Kit Cox（キット・コックス）氏は、B2B向けサービス用に構築されたプロセスオーケストレーションとAIソリューションであるEnateの創業者兼CTOである。
ChatGPTが登場してから約3年が経過した。AIは取締役会では生産性向上の救世主として称賛され、カンファレンスの基調講演となり、さらには社交の場での会話も支配するようになった。
しかし、多額の投資が行われ、広く採用されているにもかかわらず、その見返りは良くても物足りないものだ。MITの最近の調査によると、企業の95%がAIからまったくROIを得ていない。ゼロ。何もない。まさに砂漠のようだ。AIへの疲れが完全に定着している。
技術自体が強力でないわけではない。実際には強力だ。ただ、AIだけでは壊れた業務プロセスを修復することはできない。ビジネスを改善するための包括的な計画がなければ、AIはブラウザの隅にあるウィジェットと同じくらい役に立たなくなる。
何かを変える必要がある。さもなければ、かつてのRPAの悪夢が再び起きることになるだろう。
AIの夢と現実
今日、どんなビジネスミーティングに参加しても、誰かが必ずAI導入の必要性について熱弁を振るい始める。AIは提案書の作成、コード作成、あるいはコミュニケーション問題を数分で解決できると言うだろう。個人レベルでは、これらのツールは日常生活に簡単に組み込んで価値を引き出すことができる。それらは直感的で反応が良く、休暇の調査から冷蔵庫の残り物でレシピを考え出すまで、あらゆることに役立つ。
しかしビジネスの観点から適用すると、事態は複雑になる。MITの調査は厳しい真実を明らかにした。生成AIへの企業投資が300億〜400億ドルにもかかわらず、損益上の利益を得ている組織はわずか5%にすぎない。研究者たちはこれを「GenAI格差」と呼んでいる—数百万ドルの価値を引き出している企業と、定量化可能な影響を得られていない大多数の企業との間にあるグランドキャニオンのような溝だ。
300以上の公開AIイニシアチブが分析された。メール作成やブリーフィングなどの簡単なパーソナルアシスタント的なタスクでは、AIが好まれた。しかし、少しでも複雑さが加わると、90%の人が人間との協業を好む。
報告書に登場した弁護士は次のように認めている：「同じ間違いを繰り返し、各セッションで広範な文脈入力が必要です。重要な業務には、知識を蓄積し、時間とともに改善するシステムが必要です」
ほとんどのビジネス業務は根本的に壊れている
AIは完璧からほど遠いが、技術とは関係のない部屋の中の象がある。ビジネスリーダーとの会話のほとんどで、彼らの業務が根本的に壊れていることが明らかになる。
ほとんどの企業は最も基本的な質問に答えられない：あなたの業務ではどれだけの仕事が行われているのか？誰がそれを行っているのか？ボトルネックはどこか？リソースをどこに追加または削減する必要があるのか？さらに、ほとんどの企業が複雑な業務を管理するためにメールとスプレッドシートに依存しているという事実を加えると、問題が見えてくる。このような環境にAIを導入しようとすれば、失敗するのも当然だ。
MITの研究者たちはこの点を明確にした：ほとんどのAI実装は「脆弱なワークフロー、文脈学習の欠如、日常業務との不整合」が原因で失敗する。
これは10年前にRPAで見られたハイプサイクルと同じだ。大げさな約束、孤立したユースケース、そして基盤となるプロセスが準備できていないためにスケールできない。多くの企業がRPA実装に数百万ドルを費やしたが、まず業務を修正するのではなく、壊れた業務を自動化したため、最小限の価値しか提供できなかった。
オーケストレーションはAIの基盤である
AIを大規模に成功裏に展開する前に、AIが効果的であるために必要な可視性と構造を作成する必要がある。あなたのビジネスが大規模なサービス提供を含むなら、おそらくプロセスオーケストレーションが必要だ。
オーケストレーションとは何か？それは、人、システム、プロセス全体の業務を管理するための単一のインターフェースだ。音楽のオーケストラのように、全員が適切なタイミングで自分の役割を果たし、正しい結果を生み出すと考えてほしい。すべての業務をリアルタイムで確認し、プロセスの改善が必要な場所を特定し、リソースを効果的に管理できる単一のレイヤーだ。
オーケストレーションはあらゆる自動化戦略の基盤である。それが提供する可視性とデータにより、パフォーマンスを正確に追跡し、AIが最大の影響を与える特定のタスクを特定できる。さらに重要なのは、AIが実際に結果から学び、時間とともに改善できる構造化された環境を作成することだ。
オーケストレーションを始めるためのいくつかのヒントを紹介しよう：
オーケストレーションを段階的に実装する。
明確に定義された1つの問題からオーケストレーションを始めよう。ワークフローを選び、そのオーケストレーションをパイロット的に行い、正しく実行してから展開する。すべてを一度に改革しようとする組織は問題に直面する。
成功するオーケストレーション導入のための最大のアドバイスは、初日からチームを巻き込むことだ。オープンなコミュニケーションは不可欠であり、業務に最も近い人々がそのオーケストレーション方法の形成を支援するシチズン開発は、変化を管理する最も効果的な方法の1つだ。従業員が設計プロセスの一部だと感じると、採用が定着する。
もう1つの障害はベンダー選択だ。企業が無限のカスタム開発を必要とする重量級システムを購入したために、実装が2年も続いた例を見てきた。既存のテックスタックの周りに適合し、数年ではなく数ヶ月で稼働し、ニーズの変化に応じて柔軟に対応するソリューションを探そう。
まず自社の体制を整え、それからAIを採用する。
オーケストレーションがもたらす可視性とデータを手に入れたら、自動化について真剣に考え始めることができる。
AIへの移行は意図的かつ段階的であるべきだ。オーケストレーションと同様に、小さく始め、達成したいことを明確にし、そこから構築していく。品質とコンプライアンスを保護するためのガバナンスとガードレールを設置し、その後、AIを迅速な成果をもたらす対象プロセスに導入する。例えば、オンボーディングプロセスは、繰り返しの多い大量の作業で満ちている。
実際の価値を提供している例として、次の2つを挙げる：感情分析（顧客とのコミュニケーションをリアルタイムで監視し、解約問題になる前に顧客の不満を特定する方法）と、メール分類（数千のメッセージを即座に振り分け、サービスチームに時間を返す）だ。
結論
AI疲れは現実だが、避けられないわけではない。リターンを得ている5%の組織は、より大きな全体像を真剣に考える組織だ。彼らは堅固な基盤を構築し、自社の体制を整え、その後AIを戦略的に適用する。他のすべての組織は、なぜ投資が報われないのか疑問に思い続けるだろう。
