エディ・アザド氏はParsec Automation CorpのCEOである。
この2年間、AI、特に生成AIへの注目は衰えることがなかった。すでに毎日AIを使ってメッセージの下書き、研究の要約、コードの探索、アイデアの概要作成を行っているチームもある。一方で、AIをどこに適用すべきかを今まさに模索しているチームもある。この差は当然のことだ。
しかし、AIを「スイッチを入れる」だけで即座に結果が得られるものとして扱うのは現実的ではない。そのような考え方こそが、多くの取り組みが失敗する原因となっている。
製造業や他のあらゆる業界における実用的なAI導入は、単にモデルへのアクセスを得ることではなく、特定の成果に向けて思慮深く着実に進歩することにある。それには時間、構造、そして取り組みへの覚悟が必要だ。
興奮だけでなく、意図から始める
問うべき質問は「どれだけ早くAIを使えるか？」ではなく、「なぜAIを使うのか？」である。
明確な意図が重要なのは、ユースケースによってAIが果たす役割が大きく異なるからだ。レポート作成の迅速化を目指しているのか？チームがより速くトラブルシューティングできるようにするのか？予測を改善するのか？反復的なタスクを自動化するのか？コンテンツ開発を支援するのか？これらはすべて有効だが、同じ問題ではなく、同じレベルの統合、リスク許容度、監視を必要としない。
だからこそ、最初のステップは改善しようとしている成果を定義することだ。それがなければ、AIは資産ではなく単なる目新しいものになってしまう。
最初に問うべき有用な質問がいくつかある：
• AIによって改善または加速すると期待される具体的な業務は何か？
• 「より良い」とは実際にはどういう意味か—より速い解決、より少ないエラー、ダウンタイムの減少、より一貫した出力？
• 現実的に、人間の判断がまだ必要なのはどこか？
これらの質問に答えられないなら、実装する準備ができていない。まだ問題を定義している段階だ。
進歩は段階的である
AIが組織全体を一度に引き上げると考えがちだが、実際には意味のある導入はほぼ常に小さく始まる。
例えば、AIを以下のように使用する：
• 生産データを分析し、繰り返し発生する問題の原因を浮き彫りにすることで、エンジニアが調査に費やす時間を減らし、修正に多くの時間を割けるようにする。
• AI駆動のアシスタントを使用して、人間がレビューして最終化する要約、指示、レポートの第一稿を生成する。
• チームが過去のデータを会話形式で調査できるようにする：「前四半期にライン3の不良率が急上昇したのはいつで、上流で何が変わったのか？」
これらは焦点を絞った狭い応用例だ。ビジネスを再設計する必要はない。人々がより多くの文脈とより少ない摩擦で仕事をするのを助けるものだ。
それがうまくいけば、意図的に拡大していく。誇大宣伝に基づいて拡大するのではなく、証拠に基づいて拡大するのだ。
データ、人材、プロセスの準備が必要
明確な目標があっても、基盤がなければAIは停滞する。最も一般的な障害は、データ、人材、プロセスの3つの領域に分類される。
データ
AIはアクセスして信頼できるデータと同じくらいしか有用ではない。データが不完全、一貫性がない、または互いに通信しないシステム間に散在している場合、出力は信頼できないものになる。AIに洞察を生成したりアクションを促したりすることを期待する前に、クリーンで文脈化されたデータと、それを必要な場所に届ける方法が必要だ。
人材
最も効果的なAIプログラムは、人々をバイパスするのではなく、サポートするために構築されている。つまり、チームに仕事でのAIの使い方、何を信頼すべきか、そして人間の判断がまだ主導すべき場所について訓練することを意味する。全員をデータサイエンティストにしようとしているわけではない。質問をし、結果を解釈し、責任を持って行動することに彼らが快適であることを確認しようとしているのだ。
プロセス
不明確または一貫性のないワークフローの上に重ねられたAIは秩序を生み出さない。混乱を拡大するだけだ。仕事がどのように進むべきか、各決定ポイントで誰が責任を持つのか、AIがどこで支援することが許されるのかを理解する必要がある。その構造により、影響を測定し、何かがうまくいかない場合に迅速に修正することができる。
これら3つの要素—データ、人材、プロセス—が整っていなければ、AIは進歩ではなく単なる活動を生み出すだけだ。
継続的な調整を期待する
高いパフォーマンスを発揮する環境でさえ、AIは「設定して忘れる」ものではない。
モデルはドリフトする。オペレーションは進化する。規制は変化する。システムに対する人々の質問はより洗練されていく。つまり、パフォーマンスを監視し、プロンプトとガードレールを改良し、トレーニングを更新し、データ品質を継続的に向上させる必要がある。
ここで取り組みへの覚悟が重要になる。最初に出力が完璧でないからといって取り組みを放棄すれば、目指すリターンは得られない。一方、初期の制限をシグナルとして扱えば—データが不完全か、タスクが適切に定義されていないか、チームがより多くのトレーニングを必要としているか—修正して前進することができる。
そうすることで、AIは実験的なものではなく組み込まれたものになる。
長期的視点
チームが迅速な成果を望むのは理解できる。コスト、スループット、労働力、対応力へのプレッシャーは現実のものだ。しかし、AIから意味のある結果を得ている組織にはいくつかの共通点がある。
彼らは：
• AIの目的を明確にしている
• ソフトウェアを購入する人だけでなく、実際に仕事をする人々を巻き込んでいる
• 一晩ですべてを再発明しようとするのではなく、すでにうまくいっていることを基盤にしている
• 取り組みを継続している
AIは確かに意思決定を改善し、分析を加速し、日常業務の摩擦を減らすことができる。高ボリュームで高度に反復可能なプロセスなど一部の環境では、活動全体のクラスを自動化し始めることもできる。
しかし、それらはどれも偶然に起こるものではなく、瞬時に起こるものでもない。
リーダーが行うべき一つの転換点があるとすれば、それはAIをただ切り替えるスイッチのように扱うのをやめることだ。構築すべき能力として扱おう。AIがどこで役立つかを定義し、構造を与え、人々がそれをうまく使える立場に置き、継続的に調整しよう。
それは最速の道ではないかもしれないが、持続可能な道なのだ。
