IT・AIの経営判断で整理すべきこと
はじめに
経営者の皆さんのためのIT・AI領域の意思決定支援を行う中で、考えたことや感じたことを綴るコラムシリーズ「IT・AI領域の意思決定を考える」の第3弾記事です。
IT・AIについて何かを決めようとすると、
「このサービスは使えそうだ」
「担当者は導入した方がよいと言っている」
「費用もそれほど高くない」
「他社でも使われている」
といった、さまざまな情報が集まってきます。
ただ、情報がたくさんあることと、経営判断できることは同じではありません。
必要なのは、集まった情報を並べることではなく、「自社は何を決めるのか」を明確にしたうえで、判断に使える形へ整理することです。
今回は、IT・AIに関する経営判断をするときに、何をどのように整理すればよいのかを考えてみたいと思います。
まず「何を決めるのか」をはっきりさせる
IT・AIの検討では、最初から話が大きくなってしまうことがあります。
たとえば、
「AIを活用するべきか」
「システムを刷新するべきか」
という大きなテーマだけでは、実際には何を決めればよいのかが曖昧です。
「問い合わせ対応にAIを使うべきか」
「現在の販売管理システムを来年度も継続利用するか」
「このベンダーの提案内容で開発を進めるか」
というように、今回の判断対象を具体的にする必要があります。
あわせて確認したいのが、判断の目的と期限です。
- なぜ、この判断が必要なのか
- この判断によって、何を解決したいのか
- いつまでに決める必要があるのか
- 今決めなかった場合、何が起きるのか
ここが曖昧なままでは、調べるべき情報の範囲が広がり、比較する選択肢も増え続けます。
IT・AIの情報収集を始める前に、まずは「今回は何について、何のために、いつまでに決めるのか」を整理しておくことが大切です。
「分かっていること」と「まだ分からないこと」を分ける
判断テーマが決まったら、次に現時点で持っている情報を整理します。
このとき重要なのは、すべての情報を同じものとして扱わないことです。
少なくとも、
- 現時点で確認できている事実
- 判断のために置いている前提
- まだ分かっていないこと
は分けて考えた方がよいでしょう。
たとえば、AIを使った問い合わせ対応を検討しているとします。
「現在、問い合わせ対応に月80時間かかっている」
これは、実績を確認できているのであれば事実です。
一方、
「AIを導入すれば問い合わせ対応時間を半分にできる」
これは、まだ確認できていないのであれば、期待している効果や、判断のために置いている前提です。
さらに、
「回答内容を誰が確認する必要があるのか分からない」
「どの程度の問い合わせまでAIで対応できるのか分からない」
のであれば、それは判断するうえで不足している情報です。
この3つが混ざると、期待していることを、すでに確認できている効果のように捉えてしまうことがあります。
すべての情報がそろうまで判断できない、ということではありません。
重要なのは、何が分かっていて、何が前提で、何がまだ分かっていないのかを認識したうえで判断することです。
選択肢は同じ物差しで比較する
次に整理したいのが選択肢です。
IT・AIの検討では、気になる製品やベンダーの提案から話が始まることがあります。
すると、
「このサービスを導入するか、しないか」
という2択になりやすくなります。
しかし、実際の経営判断では、「導入する・しない」以外も含めて選択肢を考える必要があります。
たとえば、
- 提案されているサービスを導入する
- 別のサービスを利用する
- 一部の業務だけで試す
- 現在の仕組みを改善する
- 追加で調査してから判断する
- 実施時期を延期する
- 今回は導入しない
などです。
そして、それぞれの選択肢について、同じ物差しで比較します。
| 見る項目 | 確認すること |
|---|---|
| 期待効果 | 何がどのように良くなるのか |
| 新たに発生する作業 | 設定、確認、修正、教育などは増えないか |
| コスト | 初期費用だけでなく継続費用や社内工数も含めてどうか |
| 継続負担 | 導入後に誰がどのように運用・保守するのか |
| リスク | 情報管理、セキュリティ、サービス依存、業務停止などをどう考えるか |
特に注意したいのが、期待効果だけで判断しないことです。
IT・AIを使うことで、ある作業が短くなったとしても、そのために確認、修正、データ管理、運用などの仕事が増えることがあります。
月20時間の作業を削減できても、そのために毎月15時間の確認・管理作業が新たに必要になるのであれば、会社全体で見た効果は大きく変わります。
金額についても同じです。
サービス利用料だけではなく、導入作業、教育、設定変更、運用、保守、社内で対応する時間などを含めて考える必要があります。
整理する目的は「正解を出すこと」ではない
ここまで整理すると、
「では、どの選択肢が正解なのか」
と考えたくなるかもしれません。
しかし、IT・AIの経営判断で、常に一つの明確な正解が見つかるとは限りません。
期待できる効果は大きいが、費用も大きい。
コストは低いが、運用負担が読めない。
将来的には必要そうだが、今すぐ取り組むほど優先順位は高くない。
十分な効果が期待できそうだが、まだ確認できていない前提がある。
そのようなことは普通にあります。だからこそ、判断材料を整理します。
整理した結果、
「この条件なら進める」
「まず小さく試す」
「この情報を確認してから決める」
「半年後にもう一度検討する」
「今回はやらない」
という判断ができればよいのです。
つまり、整理の目的はIT・AIを導入する理由をつくることではなく、経営者・事業責任者が自社として判断できる状態をつくることです。
「まだ決められない」ことが分かるのも整理の成果
判断材料を整理すると、「まだ決められない」という結論になることもあります。
これは失敗ではありません。むしろ、
- 何の情報が不足しているのか
- 誰に確認すればよいのか
- どの前提を検証する必要があるのか
- 何が分かれば判断できるのか
が明確になれば、次にやることが決まります。
たとえば、
「AIの精度が分からないので、実際のデータで小さく検証する」
「運用負担が分からないので、ベンダーに導入後の作業内容を確認する」
「現在の業務量が把握できていないので、まず実態を確認する」
という次の行動につなげられます。
根拠が十分でないまま急いで「導入する・しない」を決めるよりも、何が不足しているために今は決められないのかを明確にする方が、経営判断として健全な場合もあります。
IT・AIの判断材料を経営の言葉で整理する
IT・AIについて判断するときに必要なのは、技術情報をたくさん集めることだけではありません。
大切なのは、
- 今回、何を決めるのか
- 何のために、いつまでに決めるのか
- 何が事実で、どのような前提を置いているのか
- 判断に不足している情報は何か
- どのような選択肢があるのか
- それぞれの効果・新たな作業・コスト・継続負担・リスクはどうか
を整理し、比較できる状態にすることです。
技術的に分からないことがあれば、IT担当者やベンダー、外部の専門家に確認すればよいでしょう。
ただし、専門家から得られた情報を最終的に、
「自社として何を選ぶのか」
という経営判断につなげる必要があります。
最終的に判断するのは、経営者・事業責任者です。
そのためには、専門情報を専門情報のまま持つのではなく、自社の目的、効果、負担、コスト、リスク、優先順位と結びつけて考えられる状態にすることが重要です。
IT・AI意思決定SWITCHが支援すること
株式会社ワザーップでは、IT・AIに関する経営判断を支援するサービスとして「IT・AI意思決定SWITCH」を提供しています。
IT・AI意思決定SWITCHでは、特定のITツールやAIサービスを導入することを前提にするのではなく、
- 今回何を判断するのか
- どのような事実・前提があるのか
- どのような選択肢があるのか
- 判断に不足している情報は何か
- 期待できる効果は何か
- 新たにどのような作業や負担が発生するのか
- コストやリスクをどう考えるか
といった判断材料を整理します。
必要に応じてIT領域の専門性を補いながら、社内IT担当者やベンダー、外部専門家などから得られた情報を、経営判断に使える形へ整理することも支援します。
その結果、「進める」という判断になることもあれば、「もう少し調べる」「時期をずらす」「今回は進めない」という判断になることもあります。
大切なのは、特定の結論へ誘導することではなく、経営者・事業責任者が必要な判断材料を整理したうえで、自社として意思決定できることです。
おわりに
IT・AIについて検討していると、どうしても新しい技術やサービスそのものに目が向きます。
しかし、経営として必要なのは、IT・AIについて詳しくなることだけではありません。
「何を決めるのか」を明確にし、
事実と前提を分け、
不足している情報を把握し、
複数の選択肢を同じ物差しで比較する。
この整理ができれば、IT・AIに詳しいかどうかにかかわらず、自社として考えるべきことが見えやすくなります。
IT・AIの経営判断では、情報を増やすこと以上に、判断に使える形へ整理することが重要です。
そして、整理した結果、「導入しない」「延期する」という判断になっても問題ありません。
次回は、IT担当者やベンダーなどから受けた専門的な提案を、どのように経営判断へつなげればよいのかを考えていきます。
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