予算ブレの原因

効果検証から始める

多くの人は、試しにAIを導入してみて、効果を見てから予算取りを行っていきたいと考えている。とりあえずツールを導入したいといった理由では、なかなか費用を使っていいとはならないだろう。このような慎重なアプローチは非常に理にかなっており、実際の効果を数値で示すことができれば、その後の本格的な導入に向けた予算確保もスムーズに進むはずだ。まずは小さく始めて、確実な成果を積み重ねることが重要になってくる。

UI重視の効果測定

AIの効果を確認してから検討することを考えたときに最初にやることは、実はUI（ユーザーインターフェース）の部分である。例えば、グラフの表示などだ。結果として何ができれば、どういった業務がどれくらい短縮されるのかを第三者が見ても確認しやすいからだ。データの可視化により、AI導入前後の変化を明確に示すことができれば、関係者全員が効果を実感できる。特に経営陣への報告時には、視覚的に分かりやすい資料があることで、プロジェクトの価値を効果的に伝えることが可能になる。

開発とAIの分離問題

UIを作るとなると、結局はシステムの開発が必要になってしまうのではないかという懸念が生まれる。あるいは、システム開発を行うことで、そもそも期待したAIの活用がなされなくなってしまったりすることもあるだろう。これは、目的をシステム開発とAIとに分けているからだ。本来であればAI活用による業務改善が目標であったにも関わらず、システム開発が主目的となってしまい、AI機能が後回しになってしまうケースも少なくない。このような本末転倒を避けるためには、プロジェクトの優先順位を明確にすることが不可欠だ。

統合的アプローチの重要性

AIはAIの会社に発注する、UIはシステム開発会社に発注するといった、区分けをしてしまうことに誤りがある。まず、やるべきことを分解するのではなく、ITに対する知見のある人に区分けから入ってもらい、技術的な判断も行いつつKPIを作っていくことが重要になる。これは市民開発と呼ばれるものに近く、自社内でローコードを使って軽く開発することを意味する。技術的な専門知識を持つ人材が全体を俯瞰し、最適な技術選択とプロジェクト設計を行うことで、効率的かつ効果的なAI導入が実現できるのだ。

まとめ

部署やグループを横断した視点を持つことがとても大切であることがわかった。ツールや部分的な技術を目的としてしまう前に適した組織体であることの確認が大切だ。AI導入を成功させるためには、技術面だけでなく組織運営の観点からも準備を整える必要がある。

負債の本質

技術的負債には、設計負債やコード負債がある。金銭的な負債であれば借入金やマイナスの表記で数字化できるのだが、技術的負債においては数字化できないことがとても難しい点である。経営に関するほとんどのことは定量化や定性化が可能だが、たとえば企業創業者の発想する「野生の勘」を直接的に数字化できないように技術的負債も一筋縄では見える化しない。

設計時の対策

技術的負債の中でもコード負債については、システム開発の現場からよく発想されるリファクタリングや再構築などを行うことで比較的わかりやすい返済方法となる。知らない人が作ったプログラムや古くなったプログラムのバージョンなど、リスクを表現し対応することができる。何よりも最初の企画設計段階で負債が積みあがりにくい仕組みを考えることが大切である。

高負担な設計

技術的負債の中でも利息の高い負債が設計負債である。単体機能における設計であれば、モジュールごとの再設計によって返済が可能である。しかし、プログラムは複数のモジュールが絡まり合っていることがほとんどなので、複雑なオペになってしまう。また、稼働中のシステムにわざわざ再設計したプログラムを導入するリスクに対して、得れるメリットも少ないので見過ごされがちである。設計能力は例えば、紙というオブジェクトのメソッド（振る舞い）とプロパティ（保持する情報）を聞いて正しい答えが帰ってくれば多少安心であろう。紙の振る舞いは燃えるであり保持する情報は面積などがある。

根本的解決

しかし、技術的負債はこのように目に見えやすい設計負債やコード負債が致命的になることは少なく、やはりその上層でどのような指針に基づいてシステム運用がなされてきたか、また長期視点で一貫したメンテナンスを行うことが必要である。システムの維持には保守費用や運用費用を払っていることが多いと思うが、これだけでは将来の負債を減らしていくことはできない。やはり、鳥の目を持つITコンサルタントやITアナリストなどの役割を持つメンバーが必要である。

まとめ

ITコンサルタントやアナリストは、すぐに利益も生まない、経費を削減するわけでもないといったコストセンターとしてのポジションなので、あまり起用していない中小企業も多いようである。投資に対する効果が見えにくいのは、料理でいう香辛料と同じなのかもしれない。その少しの投資が未来を大きく変えることになる。IT技術は日進月歩で発展するからである。

デジタル化は効率化を保証しない

デジタル化と聞くと、多くの人が効率化を期待する。しかし、たとえばFAXで受け取った紙の受注をOCR（文字認識）でデジタルデータ化し、データベースに保存しても、それは単なるデジタル化に過ぎない。デジタル化を行うだけでは本質的な効率向上は望めず、業務フローの見直しがなければ効果は限定的だ。

非効率なフローをそのままデジタル化するリスク

最も大きな問題は、業務フローを見直さずにデジタル化を行うことだ。従来の手作業のフローをそのままデジタル化すれば、かえって作業が煩雑化し、時間がかかることもある。特にITに疎い権限者が意思決定を行う場合、このような失敗はよく見られる。「デジタル化＝効率化」と誤解し、実際には逆効果となるケースも少なくない。

俯瞰できないシステム担当者の問題

システム担当者やシステム会社が、俯瞰的な視点を持たない場合も問題だ。業務フローを把握せず、指示通りにデジタル化を進めれば、非効率なシステムが出来上がる。ユーザー部門は「IT化で逆に効率が悪くなった」と感じ、最悪の場合、システムが欠陥品だと誤解されることもある。業務の流れを把握し、適切にデジタル化を進めることが必要だ。

生成AI導入の失敗例

生成AIの導入に関する相談も増えているが、その多くは「期待通りに動かない」という内容だ。その原因は、多くの場合、AIが本来必要ない箇所に導入されていることだ。たとえば、ただのデータ管理であれば、生成AIではなくRDB（リレーショナルデータベース）のほうが合理的だ。効率を上げるには、AIの利用が本当に適切かを見極める判断力が必要だ。

まとめ

「ITが分からないから任せる」という姿勢はリスクが高い。ITを知らない人がIT化を進めるのは、決算書を読めないのに経営をするのと同じだ。業務フローを理解し、技術を正しく活用するには横断的な視点と経験が不可欠だ。