AI導入を「実験」にする技術――「撤退条件」を先に決めておく

AIや新しい仕組みを導入したら、意地でも続けないといけない。そう思い込んでいる会社は少なくありません。社長が号令をかけた手前、やめるのは失敗を認めることのように感じてしまう。現場も、やめましょうとは言い出しにくい。

私の考えははっきりしていて、定着しなければやめればいい、です。定着しないということは、今の会社の業務や人の動き方に合っていないということです。無理に続けても、費用と現場の手間が積み上がるだけです。

撤退条件は「始める前」に決める

始めてからだと、判断がぶれます。お金も時間もかけたあとだと、ここまでやったのだからもう少し、という気持ちが必ず出るからです。だから、まだ何もかけていない冷静なうちに線を引いておきます。

私は三つの軸で考えています。

• 使われ方：期間を決めて、現場でどれくらい日常的に使われているか
• 費用：月にいくらまでなら続けるか
• 効果：何がどれくらい楽になったか、早くなったか

完璧な数字でなくて構いません。あとで見返したときに、続けるかやめるかを迷わず決められることが大事です。撤退条件は、未来の自分への約束です。

AIは速い。だから止める場所を残す

AIは業務を一気に速くします。うまくいっていないときも速く広がるので、気づいたときには戻しにくくなっていることがあります。どこで止められるか、誰が止めるかを最初に決めておく必要があります。

海外でも、企業のAIについて、見えるようにするだけでは足りず、AIのアクセス・使い方・データ・費用をその場で止めたり絞ったりできる管理の仕組みが要る、という議論が出ています。中小企業なら、どのAIを誰が使っているかの一覧、月ごとの費用の上限、データの扱いのルール、やめるときの手順を紙一枚にまとめるだけでも、立派な管理の仕組みになります。

うまくいきやすい取り組み、つまずきやすい取り組み

うまくいきやすいのは、AIを使う中で自動的にデータを吸い上げ、ナレッジを会社の中に集約していく取り組みです。社員がマニュアルを書かなくても、普段の仕事でAIを使うだけで、ノウハウが会社に残っていきます。

つまずきやすいのは、料金がボトルネックになるケースです。外のサービスのまま全社に広げると、便利になるほど費用が膨らみ、ある時点で払い続けられなくなります。試す段階は外のサービスで小さく早く、効果がはっきりしたら自社内のシステム化まで持っていく。ここまで見通しておくことが大切です。

まずは試す。ダメそうなら撤退する

私が実務で使ってきた指針は、これだけです。撤退条件を決めてから試すなら、失敗の大きさは最初から決まっています。範囲を決めた失敗は、ただの学びです。

AIで仕事の進め方は確実に変わっていきます。怖がって止まるのではなく、小さく試して、合わなければやめる。これを繰り返すのが、いちばん安全な進め方だと考えています。