Aleksandr Sheremeta氏、Dataforest （データエンジニアリングとAIに特化したカスタムソフトウェア開発企業）のマネージングパートナー兼共同創業者
経営幹部は増大するパラドックスに直面している。業界予測によると、2029年までにAIエージェントは顧客問い合わせの80%を自律的に解決できるようになるという。しかし、マッキンゼーの分析によれば、企業の80%が最新のAI技術を導入しているにもかかわらず、同じ割合の企業がトップラインもボトムラインも大きな改善を見ていない。
AIの可能性と実際の影響の間にあるこの乖離は、技術ではなく戦略の抜本的な見直しを求めている。真のROIを引き出すには、CEOはツールの購入だけでなく、それらを支える基盤プロセスの再設計に焦点を移す必要がある。
なぜプラグアンドプレイ型AIエージェントは実際のビジネス課題を解決できないのか
最もコストのかかる誤解は、インテリジェントエージェントがターンキーソリューションだという考えだ。リーダーたちは、すぐに使えるAIインテリジェントエージェントを購入したと思い込むが、実際には運用上の課題や予期せぬ複雑さに阻まれることになる。
統合とアクセス許可のボトルネックがAIの効果を妨げ、業務の効率化ではなく遅延を引き起こすことが多い。さらに、サイクルタイム、エラー率、取引あたりのコストなどの明確な指標がなければ、AIの導入は既存の問題を解決するどころか、むしろ増幅させてしまう可能性がある。
AIエージェントがビジネスワークフロー全体をどう変革できるか
最大のリターンは、エージェント型AIワークフローがビジネスプロセス全体をエンドツーエンドで変革するときに生まれる。最大のROIはタスクの高速化ではなく、二度と費やす必要のない時間にある。
私は、あるエージェントが日次レポートからリスクを予測し、別のエージェントがWhatsAppボットを通じて現場マネージャーからの承認を管理するマルチエージェントAIシステムを見てきた。これらのエージェント型AIソリューションは単にタスクを自動化するだけでなく、情報の流れ方を再設計し、キャッシュコンバージョンを加速させる。
この原則は建設業界を超えて適用できる—あらゆるビジネスにおいて、情報のボトルネックが資本を制約している箇所を特定することが重要だ。目標は単なる小さな改善を超え、真のビジネスプロセス最適化を達成することにある。
AIの成功における「データ準備」の役割
AIにおける成功は、高品質なデータを準備する基礎作業に大きく依存している。不十分なデータパイプラインは非効果的なAIエージェントにつながる。データの準備状況がAIの成功に影響を与えるため、CEOが優先すべきいくつかの重要な要素がある。
まず、クリーンなデータだけでは十分ではない。CEOは以下のようなデータを確保する必要がある：
• リアルタイム性：データは継続的に更新され、意思決定のためにアクセス可能でなければならない。
• 文脈的統合：データは部門間で整合性がとれ、統一された視点を提供し、サイロ化を減らすべきである。
• 監査可能なポリシーによる管理：適切なガバナンスにより、データの正確性、安全性、コンプライアンスが確保される。
データが不完全または管理が不十分な場合、AIモデルは誤った判断を下し、ビジネスプロセスが遅延または損なわれ、最も高度なAIシステムでさえ価値を提供できなくなる可能性がある。
データ準備に適切に投資するには、データ準備を投資として扱うべきだ。これは単なる「バックエンドの配管工事」ではなく、将来のAI駆動型ワークフォースへの先行投資である。強固なデータ基盤により、AIエージェントは効果的に学習・機能し、より良いビジネス成果と長期的なROIにつながる。
AIエージェント導入成功のための90日ロードマップ
AIのハイプから具体的な結果へと移行するために、CEOは構造化された段階的アプローチが必要だ。以下に90日間で検討すべきアクションの詳細な内訳を示す：
1〜30日目：基盤づくり
単一のワークフロー（請求書処理など、高ボリュームでルールベースのプロセス）を特定することから始め、測定可能な課題に直面し、ROIの明確な可能性を提供するものを選ぶ。特定したら、手作業の時間、エラー率、遅延による財務コストなど、ベースラインとなる指標を記録して現状を文書化する。これらの数値は、将来のリターンを評価するためのベンチマークとして機能する。
31〜60日目：データ準備とセットアップ
ワークフローを選択したら、2か月目はデータパイプラインの強化に充て、リアルタイムデータストリームと明確で監査可能なガバナンスポリシーによってサポートされる単一の情報源を確立する。基盤が整ったら、データが正確で文脈的に関連性があり、AI導入のために容易にアクセスできるよう、データをクレンジングおよび統合してパイロットフェーズの準備を行う。
61〜75日目：パイロット実施
明確なロールバックオプションを備えたAIエージェントを導入し、エラー率や削減された手作業時間などの具体的なビジネスKPIに焦点を当ててパイロットフェーズを開始する。パイロット期間中は、AIモデルの精度とそれらのKPIへの影響の両方を測定するために週次評価を実施し、リアルタイムのフィードバックに基づいて調整を行い、パフォーマンスと成果を改善する。
76〜90日目：スケーリングと最適化
AIエージェントのエラー率が少なくとも3週間連続で人間のベースラインを下回った後にのみ、追加のツールやプロセスへのアクセスを許可し、徐々にAIエージェントの役割を拡大することでインテリジェントにスケールする。安定性が確認されたら、パイロットからの全体的な結果をレビューして最適化し、最終調整を実施して、システムを本格的な展開に備える。
AI導入へのアプローチ：タスクを自動化するだけでなく、プロセスを再設計する
AI導入はタスクの自動化だけでなく、ビジネスプロセスの変革に関するものだ。CEOのための合理化されたアプローチを以下に示す：
• ツールだけでなく、プロセスの刷新に焦点を当てる。 AIを主要なワークフローを再設計する機会として扱う。影響力の大きい1〜2つのプロセスから始め、効率性のために再設計する。自動化を急がず、変革に焦点を当てる。
• AIをP&L指標に結びつける。 AI施策を測定可能な成果に合わせる。すべてのAIプロジェクトで、少なくとも2〜3つの主要指標（コスト削減、時間節約、収益増加など）を追跡し、実際のROIを確保する。
• すべてを自動化しない。 すべてのプロセスが自動化に適しているわけではない。すでに非効率なプロセスの自動化は避ける。AIが業務を効率化し、強化できる領域に焦点を当てる。
• 単なる導入ではなく再設計を。 私の経験から、AIはリーダーシップに取って代わるものではないが、戦略の不一致を露呈させる。不適切なリーダーシップ構造は、C層リーダーの51%にとって、AIの価値を大規模に実現する上での障壁となっている。AIが真の価値を提供できるようにビジネスプロセスを再設計する。
本当の仕事は再設計にある
リーダーシップとは常に、リソースをどこに投入するかについて難しい判断を下すことだった。それは、少なくとも当面は自動化しない領域についても同様に意図的であることを意味する。
持続可能なROIは、リーダーがエージェント型AIを実験ではなく戦略的投資として扱うときに生まれる。抜本的な見直しとは、本当の仕事はツールを導入することではなく、価値を生み出すプロセスを再設計することだと認識することだ。エージェント型AIはリーダーに取って代わるものではないが、仕事の再設計に失敗したリーダーを露呈させるだろう。
