S. W. ミリアーノは、Terrazel, Inc./The Stone Registerのマネージングディレクター兼共同創業者で、世界中の企業運営を統括している。
ビジネスにおけるAIについて語るとき、多くの人が同じイメージを思い浮かべる。広大なテックキャンパス、数十億ドル規模の研究開発予算、ガラスの塔の中で何か不可解なものを構築するエンジニア軍団だ。確かに、通常はグーグルやアップルのような企業が見出しを飾る。
しかし、私が見過ごされていると考える真実がある。AIレボリューションの真の勝者は、中小企業（SMB）なのだ。
中小企業がもつ優位性
最近、私は自分の目でそれを目にすることが増えている。小規模企業はより迅速に動くことができる。許可を求めることなく適応できる。新しいことを試すために、複数の承認レイヤーや数カ月に及ぶ委員会会議を待つ必要がない。彼らはただ実行するのだ。
マーケティングと広告会社を経営する私は、両極端の企業—大企業と身軽で闘志あふれるスタートアップ—と仕事をしてきたが、その違いは明らかだ。大企業は自らの重みで麻痺することがある。多くは自己破壊を恐れている。一方、彼らの小規模な競合はすでに実験を行い、時に失敗し、常に学び、そして望むらくは改善している。
私が仕事をした地域企業の一つは、AIを活用したスケジューリングシステムを数週間で導入した。サービスの遅延はほぼ半減した。別の中堅企業がコピーライティングを自動化することで制作時間を60%削減し、チームがクリエイティブ戦略に集中できるようになるのを目の当たりにした。ある中堅法律事務所はAIアシスタントで契約書作成時間を大幅に削減し、その結果、クライアントを獲得した。
何十年もの間、中小企業は不利な立場にあると言われてきた—競争するには小さすぎる、革新するにはリソースが不足している、リスクに対して脆弱すぎる。しかし私は、AIがその状況を覆していると考えている。それはインターネットが25年前に行ったことと似ている。参入障壁を下げるのだ。かつては数百万ドルの資本と専門知識を必要としたものが、今ではオンデマンドで利用可能になっている。
そして私はここで自らの経験を語っている。私の会社は2023年初頭、多くの人がこれらのツールについて聞いたことすらない、ましてやプロとして導入する前に、AIテクノロジーの採用を始めた。当時は、誰も知らない魔法のトリックを持っているような感覚だった。私たちはより速く動き、より多くを提供し、不可能に思えることで皆を驚かせることができた。今日、そのトリックはまだ魔法だが、より多くの人がその仕組みを知っている。それによって力が弱まるわけではないが、次の一手を先取りする必要があることを意味している。
企業が心に留めておくべきこと
中小企業に真の優位性をもたらすのはテクノロジーそのものではなく、それを大胆に活用する意欲だ。ここで重要なのは、AIはあなたのバランスシートの大きさを気にしないということだ。オフィスの階数や雇用している弁護士の数も気にしない。AIが気にするのは、あなたのために成果を出すことだけだ。それは結局のところ、競合他社より先に新しいことを試す勇気があるかどうかにかかっている。
もちろん、避けるべき罠もある。最も光り輝くツールを手に取り、それが機能することを期待するだけではいけない。プライバシー法や出力を二重チェックする必要性を忘れてはならない。すべての決定をベンダーに委ね、立ち去るべきではない。AIは魔法ではない—まだ舵を取る人間が必要だ。
しかし、中堅市場はこれを正しく行う独自のポジションにあるので、それを活用しよう。顧客が実際に必要としていることを理解するのに十分な近さがある。何かがうまくいかないときに方向転換するのに十分な小ささがある。そしてリスクを取るのに十分な貪欲さがある。
だから、中小企業を経営しているなら、AIを採用する完璧なタイミングを待って座っているべきではない。必要なら小さく始めればいいが、とにかく始めることだ。チームを消耗させるタスクを特定し、ソリューションをテストし、人材を訓練し、改良を続けよう。追いつくだけでなく、先に進みたいのだ。
チームを消耗させるタスクを特定するとき、私は推測ではなく、彼らに尋ねることを意味している。簡単なアンケートや短いチームディスカッションでも、通常は全員を疲弊させる作業が明らかになる—繰り返しの報告書、定型メール、スケジュール調整の頭痛の種、その他の低価値な雑務などだ。これらは自動化が即座に違いを生み出せる場所だ。目標はスイッチを入れてすべてを自動化することではなく、時間とエネルギーの最大の消費源から始めることだ。
トレーニングについては、ワークショップが最も効果的だと私は感じている。新しいツールを発表して人々が自分で使いこなすことを期待するだけではいけない。実際の動作を見せ、チームが自分のプロジェクトで試す機会を与え、質問を奨励しよう。人々が自分の日常がどれだけ楽になるかを見れば、採用はより早く進む。その後、初期ユーザーの一握りを社内のリソースパーソンとして活用しよう。同僚がツールの使い方を説明することは、トップダウンの指示よりも重みがある。
そして成功を測定する際には、漠然としたROIの話はスキップしよう。実際に変化していることを見よう：処理時間、エラー率、顧客の反応、あるいは単により良い仕事のために解放された時間だ。公平なテストの後、ツールがこれらの分野で成果を出していなければ、方向転換しよう。テクノロジーは急速に進化している—あなたのアプローチも同様であるべきだ。
最後に
これは私が自分のビジネスを始めたときを思い出させる。最初の一歩は常に最も難しい。なぜならタイミングが完璧だと感じることは決してないからだ。すべての基盤をカバーし、あらゆる不測の事態に計画を立て、行動する前にすべてを整えておく必要があると自分に言い聞かせる。しかし私が学んだこと—そして他の人にも伝えていること—は、「完璧さ」という理想を追い求めることに固執すると、弁護士、コンサルタント、ベンダーに予算をすべて使い果たし、スタートすらできなくなるリスクがあるということだ。
AIについても同じことが言えると私は考えている。あまりにも多くのビジネスオーナーが、AIを導入する「適切な」タイミングを待っている—より多くを学んだとき、ツールがより成熟したとき、完璧な専門家を雇ったとき。しかし現実はこうだ：その完璧な瞬間は決して訪れない。それを待つか、飛び込んで実践しながら学び始めるかだ。
これはリスクの高いアドバイスと呼ぶ人もいるかもしれないが、スマートで規律ある考え方でAIにアプローチすれば、知る必要があると思っていたことの多くは実際には進みながら理解できることに気づくかもしれない。
