AIで、企業の構造改革はどこまで可能なのか
「AIを使えば、企業の構造改革はどこまで進むのか」というご質問をいただきました。
今回は、AIが得意なこと・苦手なことを整理しながら、その可能性と限界について考えてみました。
AIが得意なこと、苦手なこと
AIは、大量のデータから原価やロスの「傾向」を見つけ出すことを得意としています。
天気予報なら、気象衛星でいろんなデータを収集して、大局的に見えるようにしている感じです。
一方で、「なぜその傾向が生まれているのか」という現場の背景を理解することは苦手です。
局所的な天気の変動と同じように、
企業でもデータの裏にある人や設備、工程の事情を読み解くには、現場での経験が欠かせません。
原価可視化・ロス削減とAIの相性
AIは、大量のデータを高速に処理し、優先順位づけを支援してくれます。
ODA利益構造改革フレームの8つの戦略で言うならば、
原価可視化・ロス削減・在庫最適化は、特にAIとの相性が良い領域です。
天気予報と同じく、これも大局的な方向性です。
ただし、最終的な打ち手を決め、実行するのは人です。
現場の理解と協力が不可欠です。
AI導入で失敗する会社の共通点
AI導入がうまくいかない会社に共通しているのは、「AIに答えを求めすぎている」ことだと思います。
AIはあくまで判断材料を揃える道具であり、決めて実行するのは経営者と現場です。
経営者が現場の課題をどこまで掘り下げ、自らの問題として捉えているか。
AIが的確にそうした課題にアプローチできているか。
この役割分担を誤ると、AIを導入しても成果はあまり期待できないでしょう。
AIは、構造改革を加速するためのひとつの道具であり、すべてを代替するものではないでしょう。
私は、現場を知らない改革は長続きしないと考えています。
私が提供するのは、AIというツールそのものではなく、AIと40年の現場経験を組み合わせた経営判断の支援です。
詳しくは、Kindle書籍『原価のブラックボックスを破壊せよ』でも取り上げています。
食品製造業をはじめ、原価管理・生産性改善にAIを活かしたい経営者の方をご支援しています。
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