AI活用の文脈で、よく耳にする「アドバイス」がある。「AIをただ導入しただけでは、期待する成果が出ない。業務プロセスを再設計し、全社横断で変革に取り組むことで、競争力を強化できる」というものだ。この内容は、DXの指摘記事、働き方改革セミナー、経営本などAIテーマに限らず触れるところで登場している。「業務プロセスの再設計が必要だ」と長らく指摘されてきたが、実現できた企業はそう多くないはずだ。
そうした中で今度は、AIエージェントの導入が広がるのに合わせて「業務プロセスの再設計」が注目されている。日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）の早船恵一（執行役員 CAIO兼CTO）は8月25日、AI基盤に関する記者会見で、AIの価値を享受するポイントとして「AIと協働する前提で仕事そのものを作り変え、企業全体で運営し続ける能力」が重要だと語った。
日本企業は、今度こそ業務プロセスを変革させられるのか。そのために必要なものとは何か。日本IBMが示すロードマップと、それに対する質疑応答の一部を紹介する。
業務を再設計してAI導入 成功企業は15%だけ
日本IBMと米IBMは、自社内でAIエージェントを活用した「業務の変革」「経営の高度化」に取り組んでいる。IBM社内の業務を490に分解し、そのうち70の業務プロセスをAI前提のものに再設計した。4000以上のAIエージェントが人事、ITシステム、顧客対応などの領域で稼働しており、生産性の向上の効果は約45億ドルに上るという。
IBMの調査によると、業務を再設計してAIを全社展開できている企業は15%にすぎないという。日本IBMの早船上氏（執行役員 成長戦略統括事業部長）は「AIを作り、使う方法はもう知られている。それでも、経営成果に届いた企業は少ない。ここが乗り越えるべき『AI格差』の壁だ」と指摘する。
この壁を乗り越えるため、早船氏は4つの段階を追って課題を解決することを提案する。
- 業務をどう再設計するか
- 自社の知識をどうAIに与えるか
- 人とAIをどう働かせるか
- どう統制してROI（投資利益率）を確保するか
「ROI（投資利益率）を上げるための課題は、AIを組み込む際に業務プロセスを再設計していないことだ。個別の業務ごとにAIが林立すると、業務全体の再設計はかえって難しくなってしまう」（早船氏）
IBM Enterprise Advantageとは
IBMは、業務を作り変えるためのAIプラットフォーム「IBM Enterprise Advantage」をマネージドサービスとして提供している。前述した1〜4の各工程に応じたサービスがセットになっており、例えば業務の再設計を支援するサービス「Process Studio」では、既存の業務手順書を分析してエージェント型ワークフローに再設計できるという。
「変える覚悟」が変革の推進力に
日本IBMが提案した「業務プロセスの再設計」について、記者会見では報道陣から鋭い質問が飛んだ。
――日本企業はこれまで、DXやBPR（ビジネスプロセスリエンジニアリング：業務改革）などに取り組んできた。「業務プロセスを変えなくては」という思いはあっても、何もできず今に至っている。それでもやはり、AI領域でも「プロセスを変えよう」という話になる。今までできなくて、これからはできるのか。
早船氏「『変える覚悟』が必要だ。『今までは覚悟がいらなかった』というわけではなく、そこは変わらない。ただし、AIでエンドツーエンドの業務フローを変えることによる効果は、過去と比較しても高い。その効果を目指すことが、変革の推進力になる。
『IBM Enterprise Advantageが使いやすいため、業務プロセスの変革が進めやすい』ということもあるが、本質的には『変えなければならない』という覚悟が必要だ」
――「経営成果」とは何を指すのか。IBM自身もAI活用によって成果を上げているようだが、業績向上への影響は限定的に見える。ROI（投資利益率）を向上させられたとしても、業績につながらなければ意味がないのではないか。
早船氏「デジタル技術を使う効果は、生産性向上によるコスト削減にある。IBMの場合は『量子コンピュータ、AI、ハイブリッドクラウドなどの事業を伸ばしたい』という思いが根底にある。そのためには投資が必要となり、投資の原資を作るところが『経営成果』に当たると考えている。売り上げのトップラインを伸ばすにも、原資が必要だ。
（IBM以外の企業にも同様の流れを提案しており）基本的には『伸ばしたい領域、事業』に注力する原資を作るために、AIなどのデジタル技術を活用して無駄を削減することが大切だ」
――AIエージェントと協業するようになると、人間は「人にしかできない仕事」に注力する。「方向の策定」「例外への対応」「責任を取る」などは、確かに人の仕事だ。しかし、人数はそんなに要らない。でも、解雇はできない。新しい仕事を作るのにも限界がある。すると「AIを入れたのに生産性は変わらない」という事態も起こり得るのではないか。
早船氏「そういう企業が多数あることを認識している。『人件の削減』をターゲットにすると進まない。本来は『新しいビジネスを作る』『売り上げを伸ばす』など今後の目標が必要で、そのために『人をこっちに集中させたい』という動機付けが必要だ。AIによる効率化が、そこにつながる。あらかじめ『どこに投資するのか』を決めておき、AIによる削減分について人を解雇するのではなく、異動させることがポイントだ」
――AIが期待通りに機能しなかった場合、誰が責任を取るのか。AIがあるからといって、人材削減に突み込んだ場合、責任を取る人材も足りなくなってしまうのではないか。
早船氏「AIがチームにいる場合、リーダーが責任を持つことになるだろう。AIエージェントが出した結果が極端に低ければ、責任が必要になるという意見はその通りだ。一定以上の品質のAIエージェントを使うことで、責任（しなければならない事態）を減らせる。ミスを0件にはできないが、人間の従業員が働く場合と同じようにバッファーを設けることが重要だ」
