ProfitScope「うちはDXが遅れているから、AIなんてまだ先の話だ」
そう考えている中小企業の経営者は、まだ少なくないのではないでしょうか。
しかし私は、むしろ逆だと考えています。
DXが遅れている会社ほど、今すぐAI活用を始めるべきです。
なぜならAIには、これまでIT化が十分に進んでこなかった企業でも、社員一人ひとりの力を一気に底上げできる可能性があるからです。
今までの遅れを何年もかけて取り戻す必要はありません。
AIをうまく使えば、一足飛びに新しい仕事のやり方へ移れる可能性があります。
この20年間で、仕事の多くはITへ移ってきた
少し昔を振り返ってみます。
請求書を作る。
顧客情報を管理する。
在庫を確認する。
給与を計算する。
売上を集計する。
会議資料を作る。
以前は人が時間をかけて行っていた仕事の多くが、この20年ほどでパソコンや業務システムへ置き換わってきました。
ITによって仕事は確実に速くなりました。
ただし、これまでのIT化には一つ大きな壁がありました。
ITを使って仕事を変えるには、ITに詳しい人の力が必要だったことです。
業務担当者が改善したいと思っても、システム会社へ相談する。社内のIT担当者へ依頼する。要件をまとめる。開発してもらう。という流れが必要でした。
つまり、業務を知っている人と、ITを作れる人が別々だったのです。
AIは、この壁を一気に低くした
生成AIの大きな変化は、自然な言葉で使えることです。
営業担当者が営業の仕事について相談できる。
経理担当者が経理の仕事について相談できる。
人事担当者が採用について相談できる。
現場の担当者自身が、「この仕事、もっと楽にできないか？」とAIへ相談できます。
これは非常に大きな変化です。
これまでIT担当者を介さなければ進められなかった業務改善を、業務を一番よく知っている本人が直接考えられるようになったからです。
AIは文章を書くためだけの道具ではありません。
情報を集める。整理する。比較する。問題点を探す。改善案を考える。資料にまとめる。
こうした、これまで人が時間をかけて行っていた知的作業まで支援できるようになっています。
AIは「人をなくす道具」ではない
AIの話になると、「人の仕事がなくなる」という話がよく出てきます。
私は少し違う見方をしています。
AIとは、様々な知識を持ったコンサルタントや専門家、研究者が、自分の部下についたようなものだと思っています。
何か分からないことがあれば聞ける。一緒に考えてくれる。調査してくれる。資料も作ってくれる。
しかし、AIはその会社の事情を最初から理解しているわけではありません。
お客様との関係。昔からの商習慣。現場特有の問題。会社として大切にしていること。
こうしたことを理解し、「この方向へ改善したい」とAIを導くのは、今のところ人間です。
つまりAI時代には、現場をよく知っている人の価値が、むしろ高くなると私は考えています。
AIを持たせるべきなのは「現場の改善屋」
どの会社にも、「この作業、昔から無駄だと思っていた」「こうすればもっと楽なのに」「毎月同じことをやっている」「この資料、本当に必要なのだろうか」と考えている人がいるはずです。
こういう人こそ、最初にAIを使わせるべき人材です。
AIに詳しい人である必要はありません。
むしろ大切なのは、業務に詳しく、改善することが好きな人です。
これまでは改善アイデアがあっても、「システムが分からない」「IT部門へ頼むほどではない」という理由で消えていた小さな改善案がたくさんありました。
AIを使えば、こうした現場の小さな課題を自分たちで改善できる可能性が大きく広がります。
部署ごとに「AIリーダー」を置いてみる
私が中小企業におすすめしたいのは、大規模なAI推進室を作ることではありません。
まずは、営業、経理、人事、総務、製造といった組織ごとに、AI活用をリードする人を一人決めることです。
専任である必要はありません。
通常の仕事をしながら、「この業務はAIで改善できないか」という視点を持ってもらうだけでも十分です。
そして、小さく試す。結果を見る。うまくいったら共有する。また次の業務を改善する。これを繰り返していきます。
これは昔から会社がやってきたことと同じ
実は、この活動自体は新しいものではありません。
企業はこれまでも、Excelを使う。業務システムを導入する。マクロを作る。ワークフローを改善する。といった方法で、現場の仕事を少しずつ効率化してきました。
AIも同じです。
違うのは、ITの専門家でなくても改善に参加できる範囲が一気に広がったことです。
一つひとつの改善効果は小さいかもしれません。
しかし、営業で10個。経理で10個。人事で10個。製造で10個。
こうした小さな改善を全社で積み上げれば、大きな生産性向上につながります。
そして全体を見る人を一人つくる
各部署でAI活用が始まったら、それを全社でまとめる人も必要になります。
ただし、中小企業で何人もの専門家を置く必要はありません。まずは一人で十分です。
各部署でどんな改善をしたのか。同じ方法を他部署でも使えないか。会社全体で取り組むべき課題はないか。情報管理や利用ルールに問題はないか。
こうしたことを整理します。
各部署にはAIリーダー。全社にはAI活用をまとめる人が一人。
私はまず、このくらいの体制から始めればよいと考えています。
小さな改善から、大きな経営課題が見つかる
草の根でAI活用を続けていると、「これはこの部署だけの問題ではない」という課題が必ず出てきます。
例えば、同じ情報を複数部署が何度も入力している。会社全体のデータがバラバラになっている。承認作業が多すぎる。同じ資料を部署ごとに別々に作っている。こうした問題です。
そのとき初めて、会社全体で取り組むべき課題として経営へ上げればよいのです。
最初から大規模なDXプロジェクトを始めるのではありません。
小さな改善を積み重ねながら、本当に大きな課題を見つける。
この順番の方が、中小企業には現実的だと思います。
なぜ今、急がなければならないのか
AIは、システムを導入した瞬間に使いこなせるものではありません。
使ってみる。失敗する。やり方を変える。良い使い方を見つける。他の社員へ共有する。
この経験の積み重ねによって、会社のAI活用力は高まっていきます。
だからこそ、重要なのは開始時期です。
半年早く始めた会社には、半年分の経験が蓄積されます。一年早く始めた会社には、一年分の改善ノウハウが蓄積されます。
AIそのものは、多くの会社が同じものを利用できます。
しかし、自社の業務でAIをどう使えば成果が出るのかというノウハウは、その会社自身が蓄積するしかありません。
この差が、数年後には大きな競争力の差になると私は考えています。
DXが遅れている会社ほどチャンスがある
ここで最初の話に戻ります。
「うちはDXが遅れている」と悲観する必要はありません。
むしろ、複雑な仕組みや古いルールに縛られていない会社ほど、新しいやり方を取り入れやすい可能性があります。
これまでのIT化を一つずつ追いかけるのではなく、AIを前提に仕事のやり方そのものを組み直してしまう。
そんな選択肢が生まれています。これは中小企業にとって大きなチャンスです。
まとめ
今、中小企業が急いでやるべきことは、高額なAIシステムを導入することではありません。
まず、現場の仕事をよく知り、改善することが好きな人を見つける。
その人にAIという新しい武器を持たせる。
部署ごとに小さな改善を始める。
うまくいった方法を全社で共有する。
そして、それらをまとめる人を一人育てる。
これが最初の一歩です。
AI時代に競争力を持つ会社は、最も高価なAIを導入した会社ではないと思います。
社員一人ひとりがAIを使って、自分たちの仕事を改善できる会社です。
だからこそ、AI活用は先延ばしにしない。大きく始める必要はありません。
小さくても、今日から始める。
それが数年後の会社のビジネススピードを大きく左右すると、私は考えています。