生成AIを導入したのに、なぜ現場は忙しいままなのか。経営・営業・ITを見てきた私の答え
生成AIを導入した。議事録は数分で作れる。メールの下書きも、資料のたたき台も、以前よりずっと早い。それなのに、現場の忙しさはさほど変わらない。そんな状態になっていないだろうか。
私なら、まず「もっと性能の良いAIを使いましょう」とは言わない。先に聞きたいことがある。
「その議事録ができたあと、誰が、何を、いつまでにやるのだろうか？」
ここが決まっていなければ、AIがどれほど速く答えても、仕事は先に進まない。私が経営、営業、IT、そして生成AIを横断して取り組んできた中で、いちばん大切にしているのは、この「次の行動につながるか」という視点だ。
これはAIの専門家だけに向けた話ではない。営業責任者にも、経営者にも、DX推進担当者にも、そしてプロジェクトに苦労しているPMにも関係する話だと思っている。
議事録ができても、営業の仕事は終わらない
一つ、営業の仕事を例に考えてみたい。商談が終わり、担当者がAIで議事録を作る。発言の要約や決定事項の整理は、確かに便利だ。
ただ、その商談で顧客が「予算はまだ決まっていない」「担当部署への確認が必要だ」と話していたら、どうだろう。議事録に書いて保存するだけでは、次に誰へ確認し、いつ連絡し、どう案件化を判断するのかは決まらない。
私は、そこに営業DXの本当の難しさがあると感じている。AIが文章を作ることと、営業活動が前進することは別だ。
同じ構造はITプロジェクトでも起きる。進捗会議の記録は整っているのに、課題の責任者や判断期限が曖昧なまま。経営会議の資料は立派なのに、翌日から現場で何が変わるかは決まっていない。問題は資料の完成度より、その先の運用にある。
IPAが2026年7月に公表した調査でも、国内企業でAI導入は広がる一方、業務効率化から新たな価値の創出や事業変革へつなげることが課題だとされている。私には、これは決して他人事には思えない。
経営課題を、現場の「動ける仕事」に変える
経営者が「営業力を強化したい」と考える。営業責任者は「新規顧客を増やそう」と言う。現場は「営業担当が足りない」と訴える。どれも間違いではない。
しかし、その言葉だけでは明日からの仕事は変わらない。どの顧客を優先するか。初回の接点で何を確かめるか。反応がなかったときにどうするか。誰が判断し、どの時点で次の担当へ引き継ぐか。
こうした細部まで落とし込んで、初めて戦略は実行できる。だから私は、システムを先に選ぶのではなく、経営目標と現場の業務の間にある「空白」を探す。
言い換えれば、仕事の流れ、判断基準、担当者、必要な情報を整える作業だ。その土台があってこそ、生成AIもAIエージェントも役に立つ。
私がAIエージェントを、自分で設計・構築している理由
私は現在、中小・中堅IT企業の営業を対象に、AIが業務を支援する仕組みを自ら企画・設計・構築している。背景にあるのは、営業担当者や営業マネージャーの人手不足、そして特定の人に仕事が集中するという問題だ。
対象にしているのは、商談の要約だけではない。新規顧客開拓、商談、案件化、人材提案、面談、受注、既存顧客フォローまで、営業の仕事を一つながりの流れとして捉えている。
例えば商談の記録が入ったら、AIはまず確認できた事実を整理する。顧客が言っていないことを、勝手に合意事項にしない。情報が足りなければ不足として残す。そのうえで、次に確認すべきことや営業担当の行動案を作る。
そこで終わりではない。必要な判断は人間が確認・承認し、実行した結果を記録する。そして状況が変われば、次の判断も変える。
私が目指している「AI Workforce」とは、AIに何でも任せることではなく、AIと人間が役割を分担して仕事を進められる仕組みだ。便利なチャットツールと、現場で動く業務システム。この二つの差は、使い始めてから大きく現れる。
もちろん、設計すればすぐに完成するほど簡単ではない。AIは期待した形式で回答しないこともあるし、情報が欠けることもある。だから私は、異常な入力や曖昧な商談記録も含めて検証し、業務データを壊さず扱える構造を重視している。これは私自身が取り組みながら、日々難しさを感じている部分でもある。
AIが「できること」より、勝手に「してはいけないこと」
実務で使うAIを設計するとき、私は少し慎重になる。AIがもっともらしい文章を書いたとしても、それが事実とは限らないからだ。
例えば顧客の「検討はしたいが、まだ社内の合意はない」という発言を、「導入する意向がある」と決めつけてしまったらどうなるだろう。営業判断がずれ、その後の連絡で顧客との信頼を損ないかねない。
だから、確認済みの事実とAIの推測は分ける。契約、金額、顧客への重要な連絡などは、人間が最終判断する。何をAIに任せ、何を人間が担うのかを決めておく。
JIPDECの「企業IT利活用動向調査2026」でも、組織としてAI活用を実践している企業は36％にとどまり、人間による最終判断や、AI出力の根拠を説明できる体制の強化が課題として挙げられている。AI導入を本格的な業務改革につなげるには、機能だけでなく責任の設計が欠かせない。
私の仕事は、AIだけではない
ここまで生成AIの話をしてきたが、私の仕事の土台は経営、営業、組織改革、ITコンサルティング、プロジェクトマネジメント（PM/PMO）にある。
経歴に少しだけ触れると、ベイカレントの創業期から上場直前までパートナーとして参画し、上場企業のグループ会社で取締役も経験した。経営側と現場側、それぞれの立場で物事を考える機会を得たことは、今の仕事の大きな土台になっている。
経営の視点で正しい判断でも、現場が実行できなければ成果にならない。逆に、現場の工夫だけに頼っても、仕組みが変わらなければ同じ問題が繰り返される。
ITプロジェクトの立て直しでも、営業組織の改革でも、生成AI導入でも、私が見るのは同じだ。目的は何か。誰が判断するのか。現場が動けるか。品質をどう確認するか。運用が続くか。
資料をきれいに仕上げるだけで終わらず、構想・要件定義・開発・テスト・導入・運用定着までをつなげる。そのために経営と現場の両方の言葉で話せることが、私の強みだと考えている。
こんな悩みがあれば、一緒に整理したい
「コンサルタントに何を頼むべきか」が決まっていなくても構わない。私がお役に立てるのは、例えば次のような場面だ。
営業組織の仕事が、特定の人に集中している
営業マネージャーがいない、営業担当の経験によって成果に差が出る、商談後のフォローが続かない。営業戦略だけでなく、営業プロセスと日常の運用を組み直したいとき。営業DXやAIによる業務支援も選択肢に入れて考える。
ITプロジェクトが、進捗管理だけでは立て直せない
要件定義が進まない、意思決定が遅れる、品質やリスクの問題が減らない。PM/PMOの立場から、課題の構造や判断の流れを整理し、現場で実行できる計画と管理の仕組みを考える。
生成AIを導入したいが、業務への組み込み方が見えない
ChatGPTを一部で使っているものの、組織の成果には結びつかない。AIエージェント、RAG、AI Workforceなどの選択肢を、流行ではなく業務上の必要性から見極める。AI導入構想、PoC、設計、品質検証、運用までを検討する。
経営方針はあるのに、組織や現場が動かない
営業改革、組織構築、事業運営の見直しなど、経営顧問・アドバイザーとして課題を整理する。現場に丸投げするのでも、戦略資料だけを残すのでもなく、実行と改善につながる進め方を一緒に考えたい。
記事の内容を1枚で振り返る
仕事のご相談について
私に相談していただきたいのは、立派な計画ができている企業だけではない。むしろ「何かがおかしいのは分かっているが、原因が整理できていない」という段階からお話しできればと思っている。
最初からAI導入が正解とは限らない。業務の整理で解決することもあるだろうし、組織や判断の仕組みを変える必要があるかもしれない。私は、特定の技術を売り込むより、まず何を変えるべきかを考えたい。
もし今、営業改革、経営・組織改革、ITプロジェクトの改善、生成AIの業務活用について悩んでいるのであれば、ご相談いただければうれしい。
相談の入口は、経営、営業改革、PM／PMO、生成AI導入のどこからでも構わない。大切なのは、最初から解決策を決めつけるのではなく、何が本当の課題なのかを一緒に整理することだと考えている。
私自身、これまで経営やコンサルティングの現場で、当初の相談内容と本当に解決すべき問題が異なる場面を数多く見てきた。だからこそ、具体的な依頼内容が固まっていなくても構わない。
「少し意見を聞いてみたい」「自社の状況を整理したい」といった段階でも歓迎したい。
お仕事のご依頼やご相談は、以下の専用フォームからお願いしたい。お問い合わせ後、メールで30分のオンライン打ち合わせをご案内している。
参考資料
IPA「DX動向2026」（2026年7月30日公開）
JIPDEC「企業IT利活用動向調査2026」（AIの活用状況と課題編）
