AI導入が目的になっていないか、企業の落とし穴

『KPI』って、ここでは何を指してるの？目標数字みたいなもの？

KPIは「Key Performance Indicator」の略で、組織や部門が目標達成に向けて進捗を測るために設定する指標のことですね。目標数字という理解は基本的に正しいです。 ここの記事では、「AI導入数」がKPIになっている場合を例に挙げている。つまり、経営層が「今年度は何件のAI導入案件を実現する」と掲げれば、その部門の評価は「達成数」で決まることになるわけです。すると部下たちは、本当に必要なプロジェクトだけでなく、無理矢理でもAI導入という判定をつけたくなる。 KPIが厳しすぎたり、測りやすさを優先すると、数字のための選択が起きてしまう側面があります。会計処理なら従来システムで十分でも、「AI導入件数」というKPIに追われると、そっちを選ぶ圧力が強まる。目標を追う過程で、本来の目的（効率化やコスト削減）が見えなくなってしまうというのが、この論文の指摘なのかもしれません。

自分の会社でAIが導入されたときって、それが本当に必要な判断だったのか、見栄えの良さで選ばれたのか、見分けられるの？

実務的には、けっこう見分けられるんですよね。 ポイントは「導入前に困っていたか」という単純な問い。 AIが入る前、その業務で何か問題が起きていたのか。 処理に時間がかかりすぎる、ミスが多発している、判断に一貫性がない——そういった具体的な困りごとがあれば、解決の手段としてAIが選ばれたっぽい。 一方、「特に困ってなかったけど、AIを導入してみた」という導入なら、見栄えが目的の可能性が高い。 あるいは「導入した後も、実際の業務フローはほぼ変わらない」というケースも怪しい。 本当に必要なら、AIが入ることで業務の流れが何らか変わるはずなんです。 もう一つの見分け方は「導入後、その成果をどう測るか決めてるか」。 ちゃんと必要な判断なら、「対応時間が30%削減」「レビュー工数が月10時間減」みたいに、目標値があらかじめ決まってる。 逆に「AI導入による効果は計測中」みたいに曖昧なままなら、見栄え先行だったのかもしれません。 自分の会社でそっと業務フローを観察してみると、どちらのパターンか、結構透けて見えてくるかもしれません。

なぜ今、企業はこんなに『AI導入』という実績が欲しくなってるんだろう？5年前はこんなプレッシャーなかったのでは？

5年前と今の差、それは ChatGPT の登場で「AI=すぐに使える汎用ツール」という認識が一気に広がったことにあります。 それまでAIは、大企業が研究所で何年もかけて開発する高度な技術でした。だから「うちはAI導入してます」という企業は、本当に技術力がある証だった。ところが生成AIが登場すると、誰でも試せるようになった。そうなると逆説的に「AI導入していない」ことが、時代に乗り遅れている感に見えてしまう。 株主や取締役会の目線も変わります。「ChatGPT の時代に何もしていない」と映るのは経営判断の失点に見える。だから『何かしなくちゃ』という焦燥感が生まれるんです。実は必要ないかもしれない領域にも、とりあえずAIを試してみる。失敗するより「やってる感」を示す方がリスク回避に見える、という心理が働いているのかもしれません。 汎用性が高まったぶん、導入のハードルが下がった。でもそのぶん、本当に必要かどうかの判断が甘くなった、という皮肉な構図が浮かぶ気がします。

これって『新しい技術が出ると、本当の有効性より『導入してる』という見栄えが優先される』という、昔からある企業の落とし穴なんだっけ？

まさにその通り。ERP、クラウド、ブロックチェーン……新しい技術が出るたびに、企業は同じ落とし穴に嵌ってきた歴史があります。 ただ、AIの場合は少し質が違う気がします。過去の技術導入は「システムを入れたら業務フローが変わる」という明確な改革が伴っていました。だからこそ、導入自体に正当性があった。ところがAIは、既存の業務に「上乗せ」できる。会計処理もメール対応も、今のやり方を続けたままAIを足すことができる。だから「本当に必要か」が見えにくくなる。 株主や経営層からの圧力も、従来より強烈です。AIは「今後の経営を左右する重要技術」という認識が強く、導入していない企業は「乗り遅れている」という焦燥感が蔓延している。その焦りの中では、合理的な判断は後景に退きやすい。 つまり「見栄えを優先する」という基本構造は昔と同じでも、AIの場合は技術が「上乗せ可能」で「焦燥感が高い」という条件が重なると、その落とし穴がより深くなりやすいということなのかもしれません。

『AIが必要ない業務にAIを導入する』コストって、企業にのしかかるわけだけど、その損失に気づいてない企業もありそうだね。

損失に気づかないというより、気づけない構造になってるんじゃないかと思います。 AIを導入すると、導入コストや運用費が「AI推進部門」の予算として計上されます。一方、その業務がもたらす効果や効率改善は、現場部門の成果として集計される。つまり、コストと効果が別々の部門の帳簿に落ちる。だから「実は年間300万円のムダが発生していた」という全体像が見えづらいんですよね。 さらに厄介なのは、AIが「一応動いている」ことです。完全に失敗したシステムなら事後的にも責任が問われますが、微妙に機能しているなら、それを「改善の余地がある」で済ませられる。会計処理の例なら、AIが9割の精度で仕分けして、残り1割を手作業で修正する。その修正作業のコスト、実は従来のマクロより高いかもしれないのに、導入直後の興奮に紛れて検証されない。 企業にとって損失は、見える形で現れないと、なかなか損失として認識されないということなのかもしれません。