生成型人工知能（AI）の導入が急速に進む中、企業の関心は「どのAIモデルを使うか」から「AIを実際の業務にどう定着させるか」に移っている。しかし、運用設計が重要であることを認識しつつも、その設計をすべての産業に同じように適用しようとする試みが少なくない。
金融で効果を上げたアプローチを製造現場にそのまま適用したり、流通に合わせて設計したデータ構造を公共機関にそのまま適用するケースが見られる。結果はほとんど同じである。技術は実装されたが、実際の業務では機能しない。
実際、グローバルな研究によれば、AIを基盤としたデジタル変革（AX）の失敗率は最大70～85%に達し、産業別のAI導入率もテクノロジー・金融（80～90%台）と製造業・農業（20～50%台）との間に大きな格差が生じている。複数の産業のAXプロジェクトを実施し現場で確認したことは、同じ設計原則であっても、どの産業に適用するかによって何を優先的に設計し、どこに重点を置くべきかが全く異なるということである。業務構造やデータ形式、規制環境、実際にAIを活用する主体が異なるためである。
金融業界のAXプロジェクトで最も一般的な誤りは、技術を先に実装し、権限設計を後回しにすることである。契約審査の自動化や顧客相談AIを実装したが、実際の運用段階でアクセス権限や責任範囲が整理されていないために再設計が必要になるケースが少なくない。また、スキャンした契約書や画像ベースの金融・法律文書が多いため、どの形式の文書を処理するか、AIが活用できる形に文書を変換するパース精度を事前に検証するプロセスも必須である。
公共機関では、民間処理の正確性と行政手続きの一貫性が何よりも重要である。したがって、AIは単に回答を生成するレベルではなく、どの規定や文書に基づいて回答したのかを示し、応答履歴を管理できる構造が共に設計される必要がある。また、担当者がAIの結果を確認し、最終判断を行う運用方式が現場の受容性を高める重要な役割を果たす。
流通AXでよく見られる誤りは、データ準備の前にAIを先に導入することである。ソースごとに商品コード体系が異なったり、返品や交換が販売データに正しく反映されていない状態では、AIモデルをいくら高度化しても結果を信頼することはできない。現場で無視されるAIのほとんどは、この段階を飛ばした場合である。
レッドブリックが参加したeコマース基盤の流通業プロジェクトでAIを適用する前に行うべきだったことはデータ統合であった。商品データ、需要データ、地域別販売データがそれぞれ異なるシステムに分散しており、これを一つのパイプラインで接続する作業が先行された。その上で、商品推薦とプロモーション意思決定プロセスを共に再設計した。単にAI機能を追加したのではなく、業務フロー全体を変えた結果、従来は複数の人間が数日かけて行っていた作業が一人で一日以内に処理できる構造に変わった。
レッドブリックがAXプロジェクトを開始する際に最初に行うことは、該当産業の業務構造とデータ環境、規制の文脈を把握することである。同じ機能を実装しても、金融機関と製造業者の設計が異なるべきであるという前提のもと、どの領域を優先的に適用するか、どのデータをどのように構造化するか、システム連携はどこから始めるかを産業の文脈に応じて決定する。
レッドブリックのFDE（Forward Deployed Engineer）は、プロジェクト初期から顧客現場に投入され、担当者へのインタビュー、実際の文書やデータサンプルの分析、業務フローの観察を通じて、反復作業やボトルネック、エラーが発生するポイントを診断する。その後、業務の頻度や所要時間、データ準備度、期待効果、セキュリティ・規制リスクを基準に候補課題を評価し、産業別の優先順位を定める。
パイロットは4～8週間以内に成果を検証できる一つの業務を選定し、処理時間短縮・正確性・現場使用率などの明確なKPIを設定して設計する。FDEはこの過程で現場と開発チーム間の言語の違いを縮小し、データの精製や権限構造、システム連携、検証手続きまでを共に調整する。これにより、技術の実装自体ではなく、実際の業務に定着し拡散できるAX構造を作り出す。
この過程では、一度に全社的な転換を試みることはない。効果が高くリスクが低い領域でパイロットを先に実施し、現場の信頼を確認した後に拡散する。AI導入後に実際に使用される割合を高めるためには、この順序が決定的に作用する。
AXプロジェクトは、どのAIモデルを使うかよりも、どのように設計するかにかかっていることを、多くの企業がすでに実感している。ただし、その設計自体も産業によって異なるべきである。この違いを無視して検証された方法をすべての産業に適用しようとすると、技術は実装されても現場で機能しない結果が繰り返される。成功するAXプロジェクトは、優れたAIモデルから始まるのではなく、その産業と現場に対する理解から始まる。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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