AI導入という言葉に潜む罠 ― Slack氾濫の2週間が教える、私たちが見たい本当の見方

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今日の国際ニュース

出典：日経電子版（https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2246U0S5A920C2000000/）

AIのニュースは、数字が大きくて未来っぽい。それだけで、少しワクワクします。でも投資では、ワクワクのあとに一度立ち止まります。

「AIを入れたのに、仕事がむしろ増えた」「プロンプトをつくるのに時間がかかって結局使っていない」「あれって結局、賢い人のおもちゃでしょ」。ラクスルCRO兼ノバセル社長の田部正樹氏が紹介するこうした現場の声は、多くの企業でAI導入が進んだこの1年余りの実感を代弁しています。

ChatGPTの登場を皮切りに、Copilot、CRM連携、Slack連携と、あらゆる業務にAIツールが組み込まれてきたにもかかわらず、なぜ「何も変わらない」という違和感が消えないのか。

POINT 01

ここに注目した

田部氏の診断はシンプルです。多くの現場でAI導入そのものが目的化しており、収益を成長させる設計になっていない。象徴的なのが、営業活動の要約を毎日AIに生成させる仕組みを入れたある企業の事例です。

お祭りで目立つのは、真ん中のやぐらです。でも電気や人の流れが止まれば、お祭りは続きません。AI投資でも、主役の周りを支える仕組みまで見ます。

導入からわずか2週間後、Slackには要約が氾濫し、「読む側が疲弊して判断が遅くなる」という、狙いとは逆の効果が生まれた。この「2週間」という短さには意味があります。

KPIを定義せずにAIを入れると、成果が出ないどころか情報過多という新しいコストが、即座に、しかも目に見える形で発生することを示しているからです。

このチームはその後、KPIを「問い合わせから初回接触までの時間、Speed to Lead」に定義し直し、AIの出力設計と業務の接続点を修正した。結果、同じAIが「読むものを増やす存在」から「意思決定の即断を可能にする装置」に変わった。ツールは何も変わっていない。

変わったのは、何を測るかという設計だけです。

田部氏はこれを3つの原則に整理しています。第一に、AIを入れる前に「どのKPIが改善するか」を決めること。第二に、AIの価値は生産性そのものではなく意思決定のスピードにあると捉え、朝10分の即断会議のように、AI前提で意思決定の場そのものを設計し直すこと。

第三に、「この仕事はAIに置き換えられるか」ではなく「この仕事をAI前提で再設計したらどれだけ変えられるか」と問い、稟議書作成のように業務フローそのものを組み替えること。

この3つすべてに「YES」と言えるAI導入だけが収益につながり、必要なのはプロンプトが上手い人材ではなく、問いを設計し成果に接続できる人材だ、というのが田部氏の結論です。

ひまりのメモ帳

目の前の値動きだけで一喜一憂せず、このニュースを「AIを使う側」「経営者を見る」「流動性」の視点から、長い時間軸で見るのがポイントです。

POINT 02

なぜ重要なのか

ここから投資家にとって重要な話をしたい。世の中には「AI導入が広がっている」「ハイパースケーラーがAI関連の設備投資を拡大している」という事実を根拠に、「だから生産性が上がり、企業収益が伸び、AI関連株が再評価される」という単線的なロジックで強気論を組み立てる見方があります。

だが今回の事例が示すのは、この連鎖には検証すべき中間地点がいくつも隠れているということです。

技術が普及すること、つまり導入と、その技術が現場のKPIや意思決定構造、業務フローを実際に組み替えること、つまり再設計は別の事象であり、後者を経由しない導入は、プロンプト作成の時間や情報過多による判断遅延というコスト増しか生まない可能性があります。

田部氏の事例で言えば、AIを入れた最初の2週間はむしろ悪化した。もし途中でKPIの再定義が起きていなければ、この企業は「AIを入れたのに何も変わらない、いや悪化した」という統計上のマイナス事例として記録されていたはずです。

POINT 03

初心者は何を理解すればいいか

ここは、三つに分けると分かりやすくなります。

需要側の話に戻すと、AI関連の投資拡大自体は事実として観測できる。

しかしそこから先、個々の企業がその投資を実際の受注や売上として刈り取れているか、プロンプト設計やエンジニアリングにかかるコストが利益率をどれだけ圧迫しているか、そして市場がその収益構造の変化をどこまで株価に織り込み済みか、これらは今回のソースだけでは検証できない。

資金がAI関連株にどれだけ流入しているか、バリュエーションが企業の実際の収益改善を上回って先走っていないか、投資家は自分で確認する必要があります。

この記事はその答えを与えてくれるものではなく、「導入量」という指標そのものが投資判断の物差しとして不十分であることを教えてくれる一事例、しかも単一企業のアネクドートに過ぎない点も踏まえておきたい。

仮にこうしたギャップ、AIに巨額を投じる供給側の勢いと、現場で実際に刈り取られる生産性や収益の間の差が広範に存在するなら、AIベンダーやSIerのビジネスモデルは、ツールを売るだけの形から、KPI設計や業務再設計まで踏み込むアウトカム型の支援へと重心を移す圧力を受けるかもしれません。

ただしこれは今回のソースからは確認できない推論であり、今後どの企業の開示に「導入社数」ではなく「KPI再定義を伴う導入事例」や「意思決定スピードの変化」が語られ始めるかを、監視すべき変数として置いておきたい。

POINT 04

今日、投資行動を変える必要は？

ありません。今日学びたいのは、銘柄ではなくニュースの見方です。

最初に戻ろう。「AIを入れたのに仕事が増えた」という現場の違和感は、実は投資の世界にもそのままあてはまる。株を買うときに問うべきは、その企業がAIを導入しているかどうかでも、AI関連銘柄として株価が上がっているかどうかでもない。

田部氏が示した3つの原則、何を測るかを決めているか、意思決定の速度が上がっているか、業務の構造そのものを組み替えているか、と同じ問いを、投資先企業にもあてはめられるかどうかです。

人気があるから、みんなが買っているから、株価が上がっているから、という理由は、Slackに要約が氾濫していた最初の2週間の「導入しただけ」の状態と同じで、中身が伴っていない可能性があります。

長期で株を持ち続けるというのは、値動きに動じないことではありません。事業の本質、つまりその企業が本当に顧客の意思決定を速くしているのか、収益構造そのものを組み替える力を持っているのかという、自分が最初に腹落ちした投資理由を、定点観測し続けることです。

もしその企業のAI活用が、田部氏の言う「導入」で止まったままなら、いくら株価が持て囃されていても投資理由は成立していない。

逆に、Slackの氾濫からSpeed to Leadの再定義へと進化したように、企業自身が測るものと業務のつくり方を組み替え続けているなら、それは短期の株価とは無関係に、保有を続ける理由になります。

ブレないというのは、その組み替えが止まっていないかを見続けることであって、値上がりに酔うことでも、下落に怯えることでもない。