AI活用を推進し、組織の生産性向上を実現する

皆さん、これまでのコラムで、情シスが企業の発展を支えるヒーローとなるための様々な要素を取り上げてきました。

今回は、その中でも特に注目度の高い「AI活用」に焦点を当てたいと思います。

1.AI活用の重要性と現状

現在、多くの企業がAIを活用し始めていますが、ただ導入するだけではなく、全社的にその効果を最大限に引き出すためには、情シスの役割が非常に重要です。

AIは、データ分析の自動化から生産プロセスの最適化まで、あらゆる業務の効率化を実現する力を持っています。一方で、その導入には適切な計画と管理が欠かせません。

特に情シスの皆さんには、AI技術の選定から導入後の運用、さらに全従業員が適切にAIを活用できる環境作りまで、企業全体のAI推進をリードする立場が期待されています。
このコラムでは、AI活用が情シスの業務や組織全体に与える影響、そして生産性向上のためにどう貢献できるのかについて考えていきます。

それでは、AI時代に向けた情シスの新たな可能性を一緒に探っていきましょう。

2.AI導入のステップと成功へのロードマップ

ChatGPT が登場して以降、多くの企業が生成AIを使って生産性をあげるべく、導入に取り組んでいます。しかし、その試みには成功事例以上に失敗事例を多く耳にするのも確かです。
失敗事例の要因を分析すると、目的が不明確であるとか、いきなり全体に号令をかけたものの、なかなか浸透しないといったケースが多いようです。

AI導入には、ゴール設定を明確にして導入するプロジェクト型導入シナリオと、AIを一般的なツールとして従業員全員に展開して生産性向上を狙う、展開型導入シナリオがあるかと思います。
前者はDXチームのような特定プロジェクトメンバーが主導するケースが多く、情シスが担う場合は後者が多いかと思います。

そこで、成功事例をもとに以下のようなロードマップを描きました。
ポイントは、従業員の意識を段階的に高めていくことです。

3.AI活用による具体的な業務改善事例

最近、セミナー等でAIを使った具体的な業務改善事例が多数公表されるようになってきました。こうした情報を収集し、是非取り入れていってください。

AI事例の優れている点は、自社と完全に一致しないケースであっても、AIが状況の違いを吸収して応用できる可能性が高いことです。特に以下のような分野ではAIの成功事例を多く見かけます。

4.AI活用を推進するための組織戦略

AIは、データ処理やパターン認識に優れ、これまでの人手による反復的作業を大幅に効率化することができます。情シスが中心となり、AIの導入を全社的に推進することで、業務効率化はもちろん、意思決定の迅速化や予測精度の向上が期待できます。

しかし、単にAIを導入するだけでは効果が出ません。組織全体の業務プロセスを見直し、AIが効果を発揮できるような全体最適を目指す必要があります。

AIを業務プロセスに組み込む場合、単にAIツールを導入するだけでは十分ではなく、「AIが活用するデータの質と整備状況」がAI活用の成否を大きく左右します。
AIは自律的に情報を生み出すわけではなく、業務内外に存在する「社内ナレッジ」「業務データ」「ドキュメント」を学習・参照して初めて価値を発揮します。

具体的には以下が挙げられます。

これらは裏側で「業務データやドキュメントの整備が前提」となります。
「業務データやドキュメントの整備」とは何かというと、例えば、各部門が異なるフォーマットで顧客データを管理している場合、AIが正確に情報を横断的に分析したり、回答を導くことが困難になります。

このようなデータの非統一は、AIによる誤った出力や不完全な結果の原因となり、AI活用の効果を弱めてしまうのです。
データ・情報基盤の整備に必要な項目としては以下のようなものがあります。

情シスがこうした取り組みをリードすることで、会社としてのAI活用や業績向上に大きく貢献することになります。

5.AI活用のリスクとセキュリティ対策

AI活用にあたっては、セキュリティリスクへの対策が不可欠です。特に以下の点に注意が必要です。

①情報漏えい防止
AIの活用において最も懸念されるのが、機密情報や個人情報の漏洩です。外部の生成AIサービス（SaaS型AI）に社内データを入力する場合、そのデータがAIの学習や外部共有の対象となるリスクがあります。
対策としては、AI利用ガイドラインで「個人情報・機密情報の入力禁止」を明示する。社内限定のクローズドAI環境を推進するなどが考えられます。

②著作権・コンプライアンス遵守
AIはインターネット上の膨大な情報を学習しています。そのため、AIが生成する文章や画像、コードなどには、著作権的にグレーなコンテンツが含まれる場合があります。
対策としては、生成AIのアウトプットは「ドラフト」と位置づけ、最終的な社内レビュー工程を必須とする、AIガイドラインで「AI生成物の利用ルール」を明示するなどがあります。

③説明責任
AIによる意思決定がビジネスに影響を与える場面が増える中で、AIの判断プロセスを人間がきちんと説明できることが求められます。いわゆる「AIブラックボックス問題」の対策です。
対策としては、「AIが出力した回答に対して必ず人間がチェック・判断する」ワークフローを義務化する。AI活用ガイドラインで「AIは判断補助のツールであり、最終判断は人間が行うこと」を明示するなどがあります。

6.AIと人間の協働を最適化する

AI導入の過程で、AI導入により「自分たちの仕事が奪われるのではないか？」という疑問が生じるかもしれません。しかし、AI導入の目的は「人間がAIを使って業務の質を高める」ことです。そのために、AIの強みと人間の強みの違いを明確に意識することが大切です。

最近ではAIの性能が飛躍的に向上し、人間の得意領域にまで進出してきています。しかし、最後は人間が行うという意識を保持することが重要です。
その上で、以下のような活用を心がけましょう。こうした意識を持つことで、AI活用はさらに浸透するはずです。

①AIが下準備 → 人間が判断
AIがデータ集計や資料のたたき台を作成し、人間が最終的な編集や判断を行う。
例：営業報告書のドラフト作成をAIが担当し、最終チェックと提案内容は人間が追加。

②AIによるルーチン自動化 → 人間が付加価値業務に集中
AIが定型的な問い合わせへの一次対応を行い、人間はクレーム対応や新規提案など、より高度な業務にリソースを割く。

③AIが意思決定支援 → 人間が最終判断
AIが過去データやリアルタイムのKPIをもとに意思決定の「根拠」を提示し、人間がリスクを考慮して意思決定を下す。

7.今後の課題と情シスの役割

AI導入の取り組みは一過性ではありません。AIは時々刻々と進化していますし、ビジネス環境も常に変化していますから、それに合わせた継続的な活動が必要です。
具体的には次に挙げる活動が求められます。

こうした状況の中で、情シスには以下のような役割が期待されています。
この役割を実施するには、当然それなりの工数が発生します。上記の期待に応えるための増員を提案しましょう。

8.まとめ

あらゆる企業組織が生成AIを活用して生産性向上を目指している今は、情シスにとって会社のヒーローになる最大のチャンスです。この絶好の機会をぜひ活かし、組織全体の成長をリードしていってください。

おわりに　～ご意見お聞かせください～

本コラムの主旨は単に情報やノウハウを伝えることではなく、読者の方からのフィードバックを受けて各テーマの解像度を高め、実践を積み上げていきたいというものです。
皆様の組織ではどのような課題を持っていますか、解決した事例はありますか。コラムの中で是非ご意見を紹介させてください。

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