AI導入が進まない企業が最初にぶつかる「業務構造」の壁McKinsey調査で判明──AI高業績企業が実践する「ワークフロー再設計」の共通点

AI導入が進まない理由の多くは、AI以前にある。

「AIを導入したいが、どこから手をつければいいかわからない」「ツールを入れたが現場で使われない」──こうした声は、DX推進の現場で日常的に聞かれます。

しかし、問題の本質はAIツールの選定ではありません。McKinsey Global Survey（2025年11月公開）によると、88%の企業が「少なくとも1つの業務機能でAIを定常的に利用」と回答している一方で、約3分の2は「企業全体へのスケールに未着手」の状態です。企業全体でEBIT（営業利益）への影響を報告しているのは、わずか39%にとどまります。

※調査期間：2025年6月25日〜7月29日（McKinsey Global Survey）

【この記事のポイント】

• 結論： AI導入が止まる原因はツールではなく「業務構造」

• 根拠： 88%が定常利用でも、約3分の2は企業全体へのスケール未着手／EBIT影響は39%のみ

• 次の一歩： 業務可視化 → 標準化 → データ整備 → 再設計 → AI導入

本記事では、AI導入が進まない企業に共通する構造的課題と、その解決策を解説します。

1. 導入：AIを入れたいのに進まない企業の現実

「導入」はできても「定着」しない

多くの企業がAIツールの導入自体には成功しています。生成AIを使った文書作成、チャットボットによる問い合わせ対応、画像認識による検品──個別のユースケースでは成果が出ています。

しかし、そこから先が進まない。

McKinseyの調査では、AIプログラムを企業全体にスケールできているのは約3分の1にとどまります。残りの約3分の2は企業全体へのスケールに未着手で、実験やパイロットが中心の状態です。

なぜ「パイロット止まり」になるのか

パイロットプロジェクトは、多くの場合「うまくいきそうな業務」を選んで実施されます。データが整っていて、担当者が協力的で、成果が見えやすい領域です。

問題は、その成功を他の業務に横展開しようとしたときに起きます。

「あの部署はデータがない」「この業務は例外が多すぎる」「担当者が退職して誰もわからない」──横展開を阻む壁が次々と現れるのです。

これらの壁は、AIの性能や機能の問題ではありません。業務構造の問題です。

章末サマリー： AIを「導入」できても「定着」させられない企業が大半。パイロット成功後の横展開を阻むのは、AIツールではなく業務構造そのもの。

2. 業務構造がAI導入を止める理由

「ワークフロー再設計」がAI成功企業の共通点

McKinseyの同調査で注目すべきは、AI高業績企業（EBIT貢献5%以上を実現している企業、全体の約6%）の行動パターンです。

※McKinseyは「EBITへの影響が5%以上」かつ「AIから"significant value"を得ている」と回答した企業を"AI high performers"と定義し、全体の約6%としています。

彼らに共通するのは、AIを導入する前にワークフローを再設計しているという点です。

調査では「Redesigning workflows is a key success factor（ワークフロー再設計は成功の鍵）」と明記されており、高業績企業の多くがAI活用と同時に業務プロセスの変革を進めています。

つまり、AIで成果を出している企業は「今の業務にAIを載せる」のではなく、「AIが機能する業務構造に作り変えている」のです。

「今の業務にAIを載せる」アプローチの限界

多くの企業が陥る罠は、「現状の業務フローを維持したまま、部分的にAIを導入する」アプローチです。

たとえば、以下のようなケースがあります。

• 紙の帳票をOCRでデジタル化 → でも入力先は手入力のExcel

• AIチャットボットを導入 → でも回答できない問い合わせは電話対応に戻る

• 需要予測AIを導入 → でも最終判断は「ベテランの勘」で上書き

部分的なAI導入は、業務全体の効率を上げません。むしろ、「AI対応の業務」と「従来型の業務」が混在することで、かえって複雑化するケースすらあります。

業務構造を変えずにAIを入れても「継ぎ接ぎ」になる

ツールを変えても、業務構造を変えなければ何も変わらない。

これはAI導入に限った話ではありません。ERPを入れても使いこなせない、SaaSを導入しても結局Excelに戻る──過去のIT投資で同じ失敗を経験した企業も多いはずです。

AIは「魔法の杖」ではありません。AIが機能するのは、AIに適した業務構造が整っている場合だけです。

章末サマリー： AI高業績企業はワークフロー再設計を実践。「今の業務にAIを載せる」アプローチでは、継ぎ接ぎの仕組みができるだけ。

3. 属人化・例外処理・手作業の限界

AIを阻む3つの構造的課題

AI導入を阻む業務構造の問題は、大きく3つに分類できます。

① 属人化

特定の担当者だけが知っている暗黙知、「あの人に聞かないとわからない」業務、引き継ぎ書のない手順──属人化が強い業務は、AIで自動化・標準化する難易度が高くなります。

なぜなら、AIは「ルール」や「データ」をもとに動くからです。ルールが明文化されておらず、データが担当者の頭の中にしかない状態では、AIは学習すらしにくい。

属人化した業務にAIを載せても、属人化したAIができるだけだ。

② 例外処理

「基本はこうだが、この顧客だけは特別対応」「通常はシステム処理だが、この商品だけは手作業」──例外処理が多い業務は、AIにとって最も苦手な領域です。

例外が多いということは、パターンが複雑すぎて標準化できていないということです。AIは「パターン」を見つけて処理するのが得意ですが、パターンが見えにくい業務では力を発揮しにくい。

③ 手作業・アナログプロセス

紙の伝票、FAXでの受発注、電話での在庫確認、ホワイトボードでの進捗管理──こうしたアナログプロセスが残っている限り、AIが活用できるデータは生まれません。

AIはデータを燃料として動きます。燃料がなければエンジンは動きません。

「見えない業務」がAI導入を止める

これらの問題が厄介なのは、経営層から見えにくいという点です。

現場では「なんとか回っている」ように見えても、その裏側では特定の担当者が例外対応に追われ、手作業でデータを補完し、暗黙知でカバーしている。

この「見えない業務」を可視化しないまま、AIを導入しようとしても、現場は「使えない」と判断して元のやり方に戻ってしまいます。

章末サマリー： 属人化・例外処理・手作業の3つがAI導入を阻む構造的課題。これらは経営層から見えにくく、可視化しなければ解決できない。

4. ツールでは解決できない構造的問題

AIツール選定の前にやるべきこと

「どのAIツールを入れるべきか」──この問いから始めるのは、順序が逆です。

正しい順序は以下の通りです。

1. 業務の可視化：現状の業務フローを棚卸しし、属人化・例外・手作業を洗い出す

2. 業務の標準化：例外を減らし、ルールを明文化する

3. データの整備：AIが学習・処理できる形式でデータを蓄積する仕組みを作る

4. システムの再設計：AIを前提とした業務フローに作り変える

5. AIの導入：整備された基盤の上にAIを実装する

多くの企業が1〜4をスキップして5から始めようとするため、「導入したが使えない」という結果になります。

「ツール比較」ではなく「業務診断」が必要

AIツールは日々進化しており、機能比較をしても1年後には状況が変わっています。重要なのは「どのツールが優れているか」ではなく、「自社の業務がAIを受け入れられる状態にあるか」です。

以下のチェックリストで自社の状況を確認してみてください。

特に重要な項目（「業務フローの文書化」「データのデジタル蓄積」）がNoの場合は、AI導入前に業務構造の見直しを優先すると、失敗しにくくなります。

「AI導入」ではなく「業務改革」として取り組む

AI導入プロジェクトの成否は、「AI」の部分ではなく「導入」の部分で決まる。

これは、過去のIT投資の失敗から学ぶべき教訓でもあります。システムを入れれば業務が変わるわけではありません。業務を変えた上でシステムを入れなければ、投資は無駄になります。

AI導入を「ツール導入プロジェクト」ではなく「業務改革プロジェクト」として位置づけ直すことが、成功への第一歩です。

章末サマリー： AIツール選定の前に業務の可視化・標準化・データ整備が必要。「AI導入」ではなく「業務改革」として取り組むべき。

5. 結論：AI活用の前に必要なシステム設計

AI時代の「システム設計」とは

AI活用を前提としたシステム設計には、従来とは異なる視点が必要です。

従来のシステム設計：

• 現状の業務フローをシステム化する

• 帳票や画面を電子化する

• 既存の業務ルールをそのままシステムに落とし込む

AI時代のシステム設計：

• AIが処理しやすい業務フローに再設計する

• データが自動的に蓄積される仕組みを作る

• 例外処理を減らし、標準化を進める

• 人間とAIの役割分担を明確にする

この違いを理解せずにシステムを構築すると、「AIを入れる余地がないシステム」ができあがります。

「AI Ready」な組織になるために

McKinseyの調査が示すように、AI高業績企業は単にツールを導入しているのではなく、組織とワークフローそのものを変革しています。

AI活用で成果を出すために最も重要なのは、最新のAIツールや高度なデータサイエンティストよりも先に、AIが機能する業務構造を設計し、それを支えるシステムを構築することです。

次のステップ

AI導入が進まないと感じているなら、まず以下の問いを自社に投げかけてみてください。

1. 業務の可視化はできているか？ 現状の業務フローを図にできますか？

2. 属人化を排除できているか？ 特定の人がいないと回らない業務はありませんか？

3. データは蓄積されているか？ AIが学習できる形式でデータが残っていますか？

これらの問いに明確に答えられない場合、AI導入の前に「業務・システムの再設計」が必要です。

AIを導入する前に、AIが機能する土台を作る。

それが、AI導入を「パイロット止まり」にしないための最も確実な進め方です。

業務構造の可視化・システム再設計のご相談

初回相談で作成する成果物（例）

「AIツール選定」ではなく「業務・システム再設計」として、貴社の状況に合わせた具体的なロードマップをご提案します。

所要時間： 60分（オンライン可）
あると早い資料： 業務フロー図、帳票サンプル、利用中ツール一覧（なくてもOK）

お気軽にご相談ください。

FAQ

Q1. AI導入に適した業務の見分け方は？

A. データが構造化されていて、ルールが明確で、例外が少ない業務が適しています。逆に、暗黙知に依存していたり、ケースバイケースの判断が多い業務は、先に標準化が必要です。まずは「データがある業務」から始めることをお勧めします。

Q2. 中小企業でもAI活用は可能ですか？

A. 可能ですが、優先すべきは「AIツールの導入」ではなく「業務のデジタル化と標準化」です。基盤ができていれば、SaaS型のAIサービスを低コストで活用できます。基盤がないままAIを入れても、投資対効果は出ません。

Q3. 業務の可視化はどこから始めるべき？

A. まずは「最も時間がかかっている業務」「属人化している業務」「クレームが多い業務」から着手してください。これらは改善インパクトが大きく、可視化の効果が実感しやすい領域です。

Q4. AIと既存システムの連携は難しい？

A. 既存システムがAPIを持っていれば連携は可能です。問題は、既存システム内のデータが「AIが使える形式」になっているかどうかです。多くの場合、データのクレンジングや形式変換が必要になります。

Q5. AI導入の予算感を教えてください

A. AIツール自体のコストよりも、「業務可視化」「データ整備」「システム改修」のコストのほうが大きくなるケースが多いです。まずは現状診断を行い、どこにどれだけの投資が必要かを明確にすることをお勧めします。

参考資料

• McKinsey & Company「The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation」（2025年11月5日）
  https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

※本記事は、AI導入・DX支援の実務経験に基づき、業務構造改革の重要性を解説したものです。具体的な施策は自社の状況に合わせた検討を推奨します。