AI活用を前提にした組織構造の再構築──「部署にAIを配る」から「AIを含めて部署を設計する」

急速なAI技術の発展により、ビジネスにおけるAI活用は、企業の競争力を左右する要素の一つとなりました。国内でも多くの企業がAIの導入に取り組み、研修の実施やツールの配布、専門部署の設置など、さまざまな施策を進めています。

しかし、すべての取り組みが期待どおりの成果につながるわけではありません。ツールを導入したものの一部の社員しか使っていない、研修後に活用が続かない、実証実験の段階から先へ進まないといった問題も、決して珍しいものではありません。

弊社では、企業のAI導入を支援するなかで、こうした事例に数多く向き合ってきました。そこから見えてきたのは、AI導入の成否を分けるのは、必ずしもツールの性能や社員の意欲だけではないということです。むしろ、AIを既存の組織や業務にどのように組み込むかという設計が、大きく影響します。

今回は、AI導入で起こりやすい失敗パターンの一つである「部署にAIを配る」という進め方に着目し、その問題点と対策を解説します。

「部署にAIを配る」という進め方

「部署にAIを配る」とは、各部署で利用するAIツールを導入し、使い方の研修を行ったうえで、社員に活用を促す方法です。AI推進部門やDX推進室などがツールを選定し、各部署へ展開するケースが一般的です。

この方法は、短期間で多くの社員にAIを使い始めてもらううえでは合理的です。組織全体にAI活用のきっかけをつくり、社員がその可能性を知るという点でも、一定の効果があります。

しかし、導入から時間が経つにつれて、いくつかの問題が表面化します。

積極的に使う社員と、ほとんど使わない社員に分かれる。活用の成果が個人の知識や工夫に左右される。便利な使い方が見つかっても、部署内で共有されない。そして、AIを導入したにもかかわらず、部署としての仕事の進め方は以前とほとんど変わっていないという状態に陥ります。

ここに、「部署にAIを配る」という方法の限界があります。

ツールを配布しただけでは、AIを使うかどうかも、どの業務で使うかも、個々の社員の判断に委ねられます。そのため、個人単位では効率化できても、前後の工程や承認方法が変わらず、業務全体の改善にはつながりにくくなります。

AIを含めて部署を設計する

必要なのは、AIを新しい道具として既存業務に付け加えることではありません。AIの利用を前提として、業務の流れそのものを見直すことです。

弊社では、この考え方を「AIを含めて部署を設計する」と表現しています。

具体的には、対象となる業務の流れを工程ごとに整理し、「人が担当する作業」「AIが担当する作業」「人による確認や承認が必要な作業」を決め直します。既存の部署や役割分担を前提にAIの使い道を探すのではなく、まず業務の流れを描き、その各工程に人とAIを配置していく考え方です。

この設計では、主に三つの点を検討します。

一つ目は、AIに任せる工程です。

入力データの整形、文書の要約や分類、情報の抽出、データの照合、定型文の作成などは、AIを活用しやすい業務です。ただし、「AIで処理できる」という理由だけで判断するのではなく、処理件数、作業時間、誤りが生じた場合の影響などを踏まえて、実際に任せる範囲を決める必要があります。

二つ目は、人が担当する工程です。

例外への対応、社外に対する意思決定の表明、倫理的・法的な判断、関係者との調整などは、現時点では人が責任を持って対応すべき領域です。AIが判断材料を整理することはできても、その結果を採用するかどうかまで自動化すべきとは限りません。

三つ目は、人による確認や承認を設ける工程です。

AIが行う処理のうち、社外への情報送信、社内データの更新、契約や支払いに関する判断など、誤りが実際の損失につながるものについては、原則として人による確認を設けます。重要なのは、すべての処理を人が確認することではなく、影響の大きさに応じて、確認が必要な箇所をあらかじめ定めておくことです。

誰が結果を評価するのか

業務の流れを整理すると、次に「誰が結果を評価するのか」という問題が生じます。

AI推進部門やDX推進室が全社のAI活用を主導する体制では、AIを導入する責任と、導入後の業務品質を評価する責任が混同されやすくなります。AIが生成した内容の品質が低下した場合、それを発見し、改善を判断するのは推進部門なのか、それとも実際に業務を行う部署なのか。この役割が曖昧なままでは、問題が起きても対応が遅れます。

弊社では、推進部門と業務部門の責任を分ける体制を推奨しています。

推進部門は、AIを利用する業務の設計、システムの実装、利用環境やセキュリティの整備などを支援します。一方で、「AIを使った結果として、業務の品質や効率が改善したか」を評価する責任は、その業務を所管する責任者が持ちます。

業務責任者が評価指標を定め、定期的に結果を確認することで、改善の主体が明確になります。たとえば、処理時間がどれだけ短縮されたか、手戻りが増えていないか、成果物の品質が維持されているかといった指標を継続的に確認します。

推進部門が導入後の成果まで一括して背負うと、業務部門は「AIに関することは推進部門に任せる」という受け身の姿勢になりがちです。しかし、実際の業務に必要な品質を判断できるのは、その業務を日常的に担当している部門です。AI活用を定着させるには、技術面の支援と業務面の責任を適切に分担する必要があります。

業務の設計を見直すということ

組織のAI活用を「研修を実施して終わる」「ツールを導入して終わる」という段階から進めるためには、業務設計の見直しが欠かせません。そして、業務の担当範囲や承認手順、評価責任を見直すことは、組織の設計を見直すことでもあります。

「部署にAIを配る」ことは、AI活用を始めるきっかけとしては有効です。ただし、それだけで業務が継続的に変わるわけではありません。次の段階では、AIをどの業務に組み込み、どこまで任せ、誰が結果に責任を持つのかを具体的に定める必要があります。

AI導入は、単なるツール選定の問題ではありません。業務の流れと、そこに伴う権限や責任を再設計する取り組みです。この点まで踏み込めるかどうかが、AI活用を一時的な施策で終わらせず、組織に定着させるための分岐点になります。