AIで業務を効率化させたいが、社内の反発で身動きが取れない――。そのような反発はなぜ起こり、どのように対処すればいいのか。AWSのエンジニアは、「課題は何ですか？」と聞くことをやめたという。
「効率化は急務だと分かっている。だが、現場の反発が強すぎて動けない」。情報システム部門（情シス）が直面しがちなこの経験には、構造的な理由がある。正論で業務のボトルネックを突き、AIエージェントに置換する。その成果をKPIで語る――「この至極正当なアプローチが『失敗の温床』であることに気付くのに時間がかかった」と話すのは、AWSのMachine Learning Developer RelationsのTakahiro Kubo氏だ。
これまで人間が実施してきた業務をAIエージェントに置き換えると打診すれば、現場は「自分たちの専門性が否定された」と防衛本能を強め、無意識に変化を拒絶する可能性がある。この「正しいアプローチのわな」を突破するにはどうすればいいのか。AWSの業務変革手法「AI BPR」（AI-driven Business Process Re-Engineering）を通じてKubo氏が得た知見を紹介する。
AIエージェントへの業務委譲を前提に、組織の「強み」を再定義するAI BPRは、わずか数時間のプログラムで役員の意思決定を促し、現場の心理的障壁を「能動的な選択」へと変容させる。数十年停滞してきた変革成功率30％の壁を壊すために、情シスが今すぐ捨てるべき「問いかけ」とは何か。その具体的な実践プロセスを解説する。
業務変革（BPR）の概念が提唱された1993年以来、その成功率は驚くほど向上していない。IBMが2008年10月に公開した調査レポート「Making Change Work」によると、調査対象者である実務者1532人のうち、担当プロジェクトの目標を完全に達成したのは41％だった。コンサルティング会社McKinsey & Companyが2021年12月に公開した調査レポート「Losing from day one：Why even successful transformations fall short」でも、調査対象者1034人の成功率は30％前後とされている。IT技術がどれほど進化しても、組織が変化を受け入れる確率は数十年にわたって3割台という低い水準で停滞している。
Kubo氏は、この原因が「適応課題」を「技術的課題」として扱っている点にあると分析する。ロナルド・ハイフェッツ氏が提唱する「適応課題」（Adaptive Challenges）は、正解がなく、問題の見通しも立たない課題で、既存の知識や技術だけでは解決できず、価値観や行動変容を必要とするものだ。その分野の専門家が解決策を提示すれば解決する技術的課題とは異なり、適応課題は当事者自身の認識が変わらない限り解決しない。「あなたの課題は何ですか？」と尋ねることで、従業員が「アイデンティティーへの脅威」を感じ、無意識に変化を避ける「防衛的ルーティン」が誘発されるとKubo氏は分析する。
AI導入を提案した際、現場から上がる「AIはBCPの観点で危険だ」「人間でないと判断できない」という反論。これらは一見合理的に聞こえるが、実際には責任の所在が変わることへの回避や、自らの専門性が代替される恐怖から来る防衛反応であることが多い。
これを、経営理論家のクリス・アージリス氏は「熟達した無能力」（skilled incompetence）と呼ぶ。変化による困惑や脅威を避ける技術が磨き上げられた結果、問題を避けていること自体に気付かなくなっている状態だ。Kubo氏は、生成AIの活用についての不満の深層には、この強固な心理的免疫が潜んでいると分析する。単にAIで成果物の作成を速くするだけでは、結局は変化を伴わない「無難な落としどころ」に収束してしまう。
この壁を超えるため、AI BPRでは「課題は何ですか？」という問いを完全に廃止した。代わりに採用したのが、組織の既存の強みと成功体験を発見し、それを増幅させる「Appreciative Inquiry」（肯定的探究）の手法だ。
具体的なフレームワークとして、Kubo氏は次の4ステップを紹介する。
このプロセスでKubo氏が参照したのが、片付けコンサルタント近藤麻理恵氏が提唱する「KonMari Method」だ。同メソッドは、「ときめき」を軸に何を手放すかを判断する手法だ。捨てるものではなく「ときめくもの」（残すべき強み）に注目し、一つ一つ手に取って判断を積み重ねることで、参加者は「AIに奪われる」のではなく「自分の意志でAIに責任を委譲する」という主体的意識を持つことができるようになるとKubo氏は指摘する。
Kubo氏によると、新体制でのAI BPRは、国内企業で顕著な成果を上げているという。大手製造業では、通常数日から数週間かかる業務プロセスの整理をわずか40分で完了させた。この圧倒的なスピードと透明性を目の当たりにした同社の役員からは、「業務分析は人間よりAIの方が圧倒的に優れている」と高い評価を得た。
大規模物流企業の事例では、強みの源泉を「顧客との約束を守ること」と再定義した。その結果、現場の支店長が実施していた情報伝達業務をAIエージェントに全面的に置き換える方針を、役員自らが積極的に推進することを決めた。課題起点ではなく「約束を守るために何に集中すべきか」というフレームで問い直したことが、ポジティブな意思決定を引き出す鍵となった。
AI BPRのもう一つの特徴は、プログラム自体の実行をAIエージェント（Kiroなど）が主導する点だ。プロンプトによって問いの設計を事前に実施することで、高いスキルを必要とするファシリテーションを標準化し、属人性を排除する。
AWSはパートナー企業と共に、AI BPRをさらに洗練させる取り組みを実施している。AIエージェントによる事前シミュレーション（Dry Run）を繰り返し、40回以上の改善を経て精度を高めてきた。
AIの導入を「ツールを足すこと」ではなく「組織の責任範囲を組み直すこと」と定義し直すことで、コスト削減や業務効率化を超えた、業務変革を実施できる可能性がある。
本稿は、2026年4月21日に公開された「AI 駆動の業務変革手法 :「課題は何ですか？」と聞くのをやめた日」を記事化したものです。
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