Akio Nuernberger（アキオ・ヌーンバーガー）氏はLangfuseのエンタープライズ責任者です。
すべての経営幹部がプレッシャーを感じています。取締役会、投資家、さらには市場までもが口を揃えて叫んでいるようです：「あなたのAI戦略は何か？」これにより、AIをあらゆる場所に適用しようとする狂騒的な動きが生まれています。しかし、MITの最近の研究によると、企業のAIイニシアチブのごく一部しか実際に本番環境に移行できていないことが判明しました。それらは実証実験の煉獄に閉じ込められているのです。
これは驚くべきことではありません。企業がAIを間違ったターゲットに向けているために起きているのです。一般的な考え方は、コスト削減のために若手社員の仕事を自動化することですが、現実には最も高いROIは、経験豊富な人材の能力を増幅することから得られるのです。
完全自動化の魅力と失敗
サンフランシスコを歩けば、「AI SDR」を売り込む企業が十数社あります。SDR（セールス・デベロップメント・レプレゼンタティブ）は通常、見込み客の発掘、調査、営業リードを生み出すためのアウトリーチメール作成に焦点を当てたジュニアの役割です。AI SDRの魅力的な約束は：24時間365日働き、見込み客を見つけ、調査し、完璧なメールを作成して、あなたのカレンダーを商談でいっぱいにする自律型エージェントです。
革命的に聞こえます。しかし実際には、多くの場合、惨事となります。逸話的なフィードバックは芳しくなく、結果も期待外れです。その理由は、エラーの乗算という単純な数学的原理にあります。
SDRのワークフローは一連のタスクです：
1. 適合する見込み客を特定する。
2. 彼らの特定の状況とニーズを調査する。
3. パーソナライズされた、説得力のあるメッセージを作成する。
寛大に見積もって、AIモデルが各ステップで90%の精度を持っているとしましょう。素晴らしく聞こえます。しかし、シーケンス全体が成功する確率は90%ではありません。それは各ステップの精度の積です。
0.9×0.9×0.9=0.729
突然、90%の精度があるように見えるシステムが、正解率はわずか73%になります。現実の世界では、「関連するビジネス上の痛点を見つける」といった複雑なタスクの精度ははるかに低く、最終的な出力品質は急落します。これが、私たちの受信トレイが今、一般的でやや的外れなAIスパムで満たされている理由です。システムは、間違いを犯しているときに気づくための重要な監視機能を欠いています。それは真に理解していないプロセスを自動化しているのです。
代替案：増幅されたプロフェッショナル
この完全自動化への推進は、ほとんどのユースケースで間違ったモデルです。新人社員を置き換えるのではなく、ベテラン社員を強化すべきです。私はLangfuseでエンタープライズセールスを率いていますが、AIは私の仕事を完全に変えました。私を置き換えるのではなく、私を強化することで。以前は、約15の複雑な企業アカウントを効果的に管理できましたが、今では150以上を扱っています。私は置き換えられたのではなく、増幅されたのです。
違いは、私が仕事全体を自動化しているのではなく、AIに個別の管理可能なサブタスクを委任していることです。私はすでに高品質な出力がどのようなものかを知っています。私は設計者であり品質管理の専門家として機能します。以下は、私が一貫して委任しているタスクであり、あなたも検討するかもしれないものです。
• 通話準備：通話の文字起こしとCRMデータをモデルに入力し、主要な利害関係者のモチベーション、潜在的な反対意見、次回のミーティングのための戦略的な質問を特定するよう依頼します。
• ミーティングのフォローアップ：通話を要約し次のステップを概説するのに1時間かけるのではなく、数分で文字起こしと要約を準備し、素早く編集して送信できます。
• 戦略：複雑な取引では、AIをスパーリングパートナーとして使用します。「フォーチュン500企業のCFOとして行動してください。このプロポーザルに関するあなたの主な懸念事項は何ですか？」これにより、複数の視点から課題を予測できます。
• 退屈な書類作業：今では、ChatGPTエージェントを使用して、私たちのドキュメントを入力することで、200の質問からなるデューデリジェンスの質問票全体を完成させることができます。このタスクは以前は数日かかっていましたが、今では1時間のレビューで済みます。
それぞれのケースで、私はループ内の人間です。出力をレビューします。プロンプトを調整します。目指す基準を知っています。AIは単調な作業の80%を処理し、私は最も価値の高い活動に集中できます：顧客との関係構築、彼らの核心的な問題の理解、複雑な組織のナビゲーションです。私はより人間らしくいる時間が増え、減ってはいません。
AI導入の新しいルール
これは営業に限ったことではありません。私たちはすでに、複数のAIエージェントを使用してコードを書き、テストし、驚異的なスピードでデプロイする「1000倍のデベロッパー」の台頭とともに、ソフトウェアエンジニアリングでこのパターンが現れるのを目にしています。彼らはジュニアコーダーの仕事を自動化しているのではなく、AIツールを使用して、シニアレベルのアーキテクチャビジョンを前例のないスピードで実現しているのです。
これは、AIのハイプをナビゲートする経営幹部にとって強力な経験則を明らかにしています。「どのジュニアの役割を排除できるか？」と問うのをやめ、「最も有能な従業員にAIを装備させて彼らのスキルを増幅するにはどうすればよいか？」と問い始めるべきです。
あなたの目標は、監視なしで運営される平凡なAIエージェントの軍隊を構築することではなく、これまで想像もできなかった成果を達成できるAIで強化された専門家の小さなチームを作ることであるべきです。AIの真のROIは、置き換えによるコスト削減ではなく、増強による影響の乗算にあります。最高の人材に投資し、最高のツールを与え、可能性を再定義させましょう。
