XBP GlobalのCEOとして、アンドレイ・ヨノビッチはエージェント型AI（自律的にタスクを遂行するAI）と深いドメイン知識を活用し、ハイパーオートメーションを推進するグローバルチームを率いている。
ハイパーオートメーションは、しばしばテクノロジーの課題として語られる。だが実際には、多くの場合リーダーシップの試練である。
あらゆる業界の組織が、AIの導入を急速に進め、ワークフロー自動化や生成AIを活用して業務プロセスを再設計し、実行を加速し、より強靭なオペレーションを構築しようとしている。こうした取り組みが失敗するのは、多くの場合、リーダーが「本格的な移行」に何が必要かを十分に理解し、準備できていないからである。
多くのリーダーが過小評価するのはここだ。オートメーションは、リーダーシップの質を可視化する。優先順位が明確ならオートメーションはスケールを助けるが、説明責任が分断されていれば、その分断を露呈させる。オートメーションは、企業のより広い範囲でより良いリーダーシップを要求する。だからこそ、自動化が始まると弱いリーダーシップは隠しづらくなる。以下は、オートメーション施策を失敗させかねない、よくあるリーダーシップの誤りである。
1. オートメーションをリーダーシップの決断ではなく「テクノロジープロジェクト」と捉える
最初の誤りは、ハイパーオートメーションをテクノロジーチームに全面的に委任すべきものとして扱うことだ。このアプローチは、取り組みと、それが改善すべき成果との距離を生む。ハイパーオートメーションは、部門横断で仕事がどう流れるか、意思決定がどう行われるか、成果がどう測定されるかを変える。単なる技術的な作業ストリームとして傍観できるほど、軽い話ではない。リーダーが主体的に担わなければならない。
オーナーシップとは、摩擦を取り除き、競合する優先事項を解きほぐし、取り組みを現実のオペレーション目標につなぎ続けられるだけの距離感で関与することを意味する。リーダーは、解決しようとしている課題は何か、何が改善されるのか、そしてどう測定するのかを、平易な言葉で説明できるべきだ。この規律が重要なのは、組織がオートメーションを、可視化できて意味のある成果に結び付ける必要があるからである。
調査によれば、概念実証（PoC）を超え、AIから具体的な価値を生み出すために実際に必要な能力を構築できている企業はわずか26%であり、これは本質的に、実行とリーダーシップの問題である。自動化の取り組みがなぜ重要なのかをリーダーが明確に説明できなければ、組織は想定どおりのスピードでは動かない可能性が高い。
2. オーナーシップと成果を明確にする前に、プロセスをスケールさせてしまう
何をスケールさせるべきかを明確にしないまま複雑さを自動化しようとするのは、よくあるリーダーシップの失敗である。リーダーは他社でうまくいった事例を見て、同じ設計図が自社でも通用すると考えがちだ。だが現実には、ビジネスごとに制約も優先事項も異なる。ツールや機能、実装計画に先立って、その「明確さ」を得なければならない。
実務的な問いは難しくないが、規律が求められる。
・どの成果が最も重要か。
・どの意思決定を、より速く、より一貫性のあるものに、あるいはより可視化すべきか。
・現状、どこでオーナーシップが不明確か。
・すでにどんなトレードオフが実行を遅らせているか。
これらの問いに先に答えなければ、混乱そのものを自動化してしまうリスクがある。多くのオートメーション施策が停滞するのは、まさにこの地点だ。プロセスの速度は上がっても、意思決定は依然として分断され、説明責任も不明確なままである。
多くの企業が、適正化（rightsizing）の最中に自動化を進めている。リーダーには、より速く動き、コストを削減し、人員を減らしながら事業継続を維持するプレッシャーがかかる。その環境では、外科手術のように狙いを定めたアプローチを維持するのは難しくなるかもしれない。だが原則は変わらない。どこでオートメーションが継続性を守り、パフォーマンスを高めるのか、そしてその成果を誰が担うのかを明確にすることだ。
自社では、遅延や不整合、あるいはオペレーションリスクに最もさらされているプロセスから着手するとよい。オーナー、指標、そして誤った場合のビジネス上の帰結を定義する。その現実に沿って自動化を設計するのだ。ハイパーオートメーションは、不在の明確さを補うために使うのではなく、プレッシャー下での明確さを補強するときに、はるかに効果を発揮する。
3. 移行の「人間面」を無視する
自動化がそれ自体で導入を進めると考えるのは大きな誤りである。そんなことは起きない。最も成功している自動化の取り組みは、今なお徹底して人間中心だ。役割は変わる。責任は移る。期待値も変化する。そして、人はリーダーがそれを変革だと呼ぶだけで、自動的にシステムを信頼するわけではない。
ここでもまた、リーダーシップが重要になる。
BCGによれば、高業績のAI組織における管理職の88%は、日々の意思決定にAIを積極的に取り入れていた。一方、導入が遅い組織では25%にすぎない。
自動化をうまく扱うリーダーは、早い段階で対話の余地をつくる。現場のチームをプロセス再設計に巻き込み、何が変わり、何が変わらず、新たな機会がどこから生まれるのかを説明する。人々が変化の背後にある目的を理解できれば、導入は進みやすくなる。
逆もまた真である。従業員が、自動化を「自分たちと一緒に進めるもの」ではなく「自分たちに対して行われるもの」として経験するなら、抵抗は合理的な反応だ。チームは取り組みを脅威と見なし始め、あらゆることが遅くなる。技術的な展開が強力であっても、その効果を損ないかねない。
リーダーにとっての要点は明快だ。伝えるのを待ってはならない。人々を早い段階から移行に巻き込むことだ。いまどこに摩擦があるのか、どの手作業の意思決定が最も遅延を生んでいるのか、そしてチームがより高いレベルで運用するために何が役立つのかを問う。ハイパーオートメーションは、頭痛の種を取り除くためのものであり、単に人員を圧縮したり、壊れたシステムを高速化したりするためのものではないと、人々が理解しているときに最も機能する。
本当の問いは、リーダーシップが準備できているかどうかだ
次の自動化施策を立ち上げる前に、リーダーはシンプルな問いを自らに投げかけるべきである。ハイパーオートメーションを使って意思決定と成果を強化しているのか。それとも、いまあるプロセスをただ加速させているだけなのか。
これこそが、今もなお本質的な分水嶺である。だが大半の組織は、特に新たな変数やディスラプターがより強い強度で出現するにつれ、その先に何があるかを完全には見通せない。つまり、リーダーシップの準備とは、出発点で正しい計画を持つことだけではない。現実が変わったときに調整できるだけの適応力を備えているかどうかでもある。
ハイパーオートメーションは、より賢い成長と、より強靭なオペレーションを実現し得る。だがそれは、リーダーが移行を自ら引き受け、成果を明確にし、予測可能な道筋に沿うとは限らない変化のなかで人々を導く準備ができている場合に限られる。テクノロジーはもちろん重要である。だがテクノロジーだけでは、信頼、説明責任、整合性は生まれない。生むのはリーダーシップだ。
だからこそハイパーオートメーションは、リーダーシップが明確で、実務的で、規律ある形でテクノロジーに意味を与えられるかどうかを試すだけではない。次の変数が現れたときに適応できるかどうかを試すものでもある。要請は明確だ。圧力下でも適応しつつ、組織が何を最も重要とするべきかについての明確さを保て。
