Do for AI シリーズ｜AI活用を阻むのは、AIそのものではなく“〇〇”だった！？
こんにちは！株式会社XAION DATA 広報の鈴木です。
前回の記事では、「今AI業界で何が起きているのか？」をテーマに、AIが急速に普及している背景や、AIの得意・不得意についてお話ししました。 一方で、実際の企業現場では、「AIを導入したのに、思ったより使われていない」というケースも少なくありません。
今回は、なぜ多くの企業でAI活用が“PoC止まり”になってしまうのかについて、もう少し深掘りしていきたいと思います。
「AIを導入したのに使われない」が増えている
最近では、生成AIを業務で活用する企業もかなり増えてきました。 議事録作成、問い合わせ対応、営業支援、マーケティング分析などなど…様々な領域でAI導入が進み、「AI活用」は一つの大きなテーマになっています。
ただ、その一方で、
一部のメンバーしか使っていない
現場に定着しない
試験導入で止まってしまう
結局、人力に戻ってしまう
といった声も非常によく聞きます。
これは、AIが期待外れだったという話ではなく、「AIを入れれば自動的にうまくいく」と考えていた理想と、実際の現場との間にギャップがあった、という方が近いかもしれません。「実際にAIツールを導入してみたものの、業務の流れ自体は変わっていない」というケースも多いのではないでしょうか。
AI時代に本当に必要なのは、“AIを導入すること”ではなく、“AI導入を前提に業務やデータの構造を見直すこと”なのです。
PoC止まりとは何か
こうした状態を表す言葉として、最近よく使われているのが「PoC止まり」です。 PoCとは、「Proof of Concept（概念実証）」の略で、“本当に実現できるのか、まず試してみる”という検証フェーズのことを指します。
例えば、
・AIチャットボットを試験導入してみる
・一部部署だけでAIツールを使ってみる
・営業データをAI分析してみる
といった取り組みがPoCであり、新しい技術を導入する上では非常に重要なステップです。ただ、問題なのは、「試して終わる」ケースが非常に多いことです。 PoCではうまくいったように見えても、実際の業務全体には広がらない。
つまり、“AIが動いたこと”と、“AIが会社の中で機能していること”は、まったく別の話。本当に重要なのは、AIが日々の業務に組み込まれ、現場で継続的に使われることです。
AI活用がうまくいかない会社で、起きていること
ではなぜ、AIは現場で定着しないのでしょうか。もちろん理由は一つではありませんが、多くの企業で共通して見られる“詰まりポイント”があります。
XAION DATAでは、こうしたポイントを「AX（AIトランスフォーメーション）を阻む4つの壁」として整理しています。
① 情報があちこちに散らばっている（分断の壁｜Disconnected）
営業データはSFA、顧客情報はCRM、会議内容の共有はSlack…というように、必要な情報がバラバラに存在している状態です。AIは情報同士がつながっていないと、全体を理解することができません。
② 情報が整理されていない（非構造の壁｜Unstructured）
PDF、画像、自由記述のメモなど、“人は読めるけどAIは理解しづらい情報”が大量に存在している状態です。入力ルールがバラバラだと、AIの分析や予測にもズレが生まれてしまいます。
③ 情報が古い・更新されていない（陳腐化の壁｜Stale）
AIは入力されたデータをもとに判断するため、古い情報を使うと、結果も現場感覚とズレてしまいます。結果として、「AIって使えない」という印象につながってしまうのです。
④ AIが業務の流れに組み込まれていない（未接続の壁｜Unconnected）
どれだけ高性能なAIでも、業務フローに組み込まれていなければ現場では使われません。“AIを導入する”ことより、“自然に使われる設計”が重要なのです。
AI導入を止めているのは、“企業構造”！？
ここまで見てきたように、AI活用が進まない理由は、単なるツールの問題ではありません。
実際には、
部門ごとに情報が分断されている
データ管理が属人化している
現場と経営でAIへの温度差がある
業務フロー自体がAI前提になっていない
など、企業構造そのものがAI活用を難しくしているケースも少なくありません。つまり、AI導入とは単なるIT導入ではなく、会社そのものを、AI時代に合わせてアップデートしていくことでもあるんです。
さいごに
ここまで見てきたように、多くの企業でAI活用が止まってしまう理由は、AIそのものではなく、AIを使う準備が整っていないケースが非常に多いのです。AIを導入することだけではなく、“AIを活かせる構造を持っているかどうか”や”AIが機能する状態をどう作るか”が、これからのAI活用では重要になっていきます。 そして、その構造こそが、XAION DATAが提唱する「Do for AI」にもつながっていきます。
次回は、「AIの価値を決めるのは何か？」をテーマに、AI活用に欠かせないデータについて、さらに深掘りしていきます。
ぜひ、次回もご覧ください！
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