INSIGHT｜コラム・リサーチ
AIは人を変えない、仕組みを変える
― 現場で成果を生む組織は「AIを使う前に、流れを整える」 ―
AIの導入で成果が出る組織と出ない組織の違いは、「AIの性能」ではなく、業務の仕組みそのものがAIと協働できる設計になっているかにあります。
装舎が提案するのは、AIを“後から足す”のではなく、“動きの前提を整える”再設計。
それが、再現性・品質・スピードを兼ね備えた組織づくりの第一歩です。
1. 多くのAI導入が成果につながらない理由
日本企業では、2023年時点でAIツールの導入経験がある企業の約65％が「十分な効果を感じられない」と回答しています（※総務省調査より）。
原因は明確で、AIを導入しても、業務の流れや判断の基準が整理されていないまま活用しようとしている点にあります。
現場ではこんな声が聞かれます。
「AIに聞いても、毎回違う答えが返ってくる」
「自社の事情を反映できない」
「一部の人しか使いこなせない」
これらは、AIそのものの性能ではなく、AIが参照すべき情報・プロセスが設計されていないことによる問題です。
2. 仕組みを再設計するとは、何をすることか
装舎が取り組む「AI×業務プロセス設計」は、現場で実際に行われている判断・承認・共有・実行といった日常業務の流れをモデル化し、AIが自然に組み込まれる仕組みに作り変えることです。
具体的には：
業務のフローを「見える化」し、どの判断が人に、どの処理がAIに最適かを定義
RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用い、現場固有のデータや過去事例をAIに統合
Power Apps、Dataverse、Logic AppsなどMicrosoft標準技術を使い、安全に既存システムと接続
このプロセスを経ることで、AIは“情報の断片”ではなく、“組織のルールと知識”を理解して支援できるようになります。
3. AI導入前にやるべき3つの再設計ポイント
AI導入を検討する際、装舎では次の3つを最初に整理します。
| 項目 | 目的 | よくある課題 |
|---|---|---|
| ① 業務の再現性 | 同じ業務を誰でも同じ品質で実行できるようにする | 「人によって対応が違う」 |
| ② 情報の流通経路 | 必要な情報が正しいタイミングで届くようにする | 「Excel・メール・口頭が混在」 |
| ③ 判断の基準 | AIが支援できる“条件”を明確化 | 「現場の判断が属人化している」 |
これらを整えることで、AIははじめて“組織の一員”として機能し始めます。
4. 再設計から始めることで得られる成果
仕組みを整えたうえでAIを導入すると、次のような効果が見られます。
属人業務の再現性向上：
経験や勘に頼っていた判断を構造化し、誰でも同じ品質で対応可能に。業務スピードの高速化：
情報共有と承認が自動連携し、待ち時間が大幅に減少。品質の安定と可視化：
AIが“逸脱”を検知し、運用上の改善ポイントを自動で提案。学習する組織への転換：
AIが現場の実績データから改善傾向を抽出。
PDCAが“記録ではなく、循環”として定着。
5. 装舎が伴走する理由
装舎の役割は「AIツールの導入業者」ではなく、組織の現場設計者です。
AIを導入する前段階から、プロセスを整理し、AIが動きやすい環境を整えることで、
「技術が使われる組織」ではなく「技術と共に成長する組織」を実現します。
6.まとめ
AIを導入する前に、まず「仕組みを整える」こと。
それは遠回りのようでいて、実は最短の道です。
組織の中にある“判断・共有・実行”の流れを可視化し、AIと共に働ける形に再設計する。
それが、装舎が提案する「AI×業務プロセス設計」の本質です。