AI活用は、なぜ議事録で止まるのか

ある企業では、生成AIを全社員が使える状態になっている。だが実際の使い方を聞くと、ほとんどが会議の議事録づくりと、資料の要約程度だ。一部の人がリサーチやデータ分析、資料作成に使っているものの、組織全体の生産性が上がったという手応えはまだない。

 

一方で、AIの専門家でもない私は、同じAIに、以前なら若手コンサルタント数名に頼んでいた仕事を振っている。使っている道具はほとんど同じだ。差がついているのは、技術ではなく、使い方の発想のほうだ。

 

先に結論を言えば、AI活用が議事録で止まるのは、「AIで何をするか」から考えているからだ。出発点は、道具ではなく「解決すべき課題は何か」にある。そして、その課題をAIでどう解くかは、AIと一緒に考えればいい。最後に決めるのは経営者だ。

 

AI活用が止まる三つのパターン

 

あくまでも私の経験から見える範囲ではあるが、コンサルティングで関わる企業を見ていると、AI活用が止まるパターンは、おおむね三つに分かれる。

 

1. 導入止まり

 

全社で使えるようにはしたが、使い方は議事録と要約が中心というパターンだ。冒頭の企業がそうだし、ある大手アパレル企業も、資料づくりへの活用などはもう少し進んでいるが、大きくは変わらない。導入そのものが目的になり、その先の「何に使うか」が各自に委ねられている。

 

2. 個人頼み

 

ある中小企業では、一人の社員が、紙やPDFの請求書を読み取って表にし、業務システムへの入力まで自動化しようとしている。始まりは「手間のかかるこの業務を、何とか楽にできないか」という課題意識だった。課題から始まっているので、取り組みとしては先の導入止まりの企業より、はるかに前に進んでいる。

 

ただし、それができているのは、その人がたまたま好奇心旺盛で、AIに抵抗がないからだ。会社としての利用ルールはなく、使っているのも個人のアカウントだ。取引先の情報が載った書類を、会社の管理の外で扱っていることにもなるため、セキュリティ上の課題がある。ただ、その人がいなければ、AI活用という話すら出てこなかっただろう。こういう中小企業は、おそらく少なくない。

 

3. 入口の手前

 

そもそも会社として、AIを使える環境すら整っていないパターンだ。導入止まりの企業は、少なくとも社員がAIを使える状態にはあるが、ここではその手前で止まっている。だから、たとえば業務システムから毎月決まったデータを抜き出して分析するといった、一見してAIを使えば格段に効率よくできそうな作業も、相変わらず手作業で、多くの工数をかけて続けている。しかも、それを解決すべき課題だと捉えるところにすら至っていない。

 

三つのパターンを並べると、違いが見えてくる。導入止まりの企業は、「AIを入れた、さて何に使おう」と道具から始まっている。個人頼みの企業は、課題から始まっているぶん前に進んだが、その課題を設定したのは会社ではなく個人だった。入口の手前の企業は、手作業に多くの工数をかけている業務がありながら、それを課題として認識していない。だからAIを使う理由そのものが生まれていない。三つに共通するのは、「何を解決するためにAIを使うのか」を、経営が決めていないことだ。

 

私はAIを「チーム」として使っている

 

では、私自身はどう使っているか。先に断っておくと、私はAIにもシステムにも素人だ。AIを専門にしている人から見れば、高度な使い方ではないだろう。ただ、コンサルタントとしても、自ら事業を営む経営者としても、毎日の仕事の中で使っている。その当事者としての実感を書いておきたい。一言で言えば、AIを道具ではなく、仕事を頼むチーム、スタッフとして扱っている。

 

一つめは、コンサルティングの仕事そのものだ。リサーチ、議事録、データ分析、示唆の抽出、仮説づくり、報告のストーリーづくり、ブレスト・・・。以前なら若手のコンサルタントに頼んでいた仕事を、今はAIに頼んでいる。AIはミスをするし、事実を取り違えることもある。だが人間のコンサルタントもミスはするし、ときにはごまかしもするし、さぼることすらある。どちらにしても、私がレビューし、おかしいところを指摘して直させる。その前提に立てば、AIは速さも処理量も圧倒的で、分析の深さやアイデアの幅でも、人間のチームに見劣りしない。以前なら複数名のコンサルタントが必要だった案件を、今は自分とAIでこなし、しかも並行して複数案件を回せる。これは、コンサルティング業界のプライシングやビジネスモデルのあり方すら変えていくものだと日々実感している。なお、クライアントから預かる情報を扱う以上、漏えいのリスクはゼロではないという前提に立ち、どの情報をAIに渡し、どの情報は渡さないかについては、案件ごとに自身が責任をもって判断している。

 

二つめは、この連載そのものだ。テーマを決め、素材を出し、最終的に判断するのは私だ。記事の構成や文章化、LinkedInやXでの発信の切り出し、投稿の反応の振り返りは、AIと一緒に進めている。企業が同じことをやろうとすれば、ターゲットと訴求するテーマやメッセージを考えるマーケター、投稿の構成を考える編集者や執筆するライター、SNS運用のプロをそろえることになるだろう。私にとってAIは、そうした専門家のチームを丸ごと抱えているようなものだ。いまお読みいただいているこの記事も、そうしてできている。

 

三つめは、自分が経営する事業だ。買取専門店の事業では、集客策や人材育成、採用の文書づくり、インセンティブ制度の設計まで、AIに下案を出させ、壁打ち相手にしている。これも、従来であればマーケターや人事など複数の専門家が必要となる内容だ。

そして四つめに、クライアントの定型業務の自動化にも、一人で取り組んでいる。これについては後で改めて触れる。次は同じことを、毎月手間のかかっている自社の経理処理にも広げようとしている。

 

AIで変わる仕事、変わらない仕事

 

こうしてAIを使うようになって、改めて振り返ってみると、意外に思ったことがある。私自身の仕事の本質は、ほとんど変わっていないのだ。

 

20年近くコンサルティングのパートナーとしてやってきたことは、今も変わっていない。クライアントと議論し、経営課題を整理し、その解決に向けて人を動かしていく。仮説や方針、最終的な提言は自分で判断し、自分の言葉で伝えている。変わったのは、その判断に必要な材料を集め、分析し、資料にする部分だけだ。AIに任せているというより、チームメンバーに頼んでいた仕事をAIに頼んでいる。いわば、自分だけの仮想のコンサルティングファームを持っている感覚だ。

 

経営者としても同じだ。以前なら人事、経理、総務、マーケティングの担当者や外部の専門家に頼んでいた（もしくは自分で調べながら時間を掛けて何とかやり繰りしていた）材料づくりを、AIで代用できるようになった。だが、最後に判断し、人や事業を動かすのは経営者である私自身だ。そこは何も変わらない。

 

連載の第1回で、情報や分析が誰でも手に入る時代に、コンサルの価値は人を動かすことに移ったと書いた。AIは、経営者の仕事についても同じことをはっきりさせている。材料づくりをAIに任せれば任せるほど、判断することと人を動かすことが、経営者に残る仕事のすべてになっていく。

 

経営者が最初にやること

 

では、議事録止まりから抜け出すには、何から始めればいいのか。私は、三つの順番があると考えている。

 

1. 解決したい課題を決める

 

最初に問うべきは「AIで何ができるか」ではなく、「自社は何を解決したいのか」だ。毎月の経理処理にかかっている手間をなくしたい。会議の前に、数字から課題が整理された状態をつくりたい。成長戦略とそれに基づくアクションプランを組み立てたい。そうした課題と、解決したあとの姿を描くことが、経営者の仕事だ。これは、第1回で「コンサルに頼む前にゴールを明確にせよ」と書いたのと、まったく同じ構造だ。

 

2. 解き方は、AIと一緒に考える

 

正直に言えば、AIに何ができて何ができないかを、私自身もすべてわかっているわけではない。むしろ、わからないことのほうが圧倒的に多いし、日々できることも変わっていく。だから、課題と目指す姿を決めたら、それをAIでどう解けるかをAI自身に相談している。プログラムを書けない私が業務の自動化に取り組めているのも、「この作業を楽にしたい」とAIに伝えたところ、ブラウザの操作を自動化する方法があるとAIが教えてくれたからだ。もちろんそうしてつくった仕組みも、結果は必ず人が確かめる前提で動かしている。自分の知っている範囲で「何を任せるか」を決めてしまうと、AIの使い道は、経営者の知識、想像の範囲にとどまってしまう。

 

3. 決めるのは経営者

 

AIが出してくれるのは、あくまで選択肢だ。どの課題から取り組み、何をAIに任せ、何を人が担うか。取引先や顧客の情報をどう扱うか。そうした判断は、経営者が引き受ける。個人の意欲に任せず、導入して終わりにもしない。それが、AI活用を経営の問題として扱うということだ。

 

そして、そのための最初の一歩は、経営者自身がAIを触ってみることだ。自分で触っていないものについて、課題を設定することも、判断することもできない。私も使い続けるうちに、少しずつその感覚をつかんできた。

 

AIで何をするかではなく、何を解決したいか。そこから始めれば、解き方はAIが一緒に考えてくれる。