投稿者 global-ai-media 
AI導入の成果を「削減された時間」だけで測定していませんか？米ZapierのCEO、ウェイド・フォスター氏は、リーダーが陥りがちな誤解として「AIの価値を効率化だけに限定すること」を挙げています。日本の「働き方改革」や人手不足解消の文脈で語られがちなAIですが、その真価は「これまでリソース不足で諦めていた業務」の実現にあります。本稿では、コスト削減を超えたAIの本質的な活用と、日本企業が直面する課題への対処法を解説します。
「分単位の節約」という罠
生成AIをはじめとするAI技術が急速に普及する中、多くの経営層やリーダーが最初に問うのは「これで何時間の業務削減ができるか」という点です。Forbes誌の問いかけに対し、業務自動化プラットフォームZapierのCEO、ウェイド・フォスター氏は「削減時間を数えるのをやめよ」と提言しています。
日本企業においても、AI導入の目的は「業務効率化」や「人手不足への対応」が圧倒的多数を占めます。確かに、議事録の要約や定型メールの作成といったタスクで時間を節約することは、初期の成功体験として重要です。しかし、フォスター氏が指摘するように、これらはあくまで「既存業務の置き換え」に過ぎません。
「時短」のみをKPI（重要業績評価指標）に設定すると、AIの適用範囲が「人間がすでに行っている作業」に限定されてしまいます。結果として、AI活用の規模が矮小化し、競合他社との差別化につながらないというジレンマに陥るリスクがあります。
「これまでできなかったこと」を実現する
フォスター氏が提唱するAIの真の価値は、「これまで人間では到底不可能だった業務を自動化する（The real unlock is automating work you could never do）」点にあります。これはコスト削減ではなく、新たな価値創出のアプローチです。
例えば、カスタマーサポートにおいて、これまでは一部の重要顧客に対してのみ行っていた詳細なパーソナライズ対応を、AIを用いて数万人の顧客全員に対して行うことが可能になります。また、膨大なログデータを目視確認できず「サンプリング検査」で済ませていた品質管理を、AIによる「全数検査」に切り替えることも可能です。
このように、「リソースの制約で諦めていた業務」や「品質向上のためにやりたかったがコストが見合わなかった業務」にAIを適用することで、サービスの質や顧客体験を根本から変革できる可能性があります。
日本企業が直面する「ROIの壁」とリスク管理
しかし、「不可能だった業務の自動化」を推進する上で、日本企業特有の課題も存在します。それは、事前の費用対効果（ROI）を厳密に求める意思決定プロセスです。
「時短」はコスト削減額として算出しやすい一方、「顧客体験の向上」や「リスク検知の網羅性向上」は金銭的価値への換算が難しく、稟議が通りにくい傾向にあります。この壁を乗り越えるためには、小規模なPoC（概念実証）で定性的な価値を示しつつ、徐々に適用範囲を広げるアジャイルなアプローチが求められます。
また、リスク管理の観点も不可欠です。AIに「不可能だった量」の業務を任せることは、同時に「AIの誤り（ハルシネーションなど）」が大規模に拡散するリスクも孕んでいます。AIガバナンス（AIの管理・統制）の体制を整え、人間が最終的な品質責任を持つ「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」を適切に設計することが、実務上の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の議論を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントを整理します。
- 「効率化」から「拡張」への視点転換：AIの導入目的を「マイナスをゼロにする（コスト削減）」だけでなく、「ゼロをプラスにする（能力拡張）」ことにも設定し直す必要があります。
- 評価指標の再設計：「削減時間」だけでなく、「カバーできた顧客数」「検知できたインシデント数」「創出されたリード数」など、AIによって新たに生み出された付加価値を測定するKPIを導入すべきです。
- ガバナンスとセットでの推進：大規模な自動化はリスクも増幅させます。日本企業の強みである品質管理のノウハウをAI運用にも適用し、信頼性を担保しながら「不可能」に挑戦する姿勢が求められます。