マイケル・ゴシュカ氏は、PlanfixのCEOである。同社は、コスト削減、エラー削減、ワークフロー自動化を実現し、よりスマートなビジネス運営を支援するSaaSプラットフォームだ。
AI（人工知能）は、おそらくビジネス史上最も強力な生産性向上のショートカットとなった。より迅速な返信、即座の要約、自動化された分析——AIのおかげで、多くの業務が今やプロンプト1つで完了する。IBM（登録が必要）によると、経営幹部の54%がAIによる測定可能な効率向上を実感しており、41%がビジネスプロセス全体でAIを包括的に活用していると報告している。
SaaSスタートアップの創業者として、私はこれを日々目の当たりにしている。事業を拡大する際、時間的プレッシャーは常に存在する。週に数時間を節約できるツールがあれば、「ノー」と言うことは非合理的に感じられる。チームは自然にAIを採用し、顧客対応を加速させ、通話を要約し、提案書を作成する。問題は通常、導入スピードではなく、その後に何が起こるかだ。
実際には、現代のAIツールのほとんどはブラックボックスである。データがどのように処理され、どれだけの期間保存され、後に不利益をもたらす可能性のある方法で再利用されるかどうかを完全には把握できない。効率化を急ぐあまり、その疑問はしばしば先送りされ、そこから戦略的リスクが始まる。
ブラックボックス問題：私が痛感した教訓
ある時点で、私は自分のチームが顧客との会話、プロセスロジック、さらには製品戦略の断片を含む社内コンテキストをAIツールに入力していることに気づいた。誰も情報を漏らすつもりはなかった。単により速く仕事をしようとしていただけだ。やがて、私たちが直面していたのは技術的な問題ではなく、ガバナンスのギャップであることが明らかになった。
目覚めの瞬間は、顧客統合リクエストの定期的な内部レビュー中に訪れた。カスタム機能の問い合わせがどのように処理されたかを分析していたところ、顧客のシステム詳細、内部実装メモ、当社のアーキテクチャ上の前提を含む会話全体が、「要件を明確にする」ために外部のAIツールにコピーされていたことに気づいた。要約は正確で、リクエストはスムーズに進んだが、コンテキスト全体が今や当社のシステム外に存在していた。
何も壊れなかった。データは失われなかった。インシデントも発生しなかった。そして、それこそがまさに問題なのだ。その情報がどのように保存され、保持されているか、どのように再利用される可能性があるかについて、私たちには可視性がなかった。無害な生産性向上のショートカットに感じられたものが、静かに機密性の高い業務知識を当社の管理外に移動させていた。これはいかなるポリシーにも違反していなかった。なぜなら、明確なポリシーが存在しなかったからだ。
その瞬間、私たちはAIがビジネス内でどこでどのように機能すべきかを再考せざるを得なくなった。
最近の調査はこの懸念を裏付けている。IBMは、AIを使用する組織の60%以上が、機密性の高いビジネス情報が日常的に関与しているにもかかわらず、データの使用と保持に関する明確なポリシーを欠いていると報告している。同時に、マッキンゼーは、生成AIイニシアチブにおけるガバナンスの成熟度とリスク軽減が、導入スピードに大きく遅れをとっていると指摘している。
実際には、リスクが即座に現れることはめったにない。侵害や警告サインを目にすることはないかもしれない。その代わり、独自の思考が徐々に独自性を失っていく。内部ワークフロー、意思決定ロジック、顧客コンテキストが静かに管理可能な境界を離れていく。コンプライアンスに関する質問に自信を持って答えることが難しくなる。そして、顧客がデータの取り扱い方法を尋ねたとき、「AIツールを使用しています」では十分な説明にはならない。
AIが戦略的負債となるとき：誤った二者択一を回避する方法
多くのリーダーは、二者択一の決断を迫られていると考えている。AI使用を制限して減速するか、無制限の使用を許可してリスクを受け入れるか。私の経験では、それは誤った二者択一だ。
ブラックボックスAIの真の危険性は、単一の壊滅的なインシデントではなく、小さく目に見えないリスクの蓄積にある。私は、チームが監査できないツールへの依存を無意識のうちに作り出すのを見てきた。重要なワークフローがトレーサビリティなしにAI出力に依存するのを見てきた。創業者が顧客データが実際にどこに存在するかを説明するのに苦労するのを見てきた。
これはAIを禁止する必要があることを意味するのではなく、AIがどこに存在するかを変えることの重要性を示している。
企業が安全に拡大するためには、AIはショートカットとして上に重ねられるのではなく、管理可能なシステム内に組み込まれるべきだ。AIが構造化されたワークフロー内で、定義された権限とデータ境界を持って機能する場合、負債ではなく資産となり得る。このアプローチが、人間による監視を維持し、説明責任を明確にし、データが未知のエコシステムに逃げないようにするのに役立つことを、私は見てきた。
最終的に、AIはあなたの業務システムを支援するものであり、判断を代替するものであってはならない。
制御が第一、スピードは第二：実際の業務から得た実践的ガイドライン
SaaSビジネスの構築と拡大から、私はいくつかの業務原則が重要であることを発見した。
• AIはスコープされたデータで動作すべきである。システムがアクセス権限と役割を尊重しない場合、機密情報に触れるべきではない。
• 出力はトレース可能であるべきだ。結果がどのように生成されたか、どのデータに依存したかを説明できない場合、それに基づく決定を擁護することはできない。
• 人間が説明責任を負い続けるべきだ。AIは準備、要約、分類を行うことができるが、最終的な責任は人間に留まる必要がある。
• データ所有権のルールは明示的であるべきだ。データがどこに保存されているか、どれだけの期間そこに存在するかを知らない場合、実際にはそれを管理していない。
チームの速度を落とすのではなく、このアプローチは実際にスピードアップさせることができる。明確な境界は躊躇、やり直し、社内議論を減らし、チームはシステムを信頼するためより速く動くことができることを、私は発見した。企業がAIで安全に拡大したいのであれば、「これをどれだけ速く自動化できるか」ではなく、「5年後もこのデータを管理できるか」と問うべきだ。
一時的な効率性よりも戦略的制御を選ぶ
AIがビジネスを再構築し続けることに疑いの余地はない。しかし、競争優位性は最も速くツールを採用した者にあるのではない。むしろ、意図的にそれらを統合した者に属する。真の問題は誰が最初にAIを使用したかではなく、知的財産、顧客の信頼、戦略的独立性を犠牲にすることなく効率性を獲得しているのは誰かだ。
速く動きたいという誘惑はある。しかし、創業者や経営幹部として、私たちの仕事は長期的に擁護できる方向に進むことだ。なぜなら、明日の制御を犠牲にして今日得られた効率性はイノベーションではなく、緩やかな侵食だからだ。そして侵食は、手遅れになるまでめったに自らを告げることはない。
