AI パイロットが停滞する 4 つの隠れた理由 — 迅速なスケールのためにリーダーがすべきこと

今日の AI 導入における最大の課題: パイロットから全社展開へ、いかに早く成果を拡大するか

AI 投資の成果を求める経営幹部の期待が高まる中、現場チームにのしかかるプレッシャーは日に日に増しています。 目まぐるしく変化する市場や規制、競争、技術に直面する中、取締役会や経営幹部は、ただちに明確な成果と大きな ROI を達成することを期待しています。

しかし、マッキンゼーによれば、明確な成果を求める期待があるにもかかわらず、AI プロジェクトの 3 分の 2 はパイロット段階を抜け出せていないのが実情です。

問題の核心は AI の能力ではありません。問題は、ほとんどのパイロットが、ビジネス全体にわたる成果を生み出すエンタープライズ システムとしてではなく、個別の試みとして構築されていることにあります。 企業は AI の有効性を証明することに時間を費やすばかりで、ビジネスにとって何が必要で、その効果をシステム、チーム、プロセス全体にどう拡大していくかという課題に十分に取り組めていないのです。

企業に求められているのはスピード。しかし全社規模でそのスピードを実現するのは困難 ー その理由とは

AI プロジェクトがその価値を最も発揮するのは、まさにそのスピードにあります。 例えば、Jemena 社は請求書処理時間を 8 日から当日中に短縮し、KeyBank 社は 4 万件の書類を自律的に処理し、SoftBank 社は採用業務の時間を 85% 削減し、そして Masin 社は法務レビューを数週間から数分にまで短縮しました。

しかし今本当に必要なのは、作業のスピードではなく、組織としてのスピードです。 アクセンチュアによれば、経営幹部の 90% が今年、ビジネス変化のスピードが加速したと感じており、さらに 84% がこの加速は今後も続くと予測しています。 しかし残念ながら、ビジネス変化に対応できる準備ができていると答えるのは、わずか 42％ にとどまります。

企業がこの変化に対応するためには、AI のスピードを全社規模で活かす力が必要です。つまり、AI のパイロットの成功を出発点に、ビジネス全体で成果を生み出す仕組みへと拡大していく能力が必要なのです。 まさにこの段階で、多くの AI パイロットが失速してしまうのです。 その理由は、主に次の 4 つです。

1. 実行するための能力とリソース

企業は選択を迫られています。独自の AI を自社で構築するのか、高額な費用をかけてコンサルタントに任せるのか、はたまたベンダーが必要な機能を追加するのを待つのか。 いずれにしても、時間とリソースが必要になります。

従来のアプローチでは、特別な自動化や限定的な AI 機能を構築する必要があります。 このようなアプローチではスケールできず、進化し続けるビジネス ニーズに対応できません。特に、AI の進化は目覚ましく、企業がそのスピードに合わせて継続的に再構築するのは困難です。

2. リスクを軽減するためのガバナンス

企業にとって、ガバナンスや信頼は後回しにできるものではありません。特に、AI がミッションクリティカルなプロセスに組み込まれる今、その重要性はさらに高まっています。 説明可能性、監査可能性、セキュリティ、統制、およびコンプライアンスは、もはや最低限の要件です。

AI ガードレール、アクセス制御、データのマスキング、ポリシーの適用といったガバナンス機能を手作業で構築するとなると、導入までにさらに数か月もの時間がかかります。 SOC 2 Type II、ISO 27001 認証、その他の規制や業界要件などの規制が厳しくなるにつれて、ガバナンスは信頼性を担保するどころか、スケーラビリティを阻むボトルネックになってしまうこともあります。

3. 機能させるための技術基盤

企業全体のレガシー システムとの無数の統合は、人間の作業者が画面やアプリを行き来している間は一見単純に見えます。 しかし AI と基幹システム間にカスタム統合を構築すると、技術的負債が増加し、導入が遅延し、再利用性が制限され、スケーラビリティが阻まれ、さらにメンテナンスのオーバーヘッドも増大します。

企業がコネクター、コンテキスト処理、オーケストレーション ロジックのフルスタックを構築しない限り、AI のパイロットは業務プロセスの一部しか解決できず、業務フロー全体に至らずに失速します。

4. 問題を解決するためのコラボレーション

人間の従業員と AI エージェントの協働を実現することで、企業のスケーラビリティを包括的に強化できます。 人間がコンテキストや判断、監視を担えるようになると、その価値は飛躍的に高まります。

しかし、AI のパイロットは、しばしば人による例外処理やフィードバック ループ、継続的な最適化を含むエンドツーエンドの業務フローではなく、狭い範囲のタスクに焦点を当てがちです。 継続的な学習と複数のエージェントによる協働を支える仕組みがなければ、スケールの実現は不可能です。

成功に必要な要素: スケールの実現の鍵を握るエージェント AI

ほとんどのパイロットが停滞する原因は、AI 機能をテストするための単発のプロジェクトとして導入されていることにあります。 AI エージェントは、システム全体で独立して機能し、複雑なビジネス課題に対応するために連携して活用できるツールとして、より優れたアプローチを提供します。また、全社規模へのスケールも容易です。

エージェント AI は、目標を起点にし、次にとるべき最適なアクションを推論によって導き出し、ERP、CRM、ITSM、カスタム アプリケーション、その他のシステムを、まるで経験豊富な従業員のように横断的に操作します。そして、従来のオペレーティング モデルを根本から変革します。 エージェントは適切な場所からデータを取得し、リアルタイムで人間と連携し、プロセスを最初から最後まで遂行します。

エージェントと人間の協働をオーケストレーションすることで、AI は孤立した自動化の寄せ集めから、ビジネス全体に拡張可能な、再利用性の高い成果重視のエージェント システムへと進化します。 ビジネス目標を出発点として、エージェントを組み合わせて連携させることで、目標達成に向けた動きを促進し、パイロットから本番導入までのサイクルが加速します。

ガバナンス、統合、コラボレーションを実現するために問うべき重要な問い

エージェント AI ソリューションの導入を検討する第一歩として、AI 導入プロジェクトの責任者が自問すべき重要な 3 つの問いがあります。

適切なガバナンスをどのように確保するか? ガートナーによれば、IT によって構築されている AI 機能は、全体の 35% にすぎません。つまりほとんどの AI プロジェクトは確立されたガバナンス基盤の外にあるのです。 エージェント プラットフォームは、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス機能を備え、パイロットから本番導入までのサイクルを加速します。

既存の ERP、CRM などのレガシー システムとのカスタム統合をどのように構築し、維持していくか? システム構成の複雑さ、マルチクラウド環境、ハイブリッドワークの体制、リモート チーム、分散されたシステムが、連携の構築に必要な労力をいかに増大させているかについて、さらに掘り下げて問いかける必要があります。 エージェント プラットフォームには、汎用および特定業界向けのビジネス アプリケーションと迅速に統合できる、事前構築済みのエンタープライズ向けコネクター ライブラリが組み込まれています。

人間とエージェントが協働するシステムを、どのように構築し、人間の能力を支援・強化していくのか?
従業員の 70％ がエージェントとの協働に前向きである一方で、アクセンチュアによると、全社的にエージェントを積極的に統合している企業はわずか 27％ にすぎません。 エージェント プラットフォームは、人間とエージェントの連携を円滑にし、人間が意思決定や戦略の立案、顧客対応などの、より付加価値の高い業務に集中できるよう支援します。

これらの問いに答えるのが難しかったり、さらに新たな疑問が浮かぶようであれば、それは従来の自動化や孤立した AI パイロットの導入では、もはや対応できないという明確なサインです。 今こそ、エージェントソリューションへの転換を検討すべきです。 目標駆動型の AI エージェント、既存の自動化、アプリケーション、人の専門知識が組み合わさることで、複雑で多段階の業務プロセスをエンドツーエンドで処理し、従来は数か月かかっていた影響力の高いソリューションを、わずか数日で導入できるようになります。 さらに、組み込みのガバナンス、ガードレール、監視、継続的な学習と改善により、企業は管理と統制を維持し続けることができます。

利益率が圧縮され、業務負荷が高まる今、エージェント型のソリューションは意思決定の質を高め、ミスや遅延を削減し、チームの推進力を強化しビジネスを前進させます。

オートメーション・エニウェアのエージェントソリューションで、AI のスケールと成果を飛躍的に加速

AI への投資を確かなビジネス価値へとつなげるには、単なる AI 機能でなく、スケーラブルなエージェント システムが不可欠です。

オートメーション・エニウェアのエージェントソリューションが、まさにそれを実現します。 業界をリードするエージェント プロセス オートメーション (APA) システムを基盤とし、プロセス推論エンジン (PRE) によって強化されたこのソリューションは、分断された業務プロセスを、AI エージェント、人間、システムを横断してエンドツーエンドで統合し、成果重視のワークフローへと変革します。

導入を加速するために、財務、調達、カスタマーサポートなどのミッションクリティカルな業務プロセスに対応したエージェントソリューションの設計図を、わずか数日で展開できます。 これらの設計図には開発者以外のオペレーターでも扱えるノーコード操作環境が備わっており、ERP、CRM、ITSM システムともネイティブ コネクターによってシームレスに連携できます。

APA は企業環境向けに設計されているため、ガバナンスと安全性は最初から組み込まれています。 ネイティブ AI ガードレール、アクセス制御、データのマスキング、監査証跡、継続的なモデル評価により、すべてのエージェントが責任を持ち、透明性を確保して運用されます。
 

当社のエージェントソリューションの実際の活用事例をご覧になりませんか? 買掛金向けエージェントソリューションの無料トライアルをお試しください。

パイロット運用から本番運用への移行を加速させたいですか? 当社のパイロットから本番導入への特別オファーは、エージェント型の買掛金ソリューションを活用して、わずか 90 日という短期間で、本番導入を実現し、ビジネス成果を生み出すための迅速導入プロセスをガイド付きでご提供します。 これには、専門家による支援、成果を可視化する仕組み、エージェントソリューションを全社展開するための明確なロードマップが含まれています。