AI を巡るあらゆるの話題の中で、議論から欠けている重要なトピックがあります。それは、AI 変革のギャップです。
現在では、あらゆる規模の組織が、AI がビジネスの効率性、生産性、収益を革新するという約束を理解しています。最新の McKinsey のグローバル AI 調査の回答者の4分の3以上が、自社組織が少なくとも1つのビジネス機能で AI を使用していると述べています。
しかし、実際に AI の約束を果たしているプロジェクトはほとんどなく、正確には 5% に過ぎません。最近の MIT の研究「State of AI in Business 2025」によると、生成 AI のパイロットプロジェクトの 95% が失敗しており、これらは AI の実装において成果が出やすい部分です。
エージェント AI、つまりタスクを自律的に実行する AI アプリケーションは生成 AI よりもはるかに革新的となる可能性がありますが、同時により複雑なものでもあります。そのため、Gartner® は、「2027 年までに、エージェント AI プロジェクトの 40％ 以上が、コストの上昇、不明確なビジネス価値、または不適切なリスク管理によりキャンセルされる」と予測しています (Gartner, “Emerging Tech: Avoid Agentic AI Failure: Build Success Using Right Use Cases,” 2025 年 5 月 15 日)。
組織は、効果的に実装するには AI 変革は複雑すぎると諦めるべきでしょうか？
もちろん違います。McKinsey & Company のデータによると、デジタルと AI の能力で秀でる企業は、総株主利益で後発の企業を 2 倍から 6 倍上回っています。
そうした ROI は見逃すにはあまりに惜しいものです。しかし、そのリターンを得るためには、AI の将来性と実現価値のギャップを埋める必要があり、組織は AI の取り組みがうまくいっていない箇所を理解する必要があります。
ここで朗報をひとつ。AI の変革は複雑かもしれませんが、エージェント AI に備えるために、今日から始められる簡単なステップがあります。
AI 変革とは？
AI 変革とは、組織が人工知能 (AI) を業務、製品、サービスのあらゆる側面に統合する包括的かつ戦略的なプロセスです。ほとんどの企業は、AI を使用してタスクの自動化、意思決定の加速、顧客エクスペリエンスの向上、製品やサービスの作成を計画しています。
AI 変革は、単なるいくつかの AI ツールの導入だけではなく、経営戦略、業務プロセス、組織文化における根本的な変化を意味します。そして、これがまさに実現が難しい理由です。ビジネスの各側面を適応させ、変化させるには、それらを正しく理解する必要がありますが、ほとんどの企業にはそれができていません。
詳しく説明しましょう。
AI 変革における最大の課題とは？
AI 変革における最大の課題は、AI を使用する必要がある人々の日常のワークフローに AI を統合することです。
この課題をよりよく理解するには、ロジスティクスの例え、つまりラストマイルの問題を使うとよいでしょう。
ラストマイル問題とは、配送の最終段階、つまり製品をユーザーの手に届ける段階における、不釣り合いに大きな困難とコストのことを指します。例えば、消費財の場合、倉庫の配送や梱包プロセスがどれほど効率的であっても、顧客が荷物を受け取らなければ（または、受け取りが遅れたり、荷物が破損していた場合）、意味がありません。
AI 変革におけるこのラストマイルは、AI を現実世界のワークフローに組み込むという、重要ではあるものの見落とされがちなステップを指します。多くの組織は、強力な AI モデルを構築したり、膨大なデータセットでアルゴリズムをトレーニングしたりしていますが、これらのモデルをそれらを使用する人間と結び付けるのに苦労しています。AI が業務運営に効果的に統合されていなければ、AI がどれほど強力であっても意味がありません。
これは、業務が明確に文書化されていない場合、AI を効果的に業務に統合することはできないというポイントにつながります。
AI エージェントはさまざまなビジネスシステムやプロセスと相互作用することを目的としており、効果的に機能するためには十分なコンテキストが必要です。Forrester は、「AI エージェントは、タスクを実行するために段階的な指示を必要とします。今日のほとんどの企業にとり、このノウハウは断片化されたワークフロー、文書化されていないデータ、非公式なプロセスに存在しています。」と述べています (Forresterブログ、“Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today,” 2025年7月)。
Lucid の最新の調査によると、ビジネス文書の不足が確認されています。
- 具体的には、ナレッジワーカーの49%が組織の現在の業務フローがある程度またはほとんど文書化されていないと述べています。
- 60%がチームのワークフローの半分以上が非公式または個人依存の知識に頼っていると述べています。
- 80%が作業を完了するために現場や組織の知識に依存していると述べています。
結論としては、現在のエンタープライズプロセス、ワークフロー、アーキテクチャ、データフロー、コラボレーションの慣行が理解され、文書化されるまで、AI の導入、特にエージェント AI の潜在能力が最大限に発揮されることはありません。
AI 変革をラストマイルまで進める方法
エージェント AI の採用を阻む最大の障壁が文書化の欠如であることはわかっています。したがって、AI をラストマイルに進めるための第一歩は、単純に思えますが、文書を作成することです。
AI 変革のラストマイルを準備、戦略、実行の3つの段階で考えると役立つと思います。各段階では、AI をワークフローに効果的に統合するために異なる文書が必要です。
