Sandeep Telu（サンディープ・テル）氏は、ERP、データ/AI戦略、デジタルイノベーションを専門とするデジタルビジネス変革エグゼクティブである。
人工知能（AI）は企業においてもはや誇大宣伝ではなく現実となっている。業界を問わず、AIはサプライチェーン、顧客エンゲージメント、財務、意思決定を再形成している。ビジネスケースは強固だが、価値を生み出す道のりは決して単純ではない。
過去数年間、私は消費財、小売、製造業、テクノロジーなど大企業におけるAIイニシアチブを主導してきた。いくつかのプログラムは変革的な成果を達成した。他のプログラムは途中で軌道修正が必要だった。すべての取り組みから得られた教訓は、複雑な組織でAIにどうアプローチすべきかについての私の視点を変えた。これらの洞察は理論ではなく、実践から直接得られたものだ。
以下は、AIを大規模に実装する中で私が学んだ最も重要な教訓である。
1. アルゴリズムではなく、ビジネス成果から始める。
モデルやプラットフォームから始めたくなる誘惑があるが、これは技術的成功とビジネスインパクトを切り離してしまうことが多い。あるプログラムでは、既存のベンチマークを上回る需要予測モデルを導入した。しかし、精度向上が在庫最適化や履行信頼性などの成果にどう結びつくのか経営陣に理解されず、採用が停滞した。
我々は欠品削減と運転資本削減という成果を中心に再構築した。すると突然、価値が明確になり、採用が進んだ。
学んだ教訓：ビジネスがすでに価値を置いている成果から始めること。収益成長、顧客満足度、コスト削減がイニシアチブの枠組みとなるべきだ。テクノロジーは手段であり、目的ではない。
2. データの準備が最も長い道のりである。
ほぼすべてのイニシアチブにおいて、企業データの状態が進捗のペースを決定した。あるグローバルプログラムでは、労力の70％がモデルのトレーニングではなく、統合、ガバナンス、品質に費やされた。異なる事業部門が単純な用語を一貫性のない方法で定義していた。「注文」という言葉さえ3つの異なる意味を持っていた。
強固なデータ基盤がなければ、AIは拡張できない。データを後回しにする組織は、終わりのない手戻りに陥ることになる。
学んだ教訓：データをインフラとして扱うこと。明確な定義を構築し、所有権を割り当て、品質チェックを自動化する。データが正しければ、将来のすべてのAIイニシアチブが恩恵を受ける。
3. 変革管理が採用を促進する。
AIはテクノロジーだけの問題ではない。意思決定権、ワークフロー、時には役割さえも変える。ある製造プログラムでは、予知保全ツールが問題を早期に検出した。しかし、オペレーターは予測がどのように生成されたのか信頼していなかったため、アラートを無視した。これにより、より優れたシステムがあるにもかかわらず、ダウンタイムが発生した。
我々は透明性のあるダッシュボード、ユーザートレーニング、設計プロセスへのスタッフの参加にシフトした。従業員が推奨事項の「理由」を理解すると、採用率は大幅に向上した。
学んだ教訓：採用は人の課題である。信頼を構築し、結果を平易な言葉で説明し、ユーザーがAIを脅威ではなくパートナーとして見るようなフィードバックループを作成する。
4. 成功の拡大にはプロセスの整合性が必要である。
多くの企業がパイロットでは成功するが、拡大する際に失敗する。北米でうまく機能した補充モデルは、サプライヤーのリードタイムや物流の現実が異なるため、アジア太平洋地域では行き詰まった。モデルは健全だったが、地域間でプロセスが整合していなかった。
拡大するには、ワークフローの標準化、ポリシーの適応、AIの出力を日常業務に組み込むことが必要だ。単にモデルを複製するのではなく、組織の整合性を構築することが重要である。
学んだ教訓：AIの拡大は、技術的な複製よりもプロセスとワークフローに関するものである。標準化できるものは標準化するが、地域の現実に合わせて慎重に適応させる。
5. ガバナンスが信頼とスピードを構築する。
初期のプログラムでは、ガバナンスは形式的なものとして扱われていた。このアプローチは課題を生み出した。ある価格設定モデルは、偏ったトレーニングデータのために偏りを導入し、一時停止して再構築し、経営陣との信頼を再構築する必要があった。これにより採用が遅れ、不必要なリスクが生じた。
それ以来、私はガバナンスを出発点としている。公平性、説明可能性、説明責任の原則を最初から定義することで、後のプログラムはステークホルダーがプロセスを信頼していたため、より速く進行した。
学んだ教訓：責任あるAIガバナンスはコンプライアンス演習ではない。それは加速装置である。早期にガバナンスを組み込むことで、企業は手戻りを減らし、採用を改善し、信頼性を保護できる。
リーダーのための実践的なプレイブックを考える。
これらの経験から、教訓を繰り返し実践に変えるのに役立つ一連のステップを開発した：
• 価値に焦点を当てる。 経営幹部の支援を受けた少数のユースケースを特定する。それらを明確な財務的または運用上の指標に結びつける。
• データ基盤に投資する。 共通の用語集を構築し、所有権を割り当て、品質監視を自動化する。
• 人のために設計する。 ワークフローをマッピングし、実際のアクションに結びついたトレーニングを提供し、説明可能性をユーザーインターフェースの一部にする。
• 本番環境のためのエンジニアリング。 モデルを製品として扱う。バージョン管理、監視、明確なサービスレベル目標を使用する。
• ガバナンスを組み込む。 軽量だが効果的に保つ。初日から役割、意思決定権、監視プロセスを定義する。
これらの落とし穴を避ける。
業界を超えて、繰り返されるパターンが見られる：
• モデル優先思考：チームは価値を定義する前に技術的な新規性に焦点を当てる。
• 隠れたデータ負債：プロジェクトは手遅れになるまで品質と統合を無視する。
• 一度きりのトレーニング：ユーザーは単一のワークショップを受けるが、継続的なサポートはない。
• 反応的ガバナンス：ポリシーは間違いが発生した後にのみ現れる。
解決策は明確だ：成果に焦点を当て、データの準備状況を早期に評価し、継続的な能力強化を提供し、ガバナンスを文化の一部にする。
AIで成功することができる。
AIには企業を変革する可能性があるが、差別化要因は技術的な素晴らしさではない。それは人、プロセス、ガバナンスをビジネスの優先事項と整合させる能力である。モデルとプラットフォームは急速に進化する。採用と信頼の基本は一定のままである。
私の旅から、すべてに勝る一つの結論がある：AIは人間中心で、ビジネス主導であり、責任あるガバナンスが確立されている場合に成功する。このマインドセットを受け入れるリーダーは、AIを大規模に提供するだけでなく、長期にわたってその価値を維持するだろう。
