AI導入の失敗学（1）：AIに100%を求めない：AIを活用するハイブリッド戦略

私は以前、ある企業での生成AI活用セミナーで、多くの企業がAI導入は、「AIそのもの」以外の部分で挫折するというお話をしました。
その一つが、「業務プロセスの壁」です。

今回は、AI導入を阻むこの「業務プロセスの壁」と、それを乗り越えるためにどう考えるのか、お話ししてみたいと思います。

1. 「AIの精度が低い」という誤解の裏側
AI導入を挫折させるフレーズの典型が、「AIの精度が100%じゃないから、まだ業務に取り入れられない」というものです。
これは「AIの技術的な問題」に見えますが、突き詰めて考えると、実は「業務プロセスを変えられない」という本当の問題が背後にあります。

例： 毎日100件のフォーマットが違う発注伝票を処理する作業を、生成AIにやらせてチェックする場合を考えてみましょう。

社内の伝票であれば、フォーマットを揃えるのは比較的容易ですし、何十社とあるお客様から受け取る伝票は、その都度のお客様の都合によるところが大きく、全てを統一のフォーマットにしてもらうのは事実上不可能です。

AI導入が挫折するのは、AIが要求する精度と、変えられない外部プロセスの間に、大きなギャップがあるからです。
つまり、問題は「AIの精度」ではなく、「AIに優しいように、受け取る側の業務プロセスを組み替える覚悟が必要になる」ことが考えられます。

2. AIに最初から100%を求めない
まずは、外部のフォーマットはコントロール不能であるという現実を受け入れつつ、効率化を実現するためには、「伝票をシステムに合わせる」のではなく、「システムを伝票の非統一性に耐えられるようにする」という発想が前提となります。
しかし、AIの精度は100%ではないという限界もまた存在します。

この例である伝票処理プロセスを、インプットの柔軟化とハイブリッド化によって変革し、人間の手を最も価値のある判断に集中させるように変革する必要があります。

【インプットの柔軟化とハイブリッド化の実践】
まず、最も非効率な「手入力」と「コピペ」を排除します。

AI-OCRの導入:
伝票をAI-OCRで読み込ませ、各社固有の項目から自社で必要な共通項目だけを抜き出します。

学習モデルの構築:
RPAや自動学習機能により、顧客ごとの伝票テンプレートをシステムに学習させ、認識・抽出を自動化します。

AIに最初から100%を求めずに70%～90%が自動化できればいいと考えます。
読み取れなかった項目や、AIが確信度を低く判断した部分のみを人間が目視で確認し、手入力で補足します。
これが機械と人間のハイブリッド手法です。
すべてを手入力でやるよりも、これだけでも何十時間の節約になるはずです。

これにより、ある一定の効率化が達したら、伝票処理後の承認や記録、顧客への請求書や納品書作成・送付の自動化も比較的スムーズに移行できます。

3. この変革を阻む「トップの覚悟」
この「業務プロセスの変革」を実現する上で、最も難しいのは技術ではなく、「誰が、長年の慣れたやり方を変える決定をするか」という点です。
現場レベルでは、収益構造や業務フロー全体の責任は負えません。
したがって、業務プロセスの組み換えはトップにしかできません。
経営層が、この非効率な現状を打破するという強い意思決定こそが、AI活用の成功に導く第一歩になります。