生成AI導入で効率化しているのに"儲からない"のはなぜ？ 意外と多い「自己満足の落とし穴」3つのパターン。「重要なのはAIそのものではない」

多くの企業はそうではない。「AIで生産性を上げ、競争力を強化する」と大義名分を掲げるのだ。

組織の情緒的なメリットを重視するのは悪くない。しかし、それなら業績への期待値を下げるべきだ。両方を追い求めるから、中途半端な結果に終わることが多い。

測定すべきは「削減時間」ではなく「再投資効果」

多くの企業は「AI導入で年間1000時間削減」といった数字を誇る。しかし、それは中間指標に過ぎない。本当に測定すべきは「削減した1000時間で、いくら売り上げアップのための活動を創出したか」である。

具体的には次のような指標を設定すべきだ。

これらを継続的に測定し、改善する。PDCAサイクルを回すのだ。

実際に成果を出した企業について紹介しよう。従業員80人の印刷会社の事例だ。

この会社は生成AI導入で売り上げ10％アップ、コスト30％削減を実現した。単にAIを導入しただけではなく、削減したリソースを戦略的に再配分したおかげで、これだけの利益アップにつなげられた。

まず経済的コストの削減に着手した。退職者2名の補充を見送る決断をした。なぜそれが可能だったのか。生成AIが商談管理と売り上げ予測を担うようになったからだ。

「SFAやCRMがなくても、AIで十分管理できる」

社長はこう判断し、年間数百万円のコストがかかるシステム更新を中止した。そのおかげでデータ入力作業が激減し、システム活用の勉強会も不要になった。

ここからが重要だ。削減した時間を何に使ったか？ 営業部門は週3時間の勉強会をやめ、その時間を重要顧客との戦略会議に充てた。営業アシスタントたちは入力作業の削減分を展示会来場者へのフォロー電話や、営業支援資料の作成に回した。

「AIで浮いた時間は、必ず顧客接点の強化に使う」

このルールを徹底したのだ。その結果、重要顧客への訪問頻度は1.5倍に増加。提案の質も向上し、成約率は15％改善した。

この事例が示すのは、削減したリソースの使い道を明確にしたことだ。そして、それらを測定・管理し続けたのである。

■まとめ

生成AIを導入しても業績が上がらない企業には共通点がある。目先の効率化で満足し、その先の成果創出まで考えていないことだ。

削減した時間やコストを、どこに再投資するか。この問いに明確に答えられなければ、AI導入は自己満足で終わる。

重要なのは、AIそのものではない。AIで生まれたリソースをどう活用するか。この戦略と実行力が問われている。

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