AIを最後にする理由

海外で仕事をしたことで、日本の製造業が持つ強みに改めて気づいた。技術力、品質へのこだわり、現場力、改善力、責任感、顧客要求に応える力、そして長年蓄積された製造ノウハウ。

一方で、多くの日本の製造業はその強みを十分に発揮できていない。製品や技術が弱いのではない。組織、業務、文化、意思決定の仕組みが、次の時代に追いついていない。

AIを入れる、DXを進める、システムを刷新する。目的として語られるのはたいていこの形をしている。

だが、そもそも何のためにやるのかを遡ると、多くの場合「他社もやっているから」「経営から言われたから」に行き着く。目的が外にあると、導入したこと自体が成果になってしまう。

自社の業務を把握できていない状態で、何を自動化するかは決められない。何を残し、何をやめるかを決めていない状態で、要件は定義できない。

この手前を飛ばすと、不要な業務までシステム化・AI化することになる。不要な仕事をAI化しても、不要な仕事が速くなるだけ。

業務をやめる判断は、担当者にはできない。「この仕事は要りますか」と聞かれて「要りません」と答えられる人は、ほとんどいない。止めて問題が起きたときに、誰が責任を取るかが決まっていない。

つまり、業務改革の前に、決められる状態をつくる必要がある。判断基準を共有し、権限と役割を整理する。これが組織改革の中身になる。

改革が進まないとき、原因を「現場の意識が低い」「抵抗勢力がいる」に求めてしまう。ほとんどの場合、それは違う。

組織の力関係、過去の経緯、報告の作法、評価のされ方。個人がそう振る舞うことが合理的になるように、構造が組まれている。個人を責めても構造は変わらない。

組織改革で決められる状態をつくり、業務改革で不要な仕事を止め、判断基準を整理し、標準化する。ここまで来て初めて、人が担う必要のない業務が輪郭を持つ。

そこがAIの領域になる。だから順番は変えない。順番を守るだけで、開発費も保守費も小さくなる。