【デネクトの和】#4 「AIで業務改善」が“期待外れ”で終わる理由とは？ 成果を出すための正しい始め方

「AIを導入すれば、業務はもっと効率的になるはずだ」

多くの企業がそう考え、生成AIの活用に乗り出しています。しかし、その一方でこんな声が聞こえてくるのも事実です。

• 鳴り物入りで始めたAIプロジェクトだが、思うような成果が出ていない…
• 他社の成功事例は参考になるが、自社の課題とは少し違う。どう応用すればいいんだ？
• 改善したい業務が多すぎて、どこから手をつければ最も効果的なのか分からない
• じっくり検討したいが、日々の業務に追われて時間が確保できない…

もし一つでも心当たりがあれば、それはツールの選定や個別の課題以前に、アプローチの「始め方」に原因があるのかもしれません。

失敗のワナ：「木を見て森を見ず」になっていませんか？

成果が出ないプロジェクトに共通しているのは、特定の業務課題（木）にいきなりAIという“特効薬”を処方しようとしてしまうことです。例えば、「問い合わせ対応を自動化したい」という課題に対して、すぐにチャットボット導入を検討するケースです。

もちろん、それも一つの解決策です。しかし、そもそも「なぜ問い合わせ対応に時間がかかっているのか？」という根本原因を探らなければ、本当の成果には繋がりません。もしかしたら、原因はマニュアルの分かりにくさや、製品の特定の不具合に集中しているのかもしれません。

部分的な効率化に終始し、ビジネスインパクトのある成果を見逃してしまう。これが「手段の目的化」という、よくある失敗のワナです。重要なのは、一本一本の木を見る前に、業務プロセス全体という「森」を正しく把握することです。

成果への最短ルート：データ起点の「正しい課題発見」

では、どうすれば森全体を把握し、本当に取り組むべき課題（最も太い木）を見つけられるのでしょうか。 それは以下にあげる「データ起点」でのアプローチです。

1. まずは「業務プロセスの可視化」から
顧客からの問い合わせ、営業活動、製造ライン、人事評価など、貴社の業務は様々なプロセスの連なりで成り立っています。まずはこれらのプロセス全体を俯瞰し、どこにデータが蓄積されているのかを可視化します。

2. 「データ」でボトルネックを特定する
次に、可視化したプロセスに沿ってデータを分析します。「どの工程で時間がかかっているか」「どこで最もエラーが発生しているか」「どの問い合わせ内容が突出して多いか」などを定量的に把握することで、感覚論ではない、事実に基づいた課題が浮かび上がってきます。

3. 「生成AI」の力を最大化する
本当に解くべき課題が特定できて初めて、生成AIの出番です。例えば、問い合わせデータ分析の結果、「特定機能Aに関する質問が全体の30%を占める」と分かれば、やるべきことはチャットボットの導入だけでなく、「機能Aのチュートリアル動画を生成AIで作成し、Webサイトで案内する」といった、より根本的で効果の高い施策かもしれません。

　　データ利活用の第一歩を、私たちと一緒に

「言うは易しだが、実行する時間もノウハウもない…」
そのお気持ち、よく分かります。

私たちNI+Cが提供する「danect⁺課題解決ワークショップ」は、単にツールを提供するサービスではなく、お客様の業務プロセスを深く理解し、データという客観的な事実に基づいて「どこに改善のポイントが眠っているか」を一緒に探し出すパートナーです。

• 何から手をつければいいか分からない → 業務全体を可視化し、優先順位をつけます。
• AIで成果が出ていない → データ分析に基づき、本当に効くAIの活用法を再設計します。
• 検討する時間がない → 私たちが伴走し、最短ルートでの課題設定と解決を支援します。

具体的な一歩を踏み出すための壁打ち相手として、まずは貴社の現状やお悩みをお聞かせいただけませんか？ Web会議での気軽なご相談から、貴社の「次の一手」がきっと見えてくるはずです。