがありますよね。導入すれば生産性が改善すると思っている経営層も少なくありません。しかし、その前にマネージャーが時間投資をできる仕組みを作り、現場を変えられる体制を整備しなければ、改善はしないのです。そのための投資も必要となります。当然リターンを求められるわけですから、KPIを設定して観測しなければなりません。

藤井:具体的に何をKPIにすれば良いのでしょうか。

倉本:2種類必要です。一つ目が全社的なKPI。たとえば、利益率など経営にかかわるKPIにAIがどのような影響を与えているのかを見ていきます。もちろん営業ROIなども重要ですが、全社のKPIと結びつけるのがポイントです。

 そしてもう一つが現場の行動変容を促すためのKPI。営業の場合は、顧客への訪問回数が指標になるかもしれません。今までの訪問回数と比較して、1週間や1ヵ月単位でどのくらい増えているのかを確認します。特にサービスを売るのであれば、訪問回数が売上に一定の影響を与えると考えられます。また、提案が重要な場合はその数や初回訪問数がどれだけ増えたかを見るのも良いと思います。

 今やAI提案書も生まれている時代です。それを活用してどれだけ勝率が上がるのかをKPIとしても良いでしょう。AI導入前と比べた提案数に対する案件化率や最終的に契約に結びついた案件がどう変わったのか、たとえば提案数を分母、契約数を分子にして計算してみる。そうすると、AIで本当に生産性が上がったのかを追うことができます。

 このように、全社と現場の2軸でKPIを設定してPDCAを回していくことが非常に大事です。

藤井:ありがとうございます。今、実際にAI変革に取り組んでいる経営層や現場の方々は多いと思います。そういった方々に向けて、最後にメッセージをお願いします。

倉本:AIは日本企業を大きく変えるポテンシャルがあると思っています。今までのDXとの大きな違いは、「考える」という人の認知の部分にまで入り込んできていること。人が担ってきた頭を使う業務の多くも、代替・補完される可能性があります。そうしたAIを活用するためには「大改革」であるという覚悟をもたなければなりません。結局頓挫してしまう可能性も大いに考えられる。今回紹介したフレームワークや改革の順序を意識しながら、ぜひ取り組んでほしいと思います。

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この記事の著者

藤井有生(AIdiver編集部)(フジイ ユウキ)

 1997年、香川県高松市生まれ。上智大学文学部新聞学科を卒業。人材会社でインハウスのPMをしながら映画記事の執筆なども経験し、2022年10月に翔泳社に入社。ウェブマガジン「ECzine」編集部を経て、「AIdiver」編集部へ。日系企業におけるAI活用の最前線、AI×ビジネスのトレンドを追う。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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