投稿者 global-ai-media 
ハーバード・ビジネス・レビュー（HBR）が指摘する最新の業界データによると、多くの企業がAIの広範な利用を報告している一方で、投資対効果（ROI）には失望している現状が浮き彫りになりました。本稿では、AIプロジェクトが陥りがちな「実行（Execution）」と「定着（Adoption）」の取り違えについて解説し、日本企業が直面する課題と解決策を考察します。
「使っているつもり」が招くROIの低迷
生成AI（Generative AI）ブーム以降、日本国内でも多くの企業が大規模言語モデル（LLM）の活用や、社内チャットボットの導入を進めてきました。しかし、経営層やプロジェクト責任者からは「期待したほどの生産性向上が見られない」「PoC（概念実証）から先のビジネスインパクトが薄い」という声が少なくありません。
HBRが指摘するデータは、この感覚が日本固有のものではなく、グローバルな課題であることを示しています。多くの企業は、AIモデルの開発やシステムのデプロイといった「実行（Execution）」フェーズに注力し、技術的な実装が完了すれば成果が出ると錯覚しています。しかし、実際の問題は、現場の業務プロセスそのものがAIを前提とした形に変化していないという「定着（Adoption）」の欠如にある場合が大半です。
日本企業における「実行」と「定着」の乖離
日本企業、特に製造業や金融業などの伝統的な組織では、高品質なシステムを構築する技術力やプロジェクト管理能力（実行力）は高い水準にあります。しかし、既存の業務フローや組織文化を変革する（定着させる）ことには慎重になりがちです。
例えば、AIによる需要予測システムを導入しても、現場の担当者が「長年の勘」を優先してAIの提示する数値を修正してしまえば、AIの効果は発揮されません。また、社内版ChatGPTを全社員に配布しても、具体的なプロンプトエンジニアリング（指示出しの技術）の教育や、どの業務を代替させるかの明確な指針がなければ、単なる「検索ツールの代替」に留まり、業務時間の短縮には直結しません。
これは技術の問題ではなく、チェンジマネジメント（変革管理）の問題です。「AIを入れること」自体が目的化し、AIによって「誰の、どの意思決定プロセスを変えるのか」という設計が不足している点が、ROI低迷の主因と言えます。
ガバナンスと現場活用のジレンマ
また、日本特有の「失敗を許容しにくい文化」や厳格なコンプライアンス意識も、実質的な定着（Adoption）を阻害する要因となり得ます。
多くの日本企業では、AIガバナンス（AIのリスク管理や倫理規定）の策定において、リスク回避を優先するあまり、現場での利用範囲を過度に制限してしまう傾向があります。「機密情報の入力禁止」を徹底するあまり、実業務で最もAIを活用したいコア業務での利用が禁止され、結果として「当たり障りのない用途」でしか使われないというケースです。
セキュリティと利便性はトレードオフの関係にありますが、リスクを恐れて活用を封じ込めるのではなく、MLOps（機械学習基盤の運用）によるモニタリングや、RAG（検索拡張生成：社内データを安全に参照させる技術）などのアーキテクチャを活用し、安全な領域を技術的に担保しながら、現場に裁量を持たせることが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
HBRの指摘する「定着の壁」を乗り越え、日本企業がAI投資を成果に結びつけるためには、以下の3つの視点が必要です。
1. KPIの再定義：「導入数」から「プロセス変化率」へ
「何人がAIツールにログインしたか」ではなく、「AIによって業務フローのどの工程が省略・代替されたか」を指標にする必要があります。既存業務をそのままデジタル化するのではなく、AIを前提とした業務プロセスの再設計（BPR）が不可欠です。
2. 現場主導のユースケース発掘と権限委譲
トップダウンの導入だけでなく、現場の「面倒な作業」を知る担当者が、自らAIを活用して解決できる環境を整えることが重要です。そのためには、エンジニアだけでなくビジネス職向けのAIリテラシー教育（リスキリング）を強化し、現場レベルでの「定着」を促す必要があります。
3. 攻めのAIガバナンス
禁止事項を並べるだけのガバナンスではなく、「どうすれば安全に使えるか」を示すガイドラインと、それを支える技術基盤（ガードレール機能など）をセットで提供することが、現場の迷いを払拭し、実質的な活用率向上につながります。