はじめに
多くの企業でAIの導入が検討されていますが、大きな期待を背負って始まったプロジェクトが実証実験（PoC）の段階で停滞し、本格的な業務利用（本番稼働）に至らないケースが少なくありません。なぜ、このような「PoC止まり」が起きてしまうのでしょうか。
本稿では、IBMが発行した記事を基に、AI導入が直面する課題と、その壁を乗り越えるための具体的な解決策を解説します。
参考記事
- タイトル： From pilots to production: Why AI in finance often stalls—and how to find the solution
- 著者： Khalid Siddiqui
- 発行元： IBM
- 発行日： 2025年9月10日
- URL： https://www.ibm.com/think/insights/why-ai-finance-fails
要点
- AI導入の起点は、ツールではなく現実のビジネス課題であり、実際のデータを用いて測定可能な小さな成功を積み重ね、信頼と推進力を得ることが重要となる。
- AIの価値は単なるタスク自動化にとどまらず、分断されたプロセスを知能でつなぎ、業務全体の速度と質を向上させる「インテリジェント・オートメーション」こそが本質である。
- AIは専門家を代替するものではなく、むしろ高付加価値な戦略的業務へと解放するための強力なツールである。
- 技術的な準備以上に、組織の準備状況がAI導入の成否を分ける。
- 質の高いデータへのアクセス、既存システムとの連携、そして変化を受け入れるためのマネジメントが鍵となる。
詳細解説
現実の課題とデータから始める
AIプロジェクトが失敗する典型的なパターンは、「最新のAIツールを何かに使えないか？」という技術起点の考え方から始まってしまうことです。しかし、成功するプロジェクトは常に「解決すべき具体的なビジネス課題は何か？」という問いからスタートします。
例えば、「顧客からの問い合わせ対応に時間がかかりすぎている」「売掛金の回収を早めたい」といった、現場が抱える現実的な問題に焦点を当てます。そして、実際の業務データを使ってAIモデルを構築し、目に見える成果を迅速に示すことが重要です。
IBMが紹介している建材メーカーの事例では、年間120万件に及ぶ顧客からの問い合わせ処理にAIを導入。問い合わせの振り分けや財務リスク評価を自動化し、処理効率を60%も改善させました。このような小さな成功体験が、組織内での信頼を醸成し、より大きなプロジェクトへスケールさせるための推進力となります。
インテリジェント・オートメーションがもたらす真価
るAIの役割は、単純な繰り返し作業を自動化するだけではありません。その真価は、これまで分断されていた業務プロセス全体をAIが連携させ、業務のスピードと質を飛躍的に向上させる「インテリジェント・オートメーション」にあります。
これは、特定のルールに従って動くだけのRPA（Robotic Process Automation）とは一線を画します。近年のAIエージェント（自律型AI）は、単にルールを実行するだけでなく、「成果の達成」という目的を追求し、自ら課題を予測し、状況に適応しながら動作します。
例えば、請求から入金までのプロセス（Order-to-Cash）において、AIが請求データの不一致を自動で検知し、担当者に次のアクションを提案する、といった連携が可能です。これにより、個別のタスク改善に留まらず、キャッシュフローの最大化という経営目標に直結する変革を実現できます。
人間の専門知識はより重要になる
「AIに仕事が奪われる」という懸念が聞かれることがありますが、専門性が高い分野においては、逆の現象が起きます。AIは、専門家を代替するのではなく、彼らを単純作業から解放し、より高度な判断や戦略的な分析といった付加価値の高い仕事に集中させるためのパートナーとなります。
英国の大手消費財企業の事例では、AIが52市場のデータを統合し、レポートの草案を作成することで、月次報告にかかる時間が市場あたり11〜15時間から2〜3時間へと大幅に短縮されました。もちろん、最終的な確認と微調整は人間のコントローラーが行いますが、彼らはデータ収集という手作業から解放され、ビジネスパートナーとして戦略を練るという、本来やるべき業務に多くの時間を割けるようになりました。
成功の鍵は「組織の準備」にある
AIを本格導入する上で、最大の障壁は技術そのものではなく、それを受け入れる組織側の体制です。技術はすでに多くの課題を解決できるレベルに達していますが、組織がそれに対応できなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。リーダーは特に以下の3点に取り組む必要があります。
- データの品質とアクセス： AIが効果的に機能するためには、整理され、クリーンなデータにアクセスできる環境が不可欠です。多くの日本企業が課題とする「データのサイロ化」を解消し、AIが利用できる形でデータを整備することが第一歩です。
- システム統合： 多くの企業では、部署ごとに異なるシステムや古いERPが稼働しており、データが分断されています。これらのシステムを連携させ、AIが全体を俯瞰して動作できるような基盤を整える必要があります。
- チェンジマネジメント： 新しい働き方を現場に浸透させるための丁寧なプロセスが不可欠です。研修の実施はもちろん、AIの判断プロセスを透明化して現場の信頼を得ることや、新しい業務フローを明確に定義することが、変化への抵抗を和らげ、スムーズな移行を促します。
まとめ
本稿では、IBMの記事を基に、AI導入が「PoC止まり」で終わってしまう原因と、その解決策について解説しました。 成功への道は、「完璧なツールを探すこと」から「現実的な課題を解決すること」へと視点を移すことから始まります。そして、AIを個別のツールとしてではなく、業務プロセス全体を最適化する知能として捉え、人間と協働させること。さらに、最も重要なのは、変化を受け入れるための組織的な準備を地道に進めることです。
