李鉉道SMHC株式会社 代表取締役
AIを導入しても、生産性が上がらない会社。
AI時代に必要なのは、業務の再設計だ
前回は、AI時代に「少数精鋭」と「大組織」のどちらを目指すべきかを考えました。
しかし、人数を決める前に、経営者が答えるべき問いがあります。
AIを入れた後、仕事の進め方は変わったのか。
議事録は数分でできる。提案書の下書きも速い。それでも顧客への回答には時間がかかり、案件の進捗も変わらない。
そんなことは起こり得ます。資料を作った後の確認待ち、部署をまたぐ情報の受け渡し、同じ内容の再入力。AIが一つの作業を短縮しても、仕事全体には別の時間がかかっているからです。
「AIで何時間減ったか」だけでは足りない
AIによる効率改善は、実際に報告されています。5,179人の顧客対応担当者を対象とした研究では、AIを利用できるようになった担当者の処理件数が平均で約14％増えました。
ただし、これは特定の業務で確認された結果です。自社でも同じ効果が出るとは限りません。また、担当者一人の処理件数が増えることと、会社の売上や粗利が増えることも、同じではありません。
経営者として見たいのは、作業時間の先にある変化です。
顧客への回答は、依頼から完了まで速くなったか
修正や手戻りを含めても、品質は維持できているか
AI利用料、確認工数、教育費を含めて採算は合うか
空いた時間を、顧客対応や新しい価値づくりに使えているか
提案書の下書きが半日早く完成しても、承認待ちが数日続くなら、顧客が感じる速さは変わりません。そこで見直すべきなのは、文章を作る方法だけでなく、確認事項、判断者、承認までの流れです。
AIを「追加する」か、仕事を「組み直す」か
導入の進め方には二つあります。
A案は、今の業務を保ったまま、各社員にAIツールを使ってもらう方法。 小さく始めやすく、個人の作業時間を減らせる可能性があります。一方で、部署間の待ち時間や重複作業は残ります。
B案は、仕事全体を見える化し、人とAIの役割を決め直す方法。 設計と現場の協力に時間はかかりますが、顧客に価値が届くまでの流れを改善する対象にできます。
私なら、まずA案で用途とリスクを確かめ、成果が見込める業務からB案に進みます。最初から全社一斉に仕事を変えようとするより、対象業務を決め、導入前後を測る方が判断しやすいからです。
MIT CISRによる132組織の調査でも、業務フローの再設計や、役割・評価指標の見直しは、AIから得られる価値の大きさと関連していました。これは再設計だけで成果が出るという証明ではありません。それでも、AIの利用人数だけを追わない理由にはなります。
SMHCが考える「AI OS」
SMHCが構想するAI OSも、単にAIツールを増やす取り組みではありません。
経営、営業、採用、開発などに分かれた情報と判断をどうつなぐか。どの工程をAIが支援し、どの判断を人が担うか。そこから設計する考え方です。
たとえば採用なら、求人票の作成時間だけを見るのではなく、応募から面接、評価、配属までを一つの流れとして捉える。どこで候補者を待たせ、どの判断に情報が足りないのかを確かめた上で、AIを使う工程を決めます。
もちろん、構想と成果は別です。SMHCでも、実装後の時間、品質、コストを測って初めて、効果を判断できます。顧客情報や候補者情報を扱う以上、入力範囲、確認する人、最終的な判断責任も明確にしなければなりません。
AIを使えば、個人の作業は速くなるかもしれません。
その速さを、組織の成果に変えるには、仕事の流れを変える必要がある。
そして、流れを設計し直しても、現場で使われなければ仕事は変わりません。
次回は、「AIを使ってください」では、社員は使わない。をテーマに、AI AcademyとAI利用率について考えます。
皆さんの組織では、AI導入後に仕事の流れまで変えていますか？
参考資料
この記事は2026年9月27日にLinkedInで公開したものです。LinkedInの元記事でコメントする
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