なぜAI導入は失敗しやすいのか？

ChatGPTをはじめとしたLLM(大規模言語モデル)やAIエージェントの登場により、いまや多くの企業が「AIを活用しよう」と動いています。ところが実際の現場では、次のような問題が立ちはだかり、導入が思うように進まないケースが少なくありません。

問題例①：「AI導入」が目的化してしまい、PoCで頓挫する

ビジネス価値を創出するためのAI導入の全体像を描くためには、現場のビジネス理解とAIの専門知識の双方が必要です。しかしながら、その両観点を組み合わせられる人材が少ないために、「具体的にどの業務にAIを導入すれば、最大の価値が得られるのか」が十分に検討されないまま始めてしまうケースは多いです。その結果、AIは形にはなるものの現場からは反発を受けPoC (概念実証 Proof of Concept)でプロジェクトが頓挫しがちです。下記のようなパターンが散見されます。

問題例②：AIが暗黙知を取り込めず、“一般論”しか返せない

実務経験やノウハウが属人化し、暗黙知として頭の中にとどまったままでは、AIに学習させる仕組みが不十分なまま開発が進んでしまいます。そうしてできたAIは、現場から見ると『うちの業務とはズレている』と感じられ、“使えない”と判断されてしまいます。よくみられる具体例としては、下記のようなケースが挙げられます。

• 暗黙知対応への諦め：暗黙知の重要性は認識されているが、実際にどうやってAIに移植すればいいのかがわからず放置される
• AIの対応範囲の限定：企業特有の規則や慣例、専門用語、実務での勘どころをAIが理解できず、使えるケースが限られる
• 現場の非協力：“使えない”AIに対してフィードバックや追加要望が寄せられず、周囲の熱が冷める一方で放置される

1. どこにAIを導入すべきか？まずは経験豊富なコンサルタントとともに方向性を明確に

事業課題の洗い出しからスタートし、『どの業務にAIを適用すれば最も効果を上げられるか』を具体的に可視化します。専門コンサルタントが現場ヒアリング・データ分析を行い、最小限のPoCに必要な機能を定義します。

2. 最小限の機能でクイック導入、運用しながら暗黙知を“吸い上げ”

『PoCにも満たない』レベルで小さく始め、現場のフィードバックをリアルタイムで反映。暗黙知を引き出す仕組みをプロダクトの形で提供するため、“一般論止まり”のAIではなく、貴社に特化した知識を徐々に学習させていきます。

3. 伴走型のアップデートとテストフレームワーク

導入後も、専用の管理UIやテスト環境を活用しながら、定期的にAIの回答品質をチェック。新たな暗黙知を取り込む際も、現場の感覚と擦り合わせながらモデルを更新し続ける体制を構築します。

4. より広い領域への展開

導入したAIの適用範囲を広げるだけでなく、今回得た暗黙知を元に新たなAIの導入を試みます。ここまでに参加いただいた現場の方のサポートを受け、組織としてAIの活用を推し進めます。

AIについて悩んでいることがあれば、まずは何でもご相談ください。「何から手をつけていいかわからない」「今考えている課題に本当にAIを使うべきか知りたい」「現在使っているAIの課題を確認したい」など、どんなお困りごとにも経験豊富なコンサルタントがサポートいたします。