生成AIを導入する企業は増えているが、その効果には企業ごとに大きな差が出ていると報告されている。McKinseyの調査によれば、生成AIで高い成果を上げている企業は、業務プロセスそのものを見直す「ワークフロー再設計」に取り組んでいる割合が、そうでない企業の2.8倍に達しているという。何が成果の差を分けているのかを整理する。
「AIを入れただけ」では成果につながりにくい
多くの企業が生成AIツールの導入自体は進めている一方で、既存の業務プロセスをそのままに、一部の作業だけをAIに置き換えるにとどまるケースは少なくない。この場合、個別の作業は効率化されても、業務全体の成果としては実感しにくい。
成果を出す企業は「ワークフロー再設計」に踏み込んでいる
McKinseyの調査では、生成AIの効果を実感している企業ほど、AI導入をきっかけに業務プロセス自体を見直す「ワークフロー再設計」に取り組んでいる割合が高いと報告されている。ワークフロー再設計に取り組む企業の割合は、成果を上げている企業で55%に達する一方、そうでない企業では20%にとどまり、2.8倍の差があるという。
業務プロセスを見直すときに意識したい視点
- AIに任せる作業単位ではなく、業務全体の流れをどう変えられるかで考える
- 既存の承認フロー・確認プロセス自体が、AI活用の前提とズレていないか見直す
- 一部門だけでなく、関連する部門を横断した見直しを検討する
まとめ：AI導入は「入れて終わり」にしない
生成AIの効果を最大化している企業は、ツールの導入そのものより、業務プロセスをどう変えるかに時間をかけている。AI活用の成果に差が出るのは、ツールの性能差ではなく、業務プロセスを見直す姿勢の差によるところが大きいと考えられる。
出典：McKinsey（生成AI活用に関する調査レポートより）
