AI導入が失敗する“真犯人”は現場のマニュアル 7割が陥る「標準化」のわな：ツールを入れても成果が出ない「欠陥」の正体

企業の7割が業務標準化を自負する一方、AIツールの導入現場からは「プロセスが未整理だ」という悲鳴が上がっている。IT部門が苦しむ「アナログな標準化」と、AIツールが求める「構造化」のギャップを読み解く。

[TechTargetジャパン]

　世界中の企業がAI（人工知能）ツールの活用に取り組む中、「最新のAIツールを入れたが、現場で定着しない」という課題が企業を悩ませている。

　AI（人工知能）ツールを用いた業務プロセスの設計を支援するMerは2026年2月、日本企業の業務プロセスとAIツール活用の実態調査を発表した。この調査結果で特筆すべき点は、回答者の約7割が「業務プロセスは標準化されている」と自己評価しているにもかかわらず、AIツール導入を阻む要因の1位（45.2％）に「プロセスが整理されていない」が挙がったことだ。

　この矛盾の正体は、日本企業特有の「標準化」の定義にある。「マニュアルがある」「担当者に聞けば分かる」状態は、あくまで「人が読んで理解するための文書化」（アナログな標準化）に過ぎない。AIツールが機能するために必要なのは、データがシステム間で連携し、ルールが論理的に記述された「デジタルな構造化」だ。既存の非効率なプロセスのままでAIツールを導入しても、非効率を高速化するだけに終わってしまうからだ。

　アナログな業務マニュアルから脱却し、AIツールが自律的に稼働する業務運用の仕組みを構築するには、どのような手順を踏むべきなのか。

AI活用を阻む「単体利用」の限界

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　本調査は2025年1月5〜6日、従業員100人以上の企業で業務プロセスや運用改善に携わる責任者および担当者537人を対象に実施された。

　調査によると、AIツールを「業務プロセスに組み込んでいる」企業は20.3％にとどまる。残りの多くは、個人が「ChatGPT」を使う、特定業務でAIツールを使うといった「単体利用」の段階だ。これを脱却し、組織的な成果を生むために、Merは以下の4ステップによる再設計を提唱している。

1. 可視化
   • 業務を棚卸しし、ブラックボックス化している工程を洗い出す。
2. 標準化
   • 手順を統一し、例外処理を削減する。ここで「人の判断」を減らし「ロジック」へ移行させる。
3. デジタル化
   • ワークフローシステムへの実装とデータ連携を整備する。
4. 自動化
   • 定型業務にAIツールを適用する。

　重要なのはこの順序だ。デジタル化の前に、徹底した標準化が完了していなければ、AIツールは例外処理のエラーで停止し、結局人が介在することになる。

データ集約の壁と「AI Operations」への転換

　AIツール活用の前提となる全社横断的なデータ保管システムにおいても、課題は浮き彫りになっている。データを「全社的に連携」できている企業は25.1％に過ぎず、約4割は部門単位でデータが分断されている。SaaS間のデータ連携が手動や部分的である状態では、AIツールは正確な判断材料を得られず、自動化は機能しない。

　Merは、AIツールを前提とした運営構造「AI Operations」への転換を掲げる。これは、部分的なツールの導入ではなく、データ、プロセス、役割、自動化の4要素を統合した「運営の仕組み」そのものを再設計するアプローチだ。

　2026年以降、エンジニアやIT担当者に求められるのは、単に新しいAIツールを選定することではない。AIツールがスムーズに動くための「業務のレール（構造化されたプロセス）」を敷く設計力こそが、競争優位の源泉になる。