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AIエージェントは、あらゆる部門にアプリケーションを提供することで、ビジネス全体の運営方法に革命をもたらします。AIエージェントは、すべての非構造化データについて詳細かつ具体的な調査を行うことで、営業部門は企業の知識を活用し、研究者は長年蓄積したメモを活用し、人事部門は新入社員のオンボーディングをスムーズに進められるようになり、企業が日々行っているさまざまなワークフローを支援します。エージェント型AIは、単にメール作成をスピードアップさせるだけでなく、ビジネスの運営方法に根本的なパラダイムシフトをもたらします。
しかし、これらの取り組みは、AIを活用して現状を自動化するだけでは成功しません。より先見の明のあるアプローチ、つまりよくある落とし穴を回避するためのアプローチが必要です。
最新のホワイトペーパー「AIファースト企業を目指して」のインサイトをお読みください。
主なポイント
- 最大のチャンスは、ワークフローの設計方法を見直すことです
- コスト削減だけが目標であってはなりません
- データの準備は、AIファーストになるための最低条件です
- AI戦略は、企業全体で統合され、ガバナンスが確立されていなければなりません
- 適切なチェンジマネジメントがなければ、ビックバンは失敗に終わります
AIファースト企業になるために
AIファースト企業になることで、大胆な新しい可能性を解き放ち、ビジネスにおける真の変革を推進することができます（これは、Boxが何年も前から語り続けてきた究極の目標です）。従業員はルーティンワークから解放され、イノベーションが促進され、未来を形作るよりスマートな意思決定が可能となります。 「可能性を再考する」と同時に、強力なデータ管理と信頼できるガバナンスを確保することが重要です。 これらすべてを実現することで、AIの可能性を最大限に活用しながら、最も重要なものを保護することができます。
しかし、多くの企業は、時代遅れのアプローチに固執したり、AIの導入を不均一に進めたり、成功に必要な組織変革を過小評価したりするため、AIファーストになるのに苦労しています。AIのあらゆる可能性を活用しようとする際に、企業が陥りがちな5つの大きな落とし穴があります。これらの課題を早期に解決することで、持続的な効果をもたらすAI戦略を構築することができます。
落とし穴 #1: 再検討なき自動化
AIを単なる自動化ツールとして扱っていると、AIがもたらす大きなチャンスを逃してしまいます。確かに、AIは既存のタスクを自動化できますが、 同時にワークフローの設計方法を見直す機会にもなります。
たとえば、契約ワークフローでは、通常、人間がレビューして、ハンコリレーするので、複数人への手渡しが必要です。多くの場合、このプロセスでは、ドキュメントの重複バージョンがさまざまな場所に保存され、捺印が1つでも欠けるとプロセス全体が停止してしまいます。エージェント型AIは、このワークフローを再設計し、滞りなく電子署名を組み込み、ボトルネックを排除し、社内の契約の流れを根本的に変えることができます。
インテリジェントコンテンツ管理プラットフォームの一部として、エージェント型AIは次のことも可能にします。
- AIを活用した契約書分析により、人間によるレビューの前に問題点にフラグ付けすることで、レビューサイクルを省略します
- 電子メールの添付ファイルを置き換え、すべての関係者が同時に作業できる、バージョン管理された安全なコラボレーションスペースに提供します
- 静的なドキュメントを構造化データに変換し、ビジネスシステムに直接取り込みます
これらは、AIを活用して日常のワークフローにもたらされる変革のほんの一例です。「このタスクを自動化するにはどうすればいいか？」と考えるのではなく、「AIが存在する今、この仕事はどのようにあるべきか？」と自問してみてください。
落とし穴#2: コスト削減に対する過剰な期待による迅速化・拡張の機会損失
当初からコスト削減に重点を置きすぎると、可能性が制限されてしまいます。コスト削減は重要ですが、それが唯一の目標であってはなりません。真の価値は、進歩のスピードアップ、機能の拡張、顧客体験の向上にあります。たとえば、インサイトの生成、エンゲージメントの向上、業務遂行のためのよりよい方法を見つけることに集中できます。こうした大きな視点を持つことで、AIの導入が広がり、AIのより豊富な用途が明らかになります。
BoxのCEOであるアーロン・レヴィ（Aaron Levie）は、インテリジェントコンテンツ管理を活用して、お客様が単純なタスクの自動化に留まらず、より効果的な活用に取り組んでいることについて次のように述べています。「企業のCIOやCEOと話をすると、AIをもっと多くのこと、つまり、より優れた製品のリリース、より優れた顧客サポート、より効果的なマーケティングキャンペーンに活用したいという強い思いを感じます。」
落とし穴 #3: データの準備不足
AIは適切に整理されたデータに依存していますが、多くの企業は、コンテンツの散在、一貫性のないタグ付け、脆弱なメタデータ管理といったの現状に甘んじています。インテリジェントコンテンツ管理によるデータ構造化への早期投資は、AI戦略の基盤となります。明確なメタデータ、適切に管理されたファイル権限、効率的なバージョン管理といったインテリジェントコンテンツ管理の特徴を活用することによってのみ、企業は効果的なAIイニシアチブを実現できます。
アーロンは次のように述べています。「企業情報の大部分は非構造化データです。AIエージェントにそのコンテキストを与えることで、AIエージェントはより適切な意思決定を支援し、すべての非構造化情報を企業にとって貴重なインテリジェンスの宝庫に変えることができます。」
落とし穴 #4: 早期の戦略的調整とガバナンスの欠如
AIプロジェクトを単独で開始すると、作業が重複し、結果にばらつきが生じます。AIファースト企業は、製品開発、マーケティング、カスタマーサクセスのすべてにAIを統合し、あらゆる取り組みが共通のビジョンを沿うようにしています。
ガバナンスは普遍的でなければならず、コンプライアンスを超えたものでなければなりません。AIの導入全体を通じて、倫理、価値観、積極的なリスク管理を根付かせる必要があります。AIモデルの選択から人間による監視まで、ガバナンスは責任あるイノベーションを導き、企業価値を守ります。
落とし穴 #5: チェンジマネジメントの過小評価と「ビッグバン」を過大評価
私たちは皆、AIに期待を抱いていますが、テクノロジのトレンドは、オピニオンリーダーが考えているよりもゆっくりと進行することがよくあります。これは、テクノロジの現状が、ほとんどの企業の導入能力をはるかに上回っていることが原因です。アーロンは、次のように説明します。「私たちは、人間によるチェンジマネジメントに縛られています。時には、テクノロジがあらゆる企業や経済全体に波及すると早急に推測しすぎることがありますが、実際には、システムのアップグレード、データ環境の改善、従業員のスキルアップ、導入すべきチェンジマネジメントなど、さまざまな課題が山積しています。」
効果的なAIの導入は、1度の大規模な展開に頼るのではなく、小さなステップ、早期の成功、草の根レベルの取り組みを通じて推進力を高め、AIを日常業務に組み込んでいくことで実現します。そうしないと、従業員の抵抗によって、最高のAIツールでさえ成功を拒まれてしまう可能性があります。明確なコミュニケーション、焦点を絞ったトレーニング、目に見えるリーダーシップのサポートにより、信頼が築かれ、継続的な活用が促進されます。
AIファーストのアプローチで仕事の進め方を改革
従来のワークフローを自動化するだけでなく、AIを念頭に置いて役割とタスクを再考しましょう。短期的なコスト削減よりも成長と改善に焦点を当てましょう。AIを拡張する前に、強固なデータ基盤を構築しましょう。 取り組みを戦略的に調整し、ガバナンスを優先しましょう。従業員が適応できるように支援するための投資も行いましょう。
AIファーストになるということは、本質的に、仕事をあり方を見直し、企業全体で戦略を整合させ、変化に対応できる文化を醸成することを意味します。明確な原則とガイドラインがあれば、個々のプロジェクトだけではなく、ビジネス全体にわたるAI主導の改善を実現することができます。AIを効果的に導入することで、プロセス、意思決定、コラボレーション、そしてチャンスを変革することができます。
AIファースト企業の原則と、AI強化のための最も価値の高い機会を特定する方法については、ホワイトペーパーの全文をお読みください。
※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年6月4日付投稿の翻訳です。
原文リンク：https://blog.box.com/avoiding-5-common-pitfalls-going-ai-first
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