ジョン・シュナイダー氏はBetterworksのCMOとして、大規模な変革、市場ポジショニング、イノベーションを通じてビジネス成長を推進している。
マーケティングでは、私たちは速く動き、AIによってそれはさらに加速している。数秒でコンテンツを作成し、通話を要約し、パフォーマンスを分析し、眠っている間にもキャンペーンを展開している。
しかし、より速いことが常に良いとは限らない。それはただ…速いだけだ。そして最近、私はあることに気づいた。AIが私たちにスピードをもたらす一方で、決断を迫られることになる：
• これは誰の責任か？
• 以前その業務を担当していた人々はどうなるのか？
• これらの新しい機能を活用する方法を全員が確実に理解するにはどうすればよいか？
• 今後、貢献度をどのように評価すればよいか？
これらはクリエイティブな問いではない。構造的な問いだ。そしてこれらに答えなければ、スピードはただのノイズになる。結果として、方向性のない生産性と、目的のないアウトプットが生まれる。
最近、AIに熱心な顧客を訪問した。ツールは飛ぶように広がっていた—朝にデモを行い、昼食までにユースケースが出ていた。本物の熱意があった。しかし会話が進むにつれ—マーケティング、製品、人事、ITにわたって—私は忘れられないものを目にした：全員が動いていたが、一緒ではなかった。マーケティングは全力疾走し、他部門は試行錯誤していた。人事は慎重で、ITは熱意とリスク軽減のバランスを取っていた。各チームが独自の地図を描き、誰も全体像を把握していなかった。
AIはここにある—オーケストレーションはまだない
これが私たちが直面している真の瞬間だ—技術的なフロンティアではなく、調整の問題だ。これは公平性の問題でもある：すべての人がツールを最適に採用するためのアクセスとトレーニングを持っているだろうか？AIは部門単位の取り組みではない。それは企業レベルの人材とテクノロジーの変革だが、展開の仕方を見る限り、そうとは思えない。
確かに、生産性の向上がある。創造性の解放、さらには少し魔法のように感じられるものもある。しかし、それが適切に機能する環境を作り出してこそだ。
チームが独立して動くと、期待の不一致、作業の重複、システムとしてではなくショートカットとしてのAIの使用が生じる。マネージャーは部下の責任範囲が不明確になり、パフォーマンス分析がさらに難しくなる。従業員は「良い」とは何かわからず、ツールが作業の半分を行っている場合、誰が成果に責任を持つのかも不明確だ。
これはもう実験ではない。新しいオペレーティングシステムなのに、私たちはハッカソンのように扱っている。
なぜこのパターンが広がっているのか
マーケティングで私が見てきたことは、企業全体で起きている：
• 営業はアウトリーチを自動化している。
• カスタマーサクセスはチケットの要約にAIを使用している。
• 製品チームは生成型の仕様書をテストしている。
• 人事はChatGPTから始まるポリシーメモを作成している。
しかし、このAI主導の変化のほとんどは孤立して起きている。準備状況に関する共通理解も、ガバナンスの方向性の一致も、それらをすべて接続するシステムもない。
マッキンゼーの調査によると、わずか21%の企業しか従業員の生成AIの使用を管理するポリシーを確立していない。共有されたガードレールがなければ、チームは孤立して先を争う—より速く動くサイロを構築するが、一緒に動くシステムは構築しない。
真のリスク：速いが脆い
構造なきスピードは拡張性がない。AIは単なる新しいツールではない。役割を変え、ワークフローを書き換え、曖昧さをもたらすことで、仕事の質感を変える。かつては人が所有していたものが、今はツールと共有されている。そして私たちは期待やパフォーマンスシステムを調整していない。
パフォーマンスレビューがAIの貢献を反映していない場合はどうなるか？職務記述書が実際の仕事の進め方と一致していない場合は？スキル再開発の取り組みがツール採用に遅れをとっている場合は？リスクは複合的になる：
• 従業員は支援されるのではなく、不意を突かれたと感じる可能性がある。
• マネージャーは地図なしで変化をリードするよう求められる。
• 人材戦略は事後対応的になり、先見性を失う。
これは仮説ではない：SHRMのレポートによると、人事リーダーのわずか26%しかAI採用の管理に関与していないという。しかし、すべてのAI展開は本質的に人材の変革なのだ。
AI導入から学んだ教訓
マーケティングでは、AI実装と使用に関して想像できるあらゆる初期の間違いを犯した。プロンプトを独占し、内容よりもスピードを称賛し、ツールの導入が戦略の進展と同じだと思い込んでいた。試行錯誤—そして「ブランドにそぐわない」アウトプットをいくつか経験して—AIが機能するのは、私たちの働き方が変わるときだと気づいた。
AIを使用する前に、より良いシステムが必要だった。これには、より明確な目標、組み込まれたワークフロー、一貫した声のガイドライン、そしてアウトプットを測定するだけでなく、私たちの推論スキルを向上させるフィードバックループが含まれる。「AIは何ができるか？」と問うのをやめ、「AIと共に最高の仕事をするためにはどのようなシステムが必要か？」と問い始めた。
効率性の向上や創造性の促進といった手近な成果だけで満足していない。今では「AIはどのように戦略達成を支援できるか？」「AIは戦略をどのように変えるか？」と問いかけている。それが根本的な労働力変革の始まりだった。
答え：より多くのAIではなく、より多くの方向性の一致
AIで勝利するチームは、最高のプロンプトや最も洗練されたモデルを持つチームではない。役割、目標、そして関与のルールで足並みを揃えているチームだ。その方向性の一致は意図的に構築する必要があり、それはリーダーシップを必要とする—C層だけでなく、舞台裏の2つの機能からも：人事とITだ。
人事とIT：AI変革の縁の下の力持ち
なぜこの2つの領域なのか？ITはインフラ—セキュリティ、アクセス、コンプライアンス、アーキテクチャを所有している。そして人事は人材システム—仕事がどのように定義され、測定され、サポートされるかを所有している。
一緒に、彼らはAIツールができないことを実現できる：
• 進化する役割に関する明確さを作り出す
• 人間と合成的な貢献を反映したパフォーマンスシステムを構築する
• マネージャーが単に反応するのではなく、リードできるよう準備する
• タスクが変化するのと同じ速さでスキルが構築されるよう確保する
この基盤がなければ、AIはパイロットフェーズにとどまる—興味深いが、統合されていない。しかしこれがあれば、AIは単なるサイドプロジェクトではなく、企業の運営リズムになり得る。
まず道路を作り、それから速く進め
私の提案は、AI採用のスピードを落とすことではなく、まずその下の道路を構築することだ。人事とITにAIとの働き方のインフラを形作らせよう。彼らにパフォーマンスの再調整、スキルの進化、システム設計をリードさせよう。彼らに実験を変革に変えさせよう。
なぜなら、速いことと前進することは同じではないからだ。この新しい風景では、方向性のないスピードはより速く到達させるのではなく—より効率的に迷子にさせるだけだ。
