AI時代の生存戦略 ―― 広く浅くではなく、絞って深く

＜コラム本文＞

「うちでもAIを使い始めたんだけど・・・」。最近、顧客のキーマンからよく聞く言葉です。議事録作成、資料の要約、企画の壁打ち。確かに便利で、進化の速さには驚かされます。しかし、よく聞いてみると、活用はそのレベルどまり・・・　それで本当に「活用できている」と言えるのでしょうか。

ここで一つ、注意したいことがあります。それは、誰でもできるAI活用は、やがて誰の強みにもならなくなるということです。効率化を否定しているわけではありません。ただ、それだけがゴールではないはずです。AI時代に生き残るために問われるのは、どういう目的のために、どんなデータをもとに、どれくらい深く使っているかです。

生存戦略を考える３つの軸

　今回は「AI時代の生存戦略」について、「生成AIは広く浅く使うより、目的を絞って深く使う方がよい」という仮説をAIに投げかけ、科学的な根拠も探しながら、３つの軸から対話・推敲を重ねました。

　展開する視点は次の３つです。

1.「広く浅く」のメリットと限界

2.「目的を絞って深く活用」が推奨される理由

3. 成功しやすい実践ステップ

それぞれの視点について順に深掘りしていきましょう。

1. 「広く浅く」のメリットと限界

　「広く浅く」使うことにはメリットはありますが限界もあります。

【メリット】

メリット: AIの可能性を知り、最低限の活用リテラシーが身につく。実務の効率化や時短に即効性がある。

議事録作成、資料の要約、調査の下調べ、文章のたたき台づくり。こうした使い方には明確な即効性があります。科学誌Scienceに掲載された生産性に関する実験報告でも、ChatGPTの利用により平均作業時間が約40％短縮し、成果物の品質も約18％向上したとされています。

つまり、広く浅い活用はAIの入口としては必要だということです。

【限界】

限界: 誰でもすぐ真似でき、内容が似通うため個性が失われる。企業や個人の強み・差別化にはなりにくい。

問題は、その段階にとどまってしまうことです。即効性のある使い方は便利ですが、競争優位性にはなりません。起きるのは、効率化と平均化です。AIは仕事を速くしてくれますが、同時に、思考を“それらしく”均質化してしまうのです。

心理学的な懸念もあります。考える作業をAIに任せすぎると、人間側の認知負荷は下がります。これは“認知的オフロード”と呼ばれる、処理の負担を外部ツールに委ねすぎる状態です（リスコ氏とギルバート氏の論文）。AIは適切に使えば脳の負担を減らし創造性を高めますが、依存しすぎると批判的思考力や記憶定着の低下を招く恐れがあります。

もちろん、これは「AIを使うと頭が悪くなる」という単純な話ではありません。大切なのは、何をAIに任せ、何を人間が引き受けるかの線引きを明確にすることです。　　AIに任せるのは、「整理、検索、比較、下書き、反復作業」です。　　人間が引き受けるべきなのは、「問いを立てること、目的を定めること、価値判断をすること、最後に責任を持って決断すること」です。　　ここを間違えると、AIは「知的増幅装置」ではなく「知的依存装置」になります。

2. 「目的を絞って深く活用」が推奨される理由

【メリット】

ビジネス的な観点からは、「目的を絞って深く活用する」ことが、競争優位性を築く上で今後重要になってきます。

- 競争優位性の確立: 自社独自のデータや専門知識とAIを組み合わせること（RAG）で、他社が真似できない価値を生み出せる。

- 成果物の質の向上: 特定の業務に特化したAIを構築し、プロンプトを練り上げることで、汎用的なAIより高品質な成果物の生成が可能になる。

- 費用対効果の測定: 特定の課題解決に焦点を絞ると、明確な成果を得やすくなり、費用対効果も測りやすくなる。

【目的を絞って深く使うとは】

では、「目的を絞って深く使う」とはどういうことでしょうか。単に特定のタスクでAIを使うという意味ではありません。次のように定義できます。

「組織が抱える課題」と「強み・独自のノウハウ」を明確にしたうえで、「顧客から評価される付加価値」を生み出す目的のために、AIが効率的に活用できる領域を見きわめて使う。

このようにして使うとき、AIは単なる効率化ツールのレベルを超えて、競争力の源泉になります。一般論を返す道具ではなく、その組織固有のノウハウを再現・展開するためのツールになります。

たとえば、フリクレアの仕事で言えば、ハイパフォーマーの暗黙知を言語化し、標準プロセスとして資料にして、ナレッジデータとしてAIに学習させます。

汎用AIは誰でも使えます。しかし、自社用のナレッジデータをもとに構築したAIは、他社には真似されません。その代表的な方法がRAG（検索拡張生成）です。社内資料を読み込んで回答するAIで、精度と信頼性を高める技術です。　※RAGについてはこちらを参照：社内データを活用する“RAG”とは？　

【競争優位性を生み出す】

AI時代に競争優位性を生み出すには、どのAIやモデルを使うかよりも、次の点に注目すべきです。

「AIに何を学習させるか」「どのプロセスで活用するか」「強みを活かすためにどのAIが最適か」

AIが生成する回答の差は、人間側が与えるデータの質で決まります。言い換えれば、浅く使うほどAIに代替されやすくなり、独自性のあるデータをもとに深く使うほど生き残る力は強くなるのです。

浅く使う人は、AIに文章を書かせ、要約させ、アイデアを出させます。その結果、成果物は「AIっぽいもの」になります。

一方、深く使う人は、自分の信念、専門性、判断基準をAIにぶつけます。AIを使うほど、その人固有の思考が拡張される。AIがなかった時代の限界を超えることができる。　つまり、AIは使い方によって、「個性を消す道具」にも「個性を別次元に進化させる武器」にもなるのです。

【AI導入の失敗パターン】

ハーバード・ビジネス・スクールとBCGの研究では、AIはすべての作業を一様に改善するわけではなく、あるタスクでは成果を高める一方、別のタスクではかえって成果を悪化させることが示されています。

ここに大切な示唆があります。AI導入で失敗する会社は、たいてい「何でもAIで効率化しよう」とします。しかし、本当に必要なのは、まず業務を分解して、どのプロセスで使うべきなのかじっくり見きわめることです。

「どの業務がAIに向いているのか」「どこまでをAIに任せ、どこから人間が責任を持つのか」「AIの精度を上げるために必要なデータは何か」

つまり、AI活用の前に必要なのは、「プロセスの見える化」というわけです。

3. 成功しやすい実践ステップ

　これまで見てきたように、AI活用には二つの段階があります。広く浅く使う段階と、目的を絞って深く使う段階です。　「前者はリテラシーを高め、後者は競争優位をつくる」　「前者は効率化を実現し、後者は差別化を生む」

この違いを理解しないままAI導入を進めると、「AIを使っているのに、なぜか成果が出ない」という状態に陥ってしまいます。

【ハイブリッドアプローチ】

成功しやすいのは、次のようなハイブリッドアプローチが推奨されています。 

1. 広く浅く（初期）:  まずは触ってみて、AIの可能性と限界を理解する。

2. パイロット導入（中期）:  テスト導入（PoC）として、最も効果が見込める1〜2つの業務に絞って深く使い込む。

3. 横展開（後期）:  そこで得た成功パターンを、本格導入や他の業務への横展開に広げる。

【どうやって絞り込む？】

ここで多くの企業が直面する課題があります。それは「何に絞ればよいかがわからない」ことです。

この問いに答えられない企業は少なくありません。「とりあえずAI専任担当を指名した」「PoC（実証実験）をやってみた」 —— しかし本格的な深化には至らない。なぜなのか。答えは「自社のプロセスが見える化されていない」からです。

どのプロセスに手間がかかっているのか。どうやってハイパフォーマーの暗黙知を言語化するのか。どこにボトルネックがあるのか。どのプロセスが顧客から評価されているのか 。 —— こういったことが見えていなければ、「どこでAIを深く活用すべきか」はわかりません。

プロセスの見える化は、AI導入の「前処理」ではありません。AI時代における経営の根幹です。プロセスを見える化する過程で、自然と本質的な課題が浮かび上がります。正しく絞り込んだところでAIを深く使い込めば、他社が模倣できない勝ちパターンのプロセスを築き上げることができます。

おわりに ─ AI時代の生存戦略とは

AI時代の生存戦略とは、暗黙知を見える化し、AIで利用できる形に変えることです。属人的に、バラバラに存在する社内知識をまず整理し、AIが学習しやすい資料に変えていく。その意味でAI導入の本質は、ツール導入ではなく、「ナレッジの再設計」ともいえます。

生成AIは、広く浅く使えば作業を速くしてくれますが、あくまでも通過点です。目的を絞って深く使えば、事業そのものを強くしてくれます。こちらが本来目指すべきゴールです。

AI時代に生き残るのは、AIを万能ツールとして使う人ではありません。自分たちの強みを見極め、その強みをAIに伝え、活用しながら強化していける人です。

だからこそ、AI導入に必要なのは、単に使い方を学ぶだけのAI研修ではありません。本当に必要なのは、その先にある「深く活用するステップ」です。自社の強みと暗黙知を見える化し、AIで再現できる知的資産へと変えていくことです。

— 次回予告 & シリーズ概要 —

本コラムは「AIとの対話」シリーズ第3回です。次回は「日本人はなぜ言うべきことが言えないのか？」をテーマにお届けする予定です。これもまたAIに任せられない、人間にしかできない領域の話です。

※「AIとの対話」シリーズは、まず自分の仮説を複数の生成AIに投げかけて、AIと対話を繰り返し、その中で本質に近いと思われるものを自分の言葉でまとめ直し再編集したものです。

「AIとの対話」で取り上げるテーマはビジネスと直接関係するわけではありませんが、弊社が提供している見える化AI®の導入や活用成功の基礎をなす思考法として考えています。

見える化AI®については以下のサイトで紹介していますので、詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。→　見える化したプロセスをAIを活用して人財育成支援を行います

今回も最後まで読んでいただきまして、ありがとうございました。

「人財育成用の"見える化AI®"に興味がある」「AIを活用してナレッジマネジメントを実現したい」などの課題意識をお持ちの方は こちら（問い合わせフォームへリンク）からご連絡ください。

⇨　コラムへのご意見やご感想は info@flecrea.com へ

(株)フリクレア　代表取締役

山田和裕