AI・デジタル活用に様子見状態が続く日本
2025年現在、AI活用が待ったなしの状況を迎えている。2020年以降にディープラーニング技術を用いた自然言語処理技術のLLM（Large Language Models：大規模言語モデル）が注目を集め、2022年11月にOpenAI社が対話型生成AIのChatGPTを発表したことをきっかけに、世界で一斉にAIブームが巻き起こった。それ以降、開発側ではテック大手やITサービス事業者による独自言語モデルの開発や自社サービスへのAI実装が進み、利用側ではいかに自社の業務に生成AIを活用するか、自社に最適化したAIモデルを開発するかという動きが加速した。さらに昨今では、自律性を伴いそれぞれの業務を支援することができる「AIエージェント」も登場し、日本でも確実にブームとなりそうな気配を見せている。
ただし多くの日本企業では、まだまだAI活用の準備が整っていない。理由としてはまず、大企業では現在デジタル変革（DX）に取り組んでいるさなかであり、企業内のデータが分断され、AIの活用に必要なデータ統合が十分に進んでないことが挙げられる。文化・組織の問題も大きく、固定概念にこだわる意識や従来の業務プロセスへの依存、経営陣のROI（投資対効果）に対する慎重な姿勢がAI導入の意思決定を遅らせている。また、AIの活用においては労働環境や雇用の影響を懸念する声も根強く、国の規制や倫理的懸念も障壁となり、法令や社会的な合意形成も課題となっている。そしてAIの専門人材不足により、技術を適切に運用・活用するための基盤が整っていない。これらの問題が絡み合い、日本企業のAI活用がなかなか進まないでいる。
デジタル化の取組状況（各国比較）
（出典）総務省（2024）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」
生成AIの利用経験
（出典）総務省（2024）「デジタルテクノロジーの高度化とその活用に関する調査研究」
AIモデルを開発するよりも、使いこなすことの方が大切
そのような状況のなか、世界が同時期にAI活用に舵を切っている現状は実は日本にとって好都合であると、エンタープライズ・オーケストレーション・オートメーション・プラットフォームを提供するWorkato（ワーカート）社のCEO 兼 創設者 ヴィジェイ・テラ氏は指摘する。
先述したAIリテラシーの問題に加えて、AIモデル（LLM）の開発競争でも日本は後れを取っている。だがテラ氏は、「本来競争すべきはそこではありません。世界にたくさんあるAIのモデルやAIを活用したサービスを組み合わせて、価値を生むことやビジネスに生かしていくことこそが大切です」と説く。
「日本の企業は優秀な製造業に代表されるように、品質向上、生産効率化、お客様満足度の向上などを目的として日々カイゼン活動を繰り返してきました。もともと日本人には、様々なアイデアを出して工夫する能力に長けているという資質があるのです。日本の企業がAIにうまく適応し、モデルやスキルをファインチューニングしながらプロセスのカイゼン活動につなげていくような働き方を手に入れられれば、再びこの国は大きく飛躍できるはずです」（テラ氏）
さらにテラ氏は、日本がAI活用で飛躍できる動機として、国内の労働力人口・就業者数の減少問題を挙げる。本来であればそれらは国内生産力を低下させる圧倒的な負の要因となるが、それを補うためのシナリオとして、自然にAIを活用した「AIワーカー」の活用が進んでいくとの見立てを示す。
「米国ではAIをめぐって開発する企業同士、それを利用する企業と労働者の間で多くの対立が生じています。一方日本にはそのような企業間や雇用関係上の対立はなく、労働力の減少問題を解消するために、物事の仕組みを変えなければならないという動機があります。それによってデジタル変革やAIの導入が進み、その状況と日本人が持つ“使いこなし力”が組み合わさることで、必ず良い化学反応が起きるはずです」（テラ氏）
Workato CEO兼創設者 ヴィジェイ・テラ氏
AIを導入する前に、まずは企業内の意識を変える必要がある
ただしAIを活用する前に、まず日本の企業は働き方に対する意識を変える必要があると、Workato Japan 創業者 兼 Field CTO 鈴木浩之氏はいう。特にバックオフィスでは、実績・歴史のある企業ほど「本当に必要な仕事なのか」「意味のあるルールなのか」「他の仕事の成果と重複しているのではないか」といった無駄な業務プロセス、使わないアプリケーションやデータが散在している。多くの社員が仕事の目的の本質に目を向けず、「指示されたから」「ルールだから」と何も考えずに仕事をしている事も多く、結果的に労働生産性が上がらない状況に陥っている。「業務プロセスのカイゼンを促すために、経営層からマネジメント層、現場まで、変化を許容できるようにマインドセットを変える必要を感じています」と鈴木氏は問題点を指摘する。
「日本の製造業のものづくり現場ではずっとカイゼン活動が行われてきたのに対し、バックオフィスでは働き方や仕事に対する考え方が硬直化していて、現在のルールやプロセスに疑問があっても、それを改善することに積極的ではない。なぜなら、その合意形成を社内でとることが容易ではないと考えているからです。他国では成果重視の評価をするので、プロセスを改善して合理的なアプローチをし、成果を上げることができれば評価され、プロセスも改善されます。一方、日本はルールに則ってきちんと仕事をしているか、頑張っているかといった精神論的な意見が幅を利かせてきたので、『成果そのものよりも、プロセス重視で頑張っているか』という理由で評価されている事がまだまだ多いのが実情です」（鈴木氏）
その結果、多くの企業では、「言っても変わらない」「変更すること自体が、面倒だから変えたくない」という空気に支配されてしまっている。なので、生産性を上げることは、現状のやり方を維持したまま、省力化するという視点に立ってしまうために、効率化には自ずと限界が出てしまう。
「労働力不足への対応や組織の生産性を上げるためには、新たな人材を採用して何とかしようとするアプローチではなく、限られた時間、人材の中でいかに効率的に仕事を行い、生産性を上げるか考えるべきでしょう。そのためには、仕事のやり方を変える事が必要です。これは、DX活動の一部となります。AIは、働き方改革のゲームチェンジャーとなるでしょう。組織はAIワーカーを使いこなすことを前提に、現有の人的リソースで働き方や業務プロセスを見直す必要があります。AIワーカーは完璧ではないので、AIワーカーへの期待値設定も重要になり、継続してAIワーカーをファインチューニングする事も忘れてはいけません。そして、経営層がはっきりと従業員にメッセージを発信して方向性を示すことが大切です」（鈴木氏）
Workato Japan 創業者 兼 Field CTO 鈴木浩之氏
様々な領域でAIワーカーの採用が進む米国の事例
AIを使いこなすことで、社内の業務はどのように変わるのか。多くの先進的なIT・デジタル製品のケースと同様に、すでに欧米では様々な業務の場面でAIワーカーの活用が進んでいる。特に営業やカスタマーサポート、プログラミング領域で積極的に活用されており、日本が直面する人材不足系の領域でも、ベテランの商品知識をAIワーカーに学習させて専門的なノウハウを補っている課題解決事例もあるという。
AIワーカーを採用した際の働き方についてテラ氏は、「何かがひっくり変えるのではなくて、それぞれの人がやっている仕事が10だとしたら、6から7はAIが自動的に助けてくれるようになるというイメージ」と表現する。
「例えば営業のシーンでは、問い合わせが来た際にAIアシスタントが自動的に顧客管理システムから必要な情報を取ってきて、『こういった話をすると効率よく次のステップに進みやすい』というアドバイスをしてくれるようになります。それによって自分が今までやっていた仕事が3-4割で済み、しかも残りの部分ではクオリティが高い結果が返ってくる。煩わしい仕事はAIがこなしてくれて、顧客と短い時間で生産性が高い話ができるので、結果的にお客様満足度も上がり、会社の業績にも直結するようになるのです。もちろん、当社もAIワーカーを採用しています」（テラ氏）
実はいい立ち位置にいる日本企業
ただAIやAIワーカーに大きな可能性があるからといって、「何とかAI」を導入さえすれば、今までできなかったことがゼロイチでできるようになったり、いきなり売上が倍になったりするということはない。成果を得るためには、ある程度時間をかけて使い方に慣れ、活用するために工夫をする必要がある。手間のかかるプロセスを踏むことにはなるが、その際に日本人の品質を追及する力や工夫する力、細部にこだわるという資質が活きてくる。日本企業としては、そこに勝機が見いだせるのである。
「日本はもともとプロセスのカイゼンが得意な国なので、AIでも同じことが必ずできると信じています。今はAIというテクノロジーが世界で急速に台頭し、一斉に使い方を模索している段階です。日本にはカイゼンの文化があり、道徳面も考慮することができます。そこで、AIを活用してできることをたくさん見出して、その精度をカイゼンにより高めることができれば、元来品質重視の国民性ですから、海外企業と比較して質の高いサービスを提供できるはずです。逆に挑戦をしないでいると、国内でもどんどん後れを取ってしまいます」（鈴木氏）
さらにテラ氏は日本の強みとして、AIのデメリットの1つとされるハルシネーションの問題を挙げる。例えば米国では長いスパンで見ると確実に前進するものの、どんどん突き進んでどこかで大きなクラッシュを経験して逆戻りをし、また突き進んでは逆戻りをするというようなアプローチをとるため、ハルシネーションの影響を受けやすいという。しかし日本人は、「予測可能性と品質の原則に重きを置いて、AIがうまく機能することをしっかりと意識して使うため、安定した道を歩み続けることができる」のだという。
「日本は今、本当に良いポジションにいると思います。AIを適用・活用していくところが最終的な勝者になります。日本人は品質追及力が高い国で、他の国が『こんなもんでいいだろう』といった使い方をするのに対し、日本人は『もっとこうした方がいいんじゃないか』と常に考えます。その結果、妥協せずにプロセスの改善や効率化の追求ができるので、他国と比べてより優れたAIの活用、AIへの順応ができるようになるでしょう。日本はAIをばねに、再び輝くと感じています」（テラ氏）
AI、AIワーカーの活用を支援するWorkatoのプラットフォーム
Workatoは、そのような日本人のカイゼン力や使いこなす力を引き出すための土台を提供する。異なるサービスやアプリケーション間をつなぐiPaaS（Integration Platform as a Service）プラットフォームを軸に、エンド・ツー・エンドでのビジネスプロセス自動化や高度化を支援するサービス群を揃えており、ノーコードで作成可能な「レシピ」と呼ばれるフローチャート上で、データ、アプリケーション、プロセス、UX、AIサービスを統合させ、自動化ワークフローの定義を簡単に開発できる。さらに、コパイロット機能を使えば、このレシピそのものの自動生成も可能だ。つまりIT知識のないビジネス部門のメンバーも開発に参加できるのである。
「Workatoを活用することで、従来のSaaS以外にも様々なAIのモデルやAIを活用したオンプレやクラウドのサービスを自由に組み合わせて使うことができます。AIを使いこなしたり、自社の業務に最適なAIエージェント、AIワーカーを開発したりするために、最適なデジタル基盤です」（テラ氏）
日本でのビジネスに関しては、「日本のチームが日本の文化を理解した上でAI活用に適用する支援を積極的に行っていく方針」（テラ氏）だという。Workatoのサービスは国内のデータセンターから提供されていて、製品のローカライズも進み今年の夏には完全に日本語UI（ユーザーインターフェース）製品となる予定である。
「Workato自体はシリコンバレーの会社ですが、Workato Japanは日本を理解した上で、日本のお客様のビジネスプロセス改善・改革を支援するために、強力なサポートを行える会社にしていきます。現在、日本の文化にコミットした形でリソースを増強しているところです。我々のそのような姿勢をぜひ確認していただきたいと思います」（テラ氏）
