ドナ・P・ミッチェル氏は、Mitchell Universal Network LLCのCEO兼エグゼクティブ・エデュケーター。変革の専門家として知られる。
技術は変わる。しかし失敗率は変わらない。
調査会社の報告は、私が数十年にわたって目にしてきたことを裏付けている。ほとんどのデジタル変革は目標達成に失敗しているのだ。マッキンゼーは成功率を30%未満としている。ボストン・コンサルティング・グループは、目標価値を達成または上回るのはわずか30%であることを明らかにした。MITの調査では、生成AIパイロットプロジェクトの95%が測定可能なビジネス効果をもたらしていない。調査によって数値は若干変動するが、パターンは同じであり、何年も一貫している。
一方、S&Pグローバルは、2025年に企業の42%がAI施策の大半を放棄したことを明らかにした。前年のわずか17%から大幅に増加している。組織は数十億ドルを投じているが、失敗率は悪化の一途をたどっている。
数十年にわたって観察されてきたパターン
技術導入と変革管理を専門とする私は、1980年代以降のあらゆる技術革新の波において、まったく同じパターンが繰り返されるのを目にしてきた。IVRシステム、電子チケット、エンタープライズプラットフォーム、医療技術、そして現在のAIやブロックチェーンに至るまで。業界は変わる。技術は変わる。しかし失敗率は変わらない。
なぜか。私の経験では、問題は決して技術そのものにあったことはない。
EYの調査では、回答者の組織の70%が明確に定義されたAIガバナンスモデルを欠いていることが判明した。世界経済フォーラムは、雇用主の63%（ダウンロード要）がスキルギャップを変革の最大の障壁と認識していると報告した。そして2025年1月の労働力調査によると、労働者の89%がAIの雇用保障への影響について懸念を抱いていた。
これは私に、技術の危機ではなく、導入の危機であることを示している。
パターンが持続する理由
組織は同じ根本的な過ちを繰り返している。変革を技術プロジェクトとして扱い、人間の導入課題として扱っていないのだ。システムには投資するが、それを使用しなければならない人々への投資は不十分である。
私が40年以上にわたって貢献してきたシステムが機能したのは、導入が初日から設計に組み込まれていたからだ。私の役割はエンジニアリングではなく、適切な人々を集めることだった。オペレーション担当者、現場のユーザー、さらには外部パートナーまで。実装チームに技術を使用する人々が含まれていれば、導入は後付けではなく成果となる。
しかし、ほとんどの組織は依然として「実装」と「導入」を分離している。システムを構築してから、人々にそれを使うよう説得しようとする。この時点で、抵抗はすでに根付いている。
成功と失敗を予測する3つの質問
あらゆる技術投資の前に、経営幹部は3つの質問に答えられるべきである。
1. この技術は何を解決するのか。理論上できることではなく、具体的にどのような業務上の問題を解決するのか。業務のどの段階を強化するのか。答えが曖昧であれば、投資収益率も曖昧になる。
2. 誰が成果に責任を持ち、その人物はプロセスを変更する権限を持っているか。説明責任が不明確な場合、誰も導入を推進しない。技術は、何も変革することなく存在する別のシステムになる。
3. 人間の導入経路は何か。従業員は現在のワークフローから新しいワークフローにどのように移行するのか。どのような抵抗が予想されるか。どのようなトレーニングとサポート体制が整っているか。人間の行動を無視する技術は組織を変革せず、組織を苛立たせるだけである。
真の差別化要因
成功を収める組織、つまり変革目標を実際に達成する30%の企業は、より優れた技術を持っているわけではない。より優れた導入戦略を持っているのだ。彼らは展開前にガバナンスに投資する。変革管理をプロジェクト計画に組み込み、後付けにはしない。彼らは、導入のない技術は単なる高価な棚の飾りに過ぎないことを理解している。
70%の失敗率は避けられないものではない。しかし、それを回避するには、経営幹部が変革を技術の問題として扱うのをやめ、人間の導入課題として扱い始める必要がある。
パターンは一貫しており、解決策も一貫している。問題は、リーダーシップが技術に投資するのと同じくらい真剣に導入に投資する意思があるかどうかである。
なぜなら、最も速く前進する組織は、最新の技術を持つ組織ではないからだ。それは、人々がその技術を使用する組織なのである。
