Eugenia Mykuliak氏は、B2PRIME Groupの創業者兼エグゼクティブ・ディレクターである。
私たちは、AI自動化が標準となりつつある時代に到達した。この技術は、分析、インターフェース、オンボーディングフロー、カスタマーサポート、さらには製品設計にまで組み込まれている。世界のAI市場は2025年時点ですでに約4000億ドルと評価されており、2033年までに約3兆5000億ドルに達すると予測されている。
金融・フィンテック業界を中心に、各業界の企業はすでにインフラの大部分を自動化している。ガートナーの調査データによると、金融機関の約60%が業務にAIを活用しており、多くの回答者がこの技術に楽観的である。
しかし、すべてが順調に機能していると言うには時期尚早だ。導入の問題は依然として存在しており、その原因は必ずしもツールにあるのではなく、組織自体がそれに適応するよう変化していないことにある。
AIへの投資は簡単だが、人々に使わせることが難しい
多くの企業がいまだにAIをバラ色のメガネで見ており、すべての問題を奇跡的に解決してくれると期待しているが、実際に統合することはそれほど難しくない。多くの企業はすでに、AI駆動型分析や自動化されたオンボーディング・KYCプロセスなどにアクセスできる。
多くの場合、AIは高速なデータ処理やリアルタイムでのインサイト生成・クエリ回答など、特定の機能において人間を上回るパフォーマンスを発揮している。システムの観点からは、進歩は否定できないが、ここから問題が生じ始める。
私が気づいたAI導入における最大の課題は、人々に実際にデータやツールを使わせる方法を見つけることだ。組織が導入しようとしている新しいワークフローに合わせて、彼らのマインドセットを変えることである。
マッキンゼーの2025年のデータによると、多くの企業がAIを使用していると報告しているが、実際にはほとんどがパイロットプロジェクトであり、真のスケーリングには至っていない。これはデロイトの調査結果によってさらに裏付けられており、組織の約84%がAI機能を念頭に置いて業務を再設計することを実際には行っていないことが指摘されている。
これが、私の考えでは、多くのAI戦略の主な失敗である。チームが以前と同じ方法で意思決定を続けるなら、AIを導入しても何の価値も生まれない。真に意味のある変化は何も起こらない。
システムは進化するが、組織は進化しない。
人間のボトルネックが真の課題である
今日私たちが目にしているのは、技術的なボトルネックではない。人間のボトルネックである。
企業はデータ関連の業務やユーザーインターフェースなどの自動化に非常に長けているかもしれないが、それがチームの行動や意思決定プロセスに直接影響を与えるわけではない。AI導入が真に重要になるためには、組織の適応こそが本当に変わる必要がある。
ここで、視点のギャップに注目する必要がある。オペレーションチームは、日常的なタスクを排除したいため、自動化の最大の支持者であることが多い。問題は、彼らがそれをどうやって実現すればよいかわからないことだ。
一方で、開発者はそのようなシステムを実装する方法を正確に知っているが、抵抗を示すこともある。必ずしもAIを信じていないからではなく、確立された働き方を混乱させるからだ。
これにより、技術的にはプロセスを拡張し非効率性を削減できるAIシステムが導入されているにもかかわらず、それを阻んでいるのは人間の非効率性そのものであるというパラドックスが生まれる。意思決定は依然として手動で行われ、従来の承認チェーンを通じて伝達される。
この立場の違いが解消されない限り、誰も実際にプロセスを変更せず、企業は次世代システムを時代遅れの運用モデルと並行して実行することになる。
このミスマッチは、組織が構築しようとしているすべてのものの影響を制限する。
なぜ組織は適応に苦労するのか
これが起こる理由はいくつかある。最も直接的なものをいくつか挙げよう。
まず第一に、業務の慣性がある。企業の働き方に深く組み込まれたプロセスを変更するには、新しいツールだけでなく、チーム間での多大な努力と調整が必要である。そして多くの企業は、その努力を約束することに消極的である。
第二に、結果の所有権の問題がある。AIを統合しても、その後に何が起こるかについて直接責任を負う人が割り当てられていなければ、ほとんど意味がない。AI生成の出力を誰が追跡するのか。誰がその正確性を検証するのか。誰がこれらのツールが実際に企業のパフォーマンスを向上させるかどうかを測定するのか。意図されたKPIは何か。あまりにも多くの組織で、これらの質問に対する明確に定義された答えがまだない。そしてそれがなければ、AIシステムの存在は行動に変換されない。
第三に、文化的抵抗と信頼という単純だが深く影響力のある問題がある。チームが変化を望んでいても、無意識の抵抗が存在する可能性がある。人々はしばしば、予測可能で安全に感じられる既に馴染みのある作業方法にデフォルトで戻る。彼らは必ずしもAIツールや自動化された出力を信頼して意思決定の基礎とするわけではない。これは、特に金融のような機密性の高い分野では、必ずしも不当な決定ではない。
しかし結果として、多くの企業は変革の幻想を抱いたままになる。彼らは状況が改善していると信じているかもしれないが、実際には、最終的に変わらないシステムの上に自動化を重ねているだけである。「変革」はせいぜい表面的なものにとどまる。
実際に何を変える必要があるのか
AIがすでにシステムに組み込まれているなら、次のステップはより多くの技術を導入することではない。組織の再設計である。
チームは、定期的な報告ではなく、リアルタイムデータを中心にプロセスを再構築する必要がある。AIツールによりよく適合するように特定のチームの役割を再定義し、実際の成果に基づくインセンティブを提供する必要がある。これにより、実践レベルでの労働者によるAIの動機付けと実際の採用を促進できる。
最も重要なことは、企業はAIを「アドオン」ツールとしてではなく、組織が今後どのように運営すべきかの中核部分として扱うことを学ぶべきである。その基本的なマインドセットを調整しなければ、真の変化はおそらく定着しない。プロセスを自動化することはできるが、人間のボトルネックは人間によってのみ解決できる。
