【独占】AIを「個人のツール」から「組織の戦力」へ引き上げる「経営言語」の視点　年間約5,000万円のコスト削減も

AIが価値を生み出せるかどうか、企業は最終的に収支報告の数字に立ち返ることになる。市場ではいまだに「モデルの能力」が議論の中心だが、企業が真に注視しているのはより実務的な問いだ。すなわち「AIによってどれほどのコストが削減され、どれほどプロセスが短縮され、どれほどの収益が創出されたか」である。

鼎新数智（Digiwin Soft）の戦略支援処副総裁、陳劉杰氏は専訪の中で、生成AIの活用がコピーライティングや要約、質疑応答に留まっているうちは、個人の効率化に過ぎないと指摘する。経営層が真に投資すべきは、業務プロセスに介入し、結果を出し、運営効率に直接反映される「エージェンティックAI（Agentic AI）」であるという。

陳氏の定義によれば、AIアシスタントとAIエージェントの最大の違いは「誰がより饒舌か」ではなく、「誰が仕事を完遂できるか」にある。生成AIは「オンデマンドの顧問」のように情報の整理や回答を助けるが、エージェンティックAIはさらに一歩踏み込み、企業内部のデータ、規則、プロセスに従って複数のステップからなるタスクを完了させ、その結果をシステムに書き戻す。企業がAIの投資対効果（ROI）を算出するための鍵は、まさにここにある。AIがいかに流暢に話すかではなく、いかに運営の現場に入り込んでいるかという点だ。

まずは「繰り返しが多く、時間がかかり、ミスが起きやすい仕事」に狙いを定める

陳氏は、企業がAIを導入する際の現実的な起点として、「全面的な自動化」を追うのではなく、まずは「繰り返しが多く、時間がかかり、ミスの起きやすい仕事」にターゲットを絞るべきだと強調する。これらのシーンは短期間で定量的な成果が出やすく、現場の従業員もその恩恵を最も実感しやすいからだ。現場がその効果を実感して初めて、AIは単なる「経営会議上のビジョン」から「組織の一部」へと変わっていく。

代表的な事例の一つに、伝動装置サプライヤーによる図面処理の自動化と「受注入力アシスタント」の導入がある。製造業において、図面の識別、データの照合、伝票入力、作業報告は非常に煩雑で人手を要する工程だ。これらは熟練の経験に依存するだけでなく、手作業によるミスも頻発していた。導入後、従来3名体制だった図面関連業務は1名に集約され、27名規模だった入力チームも5〜6名にまで削減。年間合計で978万台湾ドル(約4,860万円)のコスト削減を実現した。 （関連記事： 【独占】「火はあるが、キッチンがない」AI導入で成果が出ない企業が陥る「致命的な誤解」 ｜ 関連記事をもっと読む ）

この成果の鍵は、単に「人数が減った」ことだけではない。業務プロセスそのものが再定義された点にある。AIは単に資料を読むだけでなく、図面を理解し、品番を紐付け、伝票を生成し、一連のプロセスを繋ぐ。つまり、過去の「情報補助ツール」から、実業務に参加する「デジタルな役割」へと昇格したのである。企業にとっては効率化だけでなく、ミドル・バックオフィスで停滞していた大量の人材を、より付加価値の高い業務へとシフトさせることに繋がった。

もう一つの事例は通信コンポーネント産業のものだ。この業界の営業現場は、顧客への回答、製品特性の理解、過去事例の処理など、ベテランの経験と技術知識に高度に依存していた。そこで導入された「知識アシスタント」は、社内文書、過去のデータ、技術的なFAQを迅速に学習し、あらゆる営業担当者がいつでも呼び出せる専門的な支援ツールとなった。鼎新が提供したデータによると、営業担当者の作業時間は平均約30％短縮。1人あたりの担当顧客数は50社から75社へと拡大し、全体的なサービス能力は50％向上した。結果として、年間で1,000万台湾ドル（約5千万円）規模の増収をもたらしている。

組織の「時間」と「能力」をいかに再配置するか

今回挙げた2つの事例は、一方は「コスト削減（守り）」、もう一方は「収益拡大（攻め）」に焦点を当てたものだ。これらは、企業がAIを導入する価値が単なる工数削減にあるのではなく、「組織の時間と能力をいかに再配置できるか」にあることを示唆している。

陳劉杰氏は、AIの真の意義は人間を代替することではなく、付加価値が低く反復性の高い膨大な業務から人間を解放することにあると考えている。そうすることで、人間は判断力やコミュニケーション能力、創造性が求められる重要な任務に注力できるようになるのだ。もし企業がAIを単なるリストラの道具と見なせば、AIが本来もたらすべきマネジメント上の恩恵を見逃すことになるだろう。

既存のデジタル資産こそが、AIを育てる「養分」となる

しかし、こうした成果はモデルの性能だけで得られるものではない。陳氏が強調するのは、企業が長年蓄積してきた「デジタル資産」の重要性だ。ERPやCRMに眠るデータ、過去の文書、プロセス記録、顧客情報、そして独自のノウハウ。これら一見平凡に見えるデータこそが、AIにとって最も重要な「養分」となる。

これらの資産を整理し、ガバナンスを効かせ、意味付け（セマンティック化）を行わなければ、いかに強力なモデルも汎用的なツールに過ぎない。しかし、独自のデータを有効に変換できれば、AIは企業独自の「知識の核」や「データの核」へと進化を遂げる。

「入力から行動へ」業務そのものが記録になる設計

陳氏が「業務そのものが記録になること」を重視する理由はここにある。従来、営業担当者は顧客訪問から戻ると、メモを整理し、CRMに入力し、商談状況を更新し、次のアクションを調整するという作業に追われていた。情報の入力と業務の実行が分断されていたのだ。 （関連記事： 【独占】「火はあるが、キッチンがない」AI導入で成果が出ない企業が陥る「致命的な誤解」 ｜ 関連記事をもっと読む ）

エージェンティックAIを導入すれば、従業員は音声や短いメモで訪問内容や顧客の反応を伝えるだけで済む。システムが自動で日報を作成し、商談ステータスを更新し、次のタスクをスケジューリングし、必要に応じて他部門へ通知を送る。こうした「入力から行動まで」を繋ぐクローズドループ設計こそが、企業がAIの価値を真に実感できるポイントとなる。

技術言語ではなく「経営言語」でAIを語る

陳氏の視点に立てば、これこそがエージェンティックAIと従来のAI活用の根本的な境界線である。企業が必要としているのは、単に答えを出すツールではなく、ルールに従ってタスクを完遂し、組織のプロセスを動かしてくれる「エージェント（代理人）」だ。

AIがこの段階に達すれば、評価基準も自ずと変わる。何文字書いたか、何枚の画像を作ったかではなく、「営業サイクルがどれほど短縮されたか」「ミス率がどれほど下がったか」「カスタマーサービスのキャパシティがどれほど向上したか」、そして「組織全体がいかに速く、安定して動けるようになったか」という指標が重要になる。

最終的に、企業のAI導入は技術言語ではなく、「経営言語」に立ち返るべきだと陳氏は説く。いかに技術が先進的であっても、プロセスにおいて価値を生み出せなければ、長期的な投資の理由は見いだせない。AIが具体的な「成果」で語り始めて初めて、企業の変革は確かな一歩を踏み出すのだ。AI時代に生き残るのは、声高に理想を叫ぶ企業ではなく、いち早くAIを利益に、ツールを具体的な成果へと変えた企業なのである。

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編集：柄澤南 （関連記事： 【独占】「火はあるが、キッチンがない」AI導入で成果が出ない企業が陥る「致命的な誤解」 ｜ 関連記事をもっと読む ）

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