「トップダウンでAI導入を決めたが、現場で全く使われていない」「高額なツールを入れたのに、成果が見えない」。そんな相談が後を絶ちません。
多くの企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）やAI導入で躓くのには、明確なパターンがあります。それはツール選びのミスではありません。もっと根本的な、組織とプロセスの問題です。多くの企業が陥る「DXの罠」と、そこからの脱出方法をAffelhansaのコンサルティング事例から紐解きます。
1. 手段の目的化（AIを使いたい症候群）
最大の失敗要因は、「AIを使うこと」自体が目的化しているケースです。「他社もやっているから」「流行りだから」という理由で導入されたAIは、現場にとって「余計な仕事」でしかありません。
DXの本質は、Digital（技術）ではなくTransformation（変革）にあります。「どの業務プロセスのボトルネックを解消したいのか？」「顧客にどのような新しい体験を提供したいのか？」というビジネス課題（Why）が先にあり、その解決手段（How）としてAIが選ばれるべきです。この順序が逆転しているプロジェクトは、例外なく失敗します。まず問うべきは「AIで何をするか」ではなく「現状の何が問題か」です。
2. データの準備不足（Garbage In, Garbage Out）
「ゴミを入れれば、ゴミが出てくる」。これはデータ分析の鉄則ですが、生成AIにもそのまま当てはまります。RAG（検索拡張生成）などで社内データをAIに参照させようとしたとき、そのデータは整備されていますか？
⚠ よくある失敗パターン
PDFのスキャンデータ（画像）、表記揺れだらけのExcel、担当者のPCに散在するローカルファイル……。これらを未処理のままAI에 読み込ませても、まともな回答は得られず、現場の信頼を失う結果となる。
華やかなAI活用の裏には、地道で泥臭い「データクレンジング」と「デジタル化」が不可欠です。足元が固まっていないのに、AIという高層ビルを建てようとしてはいけません。まずはアナログデータのデジタル化から始める勇気が必要です。
3. 現場のカルチャーを無視したトップダウン
最後に、人の問題です。AIはこれまでの業務フローを破壊的に変える可能性があります。現場の社員にとって、それは「自分の仕事が奪われる」という恐怖や、「新しいことを覚える負担」として映るかもしれません。
成功するDXは、現場のキーマンを巻き込み、「AIを使うことでこんなに楽になる」「クリエイティブな仕事に集中できる」というメリットを実感させることから始まります。ツールを入れるだけでなく、マインドセットを変革する「チェンジマネジメント」こそが、経営者の本来の仕事です。
By Affelhansa Strategic Research
