今やほぼ誰もがAIを使っているが、それを本当に定着させている人はごく少数だ。私たちは「利用」と「定着」を混同しており、2026年も半ばを過ぎたのに、なぜ期待通りのROIが得られないのかと首をかしげている。マッキンゼーの報告によれば、現在88%の組織が少なくとも1つの業務機能でAIを使っているものの、完全にスケールさせているのはわずか7%にすぎない。これは利用の問題ではなく、定着の問題である。定着は利用指標には現れず、四半期の業績レビューに現れるものだ。
利用と定着のギャップ
利用が定着と混同されがちなのは、それが最も追跡しやすい指標だからだ。私たちはエンタープライズLLMが広く使われることを成功の兆しと捉えがちだが、それは第一歩に過ぎない。真の組織的定着は、チームが利用と学びを通じて業務そのものを根本的に再設計したときに実現する。マッキンゼーの調査では、検討された25の組織的属性のうち、ワークフローの再設計こそがAIによる収益改善に最大の影響を及ぼしていることも判明した。
業務加速プラットフォームのLucid SoftwareのCEO、デイブ・グロウは、まさにこの課題に取り組む企業の内側からそのギャップを見ている。「『自分は2倍効率的になった』『エンジニアリング部門の生産性が50%向上した』といった逸話ばかり耳にする」と彼は先日語った。そして、そうした逸話が答えていない問いを投げかけた。「しかし、それを組織レベルで実感できているのか？」と。多くのリーダーは「イエス」と答えられない。それは従業員がツールを学んでいないからでも、利用率が低いからでもない。チームが第一原理に立ち返り、「私たちは何を達成しようとしているのか？」という正しい問いから始めていないからだ。そしてその次には、「AIを使ってこの仕事をどう再考できるか？」と問う必要がある。
今回の変化は違う
私たちがこれまで主導してきた大きな組織変革はすべて、技術的であると同時に文化的なものだった。今回異なるのは、そのスピード、規模、そして不確実性だ。私たちは技術を学び、教え、業務そのものを再考することを同時に行っている。変化は難しく、数十年にわたる経験から得られた教訓を、多くの組織はいまだに適用できていない。BCGは推奨するように、企業はAI関連の取り組みの10%をアルゴリズム（モデル自体）に、20%をテクノロジーとデータに、残りの70%を人とプロセスに割り当てるべきだ。しかし、70%だからといってテクノロジーを飛ばしていいわけではない。リーダーは従業員とともにツールを学び続ける必要がある。人とプロセスにおいて何を変えるべきかを判断するには、ツールで何ができるかを知らなくてはならない。私たちは、なぜ変えるのか、何を変えるのか、どう変えるのかを理解することが必要だと学んできた。しかし、多くの組織とリーダーはいまだにそれを実践していない。AIはそのギャップを露呈させている。
グロウはこのギャップをCEOの視座から見ている。彼が私に語ったのは、好機は「今やっていることをただ自動化する」ことではなく「コアワークフローを本当に根本から再設計する」ことにあるということだ。
業務を設計する
あらゆるチームのワークフローは、自動化（automate）、拡張（augment）、増幅（amplify）の3つのカテゴリーのいずれかに分類される。この3つすべてにおいて、成果物の責任は人間が持つ。この原則はこれまでも重要だったが、AI時代においてはさらに重要になっている。Gleanの2026年Work AI Indexは、リーダーが正しい成果を確保するためのシステムや実践を整えなかった場合に起こる現象に、「ボットシッティング（botshitting）」という名前をつけている。これは、検証もせず、十分に理解もしておらず、問われても弁明できないAI生成物をそのまま送り出すことを意味する。Gleanの報告では、AI利用者の69%がボットシッティングを行っていると認めている。AIスロップ（AI slop）は、タスクや責任者が明確にならなかったときに生じる。解決策は、業務を意図的に「自動化」「拡張」「増幅」の3つのバケツのいずれかに設計することだ。
自動化は、AIが確実に成果を出せて、エラーのコストが低く、そのタスクに人間の成長時間を割く価値がない場合に行う。手作業のデータ入力もスキルではあるが、タスクとして守るべき価値のあるものではない。多くの組織は、従業員がすでに業務で判断力を発揮しているにもかかわらず、まず自動化を目指す構造を作っている。ワークフローの存在意義を問う前に自動化してしまうと、短期的には時間の節約になるが、長期的には悪いプロセスをほどきにくく、繰り返し改善したり再設計したりすることが困難になる。PGA of AmericaのCTOであるケビン・スコットは、私との対話で率直にこう述べた。「自動化する前に物事を批判的に見なさい。不要なワークフローを先に排除すれば、エージェントはよりシンプルになり、結果として信頼性も高くなる」。ツールが組み込まれると、そのワークフローは業務のやり方に深く埋め込まれる。後から変えることは、そのワークフロー自体のコスト以上に高くつく可能性がある。
拡張は、AIによって業務が加速するが、リスクが判断にある場合、あるいはAIの出力をレビュー・洗練する過程が人材育成の場となる場合に行う。「ヒューマン・イン・ザ・ループ（human in the loop）」という言葉は、拡張の本質を過小評価している。「ループの中」では、人がAIのすでに行った作業を承認する。しかし「ワークフローの中」では、人が進行中の業務を形づくり、問いを投げ、方向を修正し、意思決定を行う。2025年初頭から数百万件の実際の会話を追跡しているAnthropicのエコノミック・インデックス・レポートは、拡張がAI利用の半数以上を占めるという結果を一貫して示している。
増幅は、共感、判断、識別、感情的知性といった人間のスキルが成果に必要な場合に行う。チームマネジャーとして、スケジューリングや指標更新は自動化するかもしれないが、コーチング、コラボレーション、意思決定、そして組織が全従業員に期待する価値観に基づく行動は増幅したい。それが、他組織との比較で「良い」とされる姿だ。だからこそ、文化は「増幅」の判断において最も可視化され、価値観に基づく行動が明確な企業ほど、その判断を素早く下せる。
Lucidは従業員30人の段階で中核となる価値観を定め、10年以上にわたり、3億ドル（約488億円）の売上と1億人のユーザーを獲得するまでの間、それを守り続けてきた。その一つが「あらゆることにおけるイノベーション」であり、価値を届ける新たなより良い方法を探求し、複雑さを明快さへと蒸留することだ。AIが登場したとき、その行動指針が、AIをどう、いつ、なぜ効果的に使うかの判断を導いた。チームはすでに実験と問いかけを実践していたため、AIツールの統合は日常業務の自然な一部となった。
業務に人間性を残すことは、従業員を育成する方法でもある。テクノロジー、文化、戦略とともにスケールするために必要なスキルと行動を築くのだ。ならばなぜ、私たちが必要とする人材を育てるタスクを自動化で消してしまうのか。
採用のワークフロー
採用を例にとろう。多くの企業はすでにその一部を自動化しており、自動化の問いは簡単だ。求人承認や面接の日程調整はAIだけに任せるべきか。答えはイエス。AIが確実に処理でき、エラーも見つけやすく、日程調整では誰のスキルも育たない。
拡張の問いはより難しい。どのタスクにおいて、単に「ループの中」ではなく「業務の中」に人間を置く必要があるのか。ファネルの初期段階のスクリーニングは自動化の候補だ。しかしポジションが上位になり、職務内容がより繊細になると、スクリーニングは拡張の業務になる。リクルーターはAIのショートリストを事後承認するのではなく、それが形成される過程で問いを投げ、基準を修正し、ツールが見出したパターンを検証しながら、その形成に関与する。それが業務の中で発揮される判断であり、ジュニアのリクルーターが優秀な候補者の姿を学ぶ過程でもある。
増幅の問いは、候補者の体験に焦点を当てる。組織の価値観に基づき、人間による接点はどこに置くべきか。会社との最初の接点は人かエージェントか。誰を通過させるかを、誰がどの基準で判断するのか。そして、次世代のリクルーターが初期の面接に一切同席しないなら、どこで候補者を見極める目を養うのか。これらは技術的かつ文化的な意思決定であり、スクリーナーから採用マネジャーまで、チーム全体でワークフロー全体を見直す際に最もよく検討される。
違うやり方を試せる環境をつくる
意図的な設計、戦略と整合したテクノロジー、業務の中で強化される価値観に基づく行動――これらは従業員が心理的安全性を感じているときにのみ実現する。多くの組織はまだそこに至っていない。AtlassianのTeamwork Labが行った統制実験では、同僚は同一の業務であっても、AI利用が開示された場合、その作業を行った人物を10倍怠惰だと評価し、目立つプロジェクトに推薦する確率は24ポイント低かった。多くの組織では、AIに関する透明性がいまだ人々にとって不利に働いている。ハーバード・ビジネス・スクール教授エイミー・エドモンドソンの数十年にわたる研究は、チームのイノベーションと真の変化が心理的安全性――対人的なリスクをとっても安全だという集団の共通認識――に依存することを示してきた。
スコットはまさにこの条件を強調した。「人々が違うやり方を考えるための心理的安全性を持てる環境を作らなければならない」。現在の業務のやり方と、より良いやり方を問うことは本質的にリスクを伴う。これを正しく行う組織は、明確なガードレールを設け、オープンなコミュニケーションを強化し、AIをワークフローに積極的に統合する従業員を評価することで、そのリスクを最小化している。
2026年前半は利用の測定に費やされた。後半は、業務を問い直し、再設計する意思のあるチームのものだ。
