エムアンドシーシステム株式会社の「AI前提で業務・組織・役割を再設計する」です

AIを導入しているのに、なぜ組織は変わらないのか。 その理由は、比較的明確です。

AIが「従業員が必要に応じて使うツール」として扱われている限り、業務構造や意思決定の仕組みは、本質的には変わりません。
真の変革は、AIの“活用”から始まるのではありません。
AIが構造的に組み込まれていることを前提とした、組織設計から始まります。

前回（Part 1）では、AIを導入しても日常業務が大きく変わらない理由を整理しました。本稿ではさらに一段階踏み込み、経営アジェンダの視点から論じます。
対象は、製造業およびサービス業の経営層です。

問うべきは、「AIをどう使うか」ではありません。

– AIを前提に業務フローをどう再設計するか
– AIが関与する意思決定において責任をどう再定義するか
– AI前提の実行体制に合わせて、評価制度やKPIをどう整合させるか

これらの問いに答えられるかどうかが、AI時代における組織競争力を左右します。

AI導入の議論は効率化から始まりがちです。
しかし、その順序だけでは十分とは言えません。
最初に問うべきは、「この業務は本当に必要か」という根源的な問いです。
存在意義の薄い業務を高速化しても、競争力は生まれません。結果として、無駄を高速化してしまう可能性があります。
製造業であれば、AIで代替可能な検査工程や、意思決定に活用されていない報告資料などが該当します。

サービス業であれば、形式維持のためだけの文書作成や、手作業によるデータ統合が典型例です。
AI前提の再設計は、追加ではなく削減から始まります。
経営に求められるのは、効率化の指示ではなく、不要業務を止めるという決断です。

従来の業務は、人が作成し、人が整理し、人が判断するという流れで構成されて
います。AIをその途中に挿入しても、構造自体は維持されたままです。
AI前提型の設計では、順序が逆転します。AIが生成・分析を担い、人が検証し、最終判断を行う構造です。
製造現場では、AIが生産データを常時分析し、管理者が妥当性を確認した上で意思決定を行う形が理想です。

サービス業では、AIが資料のドラフト作成や分析を行い、人は精査と責任ある承認に集中します。
重要なのは、「AIを使えるかどうか」という個人のスキルではありません。
業務そのものが、最初からAIの関与を前提に設計されているかどうかです。

AI導入が停滞する背景には、責任の曖昧さがあります。AIが関与した判断に誰が責任を持つのかが不明確な組織では、現場は慎重になり、活用は広がりません。
AIは処理能力を持ちますが、責任を負うことはできません。
責任は常に人間に帰属します。

したがって、AI出力の確認者と最終意思決定者を明確にすることが不可欠です。
この線引きが明確であるほど、組織は安心してAIを活用できます。

AI活用を現場の判断に委ねると、利用度合いにばらつきが生まれ、品質は安定
しません。やがて組織は旧来の方法へ回帰します。
成熟した組織では、AIの使用は特別な試みではなく、前提条件です。
使わない場合にこそ、理由が求められます。

AIを「任意のツール」ではなく「業務インフラ」と位置づけられるかどうか。
その認識の差が、組織の生産性に表れます。

組織は評価される方向に動きます。
AI前提型の設計を定着させるには、評価制度そのものの再設計が不可欠です。

手作業の削減、意思決定の迅速化、AIを前提とした工程の定着度などを評価指標に
組み込んで初めて、現場の行動は変わります。
評価されない取り組みは、継続しません。AI活用も例外ではありません。

AI前提の再設計は、業務内容だけにとどまりません。
権限の所在、責任の明確化、意思決定プロセスそのものに影響を及ぼします。
これはIT部門だけで完結する話ではありません。

AIをどこまで組織構造に組み込むのか。その判断は、経営の意思そのものです。

AIを活用する企業は増えています。
しかし、AIを前提に組織を設計している企業は、まだ少数にとどまっています。
この差は、今後さらに広がっていくでしょう。
競争優位を決めるのは、技術そのものではありません。

組織をどれだけ早く、そして本質的に再設計できるかという「設計力」です。
問われているのは、AIを導入するかどうかではありません。
AIを前提に組織を再構築できるかどうか。その設計力こそが、次の成長を左右します。

第2回では、AIを基盤とした組織構造の再設計について考察しました。
第3回では実行の段階に焦点を移し、AIファーストの考え方が日々の業務プロセスや
リーダーシップ、そして組織文化にどのように少しずつ反映されていくのかを探ります。

構造を設計することは重要な一歩ですが、その考え方が日常の業務に丁寧に組み込まれてこそ、真の変革が実現します。
多くの場合、AI施策が課題に直面するのは実行段階です。重要なのは戦略を整合させることだけではなく、AIを業務の進め方や意思決定、責任の分担の中に自然に取り入れていくことにあります。

備考欄

引用元

• 日本企業のAI・DX導入の実態と課題
• 日本企業に共通するAI導入やDXの壁
• 日本におけるAI活用の現状とDXの停滞傾向

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