フルスクラッチは体力

期待と現実の乖離

生成AIを導入したものの、思うような成果が出ずに悩む企業が増えている。「話題だから」「競合が使っているから」という理由で導入したケースでは、現場から「結局使えない」という声が上がることも珍しくない。実は、生成AIで成果が出ない原因の多くは、ツール自体の問題ではなく、導入プロセスや運用体制に潜んでいる。本記事では、成果が出ない3つの主要因を解説する。

曖昧なゴール設定

成果が出ない最大の原因は、導入目的が不明確なことである。「業務効率化」という漠然とした目標では、具体的に何を効率化するのか、どの程度の改善を目指すのかが見えない。結果として、現場は何にAIを使えばいいかわからず、試しに使ってみても効果を実感できないまま放置される。成功している企業は「議事録作成時間を50%削減」「問い合わせ対応の一次回答を自動化」など、測定可能な目標を設定している。目的が明確であれば、適切なツール選定も、効果測定も、改善サイクルも回しやすくなる。

教育不足の弊害

二つ目の原因は、従業員への教育不足である。生成AIは万能ではなく、適切なプロンプト設計や出力結果の検証スキルが求められる。しかし多くの企業では「ツールを入れれば自然と使われる」と考え、十分な研修を実施していない。その結果、一度試して期待外れの回答が返ってきた社員は「使えない」と判断し、二度と触らなくなる。三つ目の原因は、業務との不適合である。定型的な作業や創造的な文章生成には強みを発揮するが、高度な専門判断や最新情報が必要な業務には向かない。自社の業務特性を分析せずに導入すると、AIの強みを活かせない領域で無理に使おうとして失敗する。

成功の3条件

生成AIで成果を出すためには、三つのポイントを押さえる必要がある。第一に、具体的で測定可能な導入目的を設定すること。第二に、継続的な教育プログラムを通じて社員のAIリテラシーを高めること。第三に、自社業務を棚卸しし、AIが得意な領域と苦手な領域を見極めたうえで適用範囲を決めることである。これらは当たり前のように聞こえるが、実際に徹底できている企業は少数派だ。逆に言えば、この基本を押さえるだけで、競合との差別化が可能になる。生成AIは正しく活用すれば強力な武器となるが、準備なき導入は失敗の元である。

まとめ

生成AIで成果が出ない原因は、目的の不明確さ、教育不足、業務との不適合の三点に集約される。これらはいずれもツール導入前の準備段階で解決できる課題だ。成功の鍵は、明確な目標設定、継続的な人材育成、そして業務特性に応じた適切な活用領域の選定にある。基本を徹底することが、AI活用の成否を分けるのである。

オフショア開発のコストダウン目的

オフショア開発における主要な目的は、プロジェクトの総コストを削減するために人件費を削減することです。日本の開発者の人件費が高いため、ベトナムの開発者と置き換えることで財務的なコストダウンを実現してきました。ただし、外国に発注するということは、品質の低さと言葉の壁という2つの問題がつねにつきまといます。

内部コストと労働者の負担

人件費の削減は財務上のコストダウン効果を直接的に実現しますが、品質の低さや言葉の壁といった問題は現場の労働時間や精神的な負担として現れる内部コストです。これらの内部コストは労働者に転嫁され、営業側が値引きを行い開発現場の労働に影響を与える仕組みとなっています。オフショア開発に対する開発現場からの評判の悪さは、このような直接的な感覚から生じていると考えられます。

品質の向上と言語の壁

品質の低さや言葉の壁は改善の兆しを見せています。20年前と比較すると、通信手段や開発ツールが進歩しました。チャットやビデオ会議、画面共有などの技術が利用できるようになりました。また、クラウドやソースコードの共有などの管理システムも進化しました。言語の壁も同様で、ベトナムにおける日本語の理解力や日本人における英語の能力は向上しています。さらに、機械翻訳の進歩により、外国語を交えながら技術的な会話が容易になりました。

品質と納期の重要性

オフショア開発において品質と納期は重要な要素です。納期を守り、仕様を満たすことが最終的な評価基準となります。優れた開発チームやツールの活用は重要ですが、納期の達成と仕様の達成が果たされなければ、プロジェクトは失敗となります。

新たなオフショア開発の戦略

オフショア開発におけるコストダウンの戦略は、技術の進歩を活用する方向に進んでいます。開発手法として、ウォーターフォール型ではなくジャイルやOSS的な手法を導入することが求められています。また、国際的な標準的なツールやバージョン管理などの利用も重要です。さらに、コミュニケーションの円滑化も不可欠です。言葉の問題だけでなく、コミュニケーションの円滑化は人間によって担保されます。

オフショア開発の変遷において、品質やコミュニケーションの改善は見られますが、人件費の差によるコストダウンは限界に近づいています。技術の進歩を取り入れた新たな戦略の導入により、より効果的なオフショア開発を実現することができるでしょう。

AI vs 人間

AIは人間を超えるのか？などの質問をされることがよくある。シンギュラリティと呼ばれているが、超える超えないの単一線上で比較できるものではないと考える。たとえば、計算の速さだけでいうと人間よりも、はるかに早いと言える。

AI導入の両面性

とにかく労働人口の減少によって、機械化やAI化が急がれていると思う。すでに、画像作成や文章作成などは置き換わっている事例も多くみられるようになった。そんな中で、よくあるのが「AIで何かできませんか？」という問い合わせである。

AI時代のDX

DXという概念にも通ずる話だが、デジタル化するだけでは、いわゆるデジタル変革にはならない。ペーパーレス化ってやつだ。同じように、AIを使うことを目的としてしまうと業務に対して便益がない場合も多いようだ。したがって、AIを利用するということをDXと定義するのであれば、日常業務を整理して、どこをAIに任せるのかを検討することが大切である。

AI活用の極意

AIにも得手不得手があり、計算はもちろん得意だが、質問の仕方や指示の仕方で活用レベルは大きく変わる。プロンプトと呼ばれるものはコピーして使えるが、AIを活用しきろうとするならば、自分でプロンプトを考えれる必要がある。つまり、現時点では賢いAIなのではなく、使う側が上手に使わないとならない。

まとめ

AIの使いどころについて、多くは無理やり使おうとするため、AIを活用する場面でないことも多くある。また、ユーザー企業に関わらずシステム会社でもAIの活用は進んでおり、画像の生成やプログラミングの一部はすでに人間が行わなくてもよい段階にある。これから先もこれは加速することだろう。