第2話｜AIで効率化できますよね？｜東央ソリューションズ―― 実務統合型PM論・連載小説

「AIで、
かなり効率化できますよね？」

その言葉が出た瞬間。

高梨健太は、
また少しだけ嫌な予感がした。

東和物流本社、
第5会議室。

大型モニターには、
東央ソリューションズの提案資料が映っている。

今日は、
役員向け提案前の事前レビュー。

顧客側からは、

• 情報システム部

• DX推進室

• 現場運用責任者

が参加していた。

東央側は、

• 神谷

• 高梨

• 白石

の3名。

会議開始から30分。

まだ、
誰も明確な反対はしていない。

だが。

高梨は、
少しずつ会話のズレを感じ始めていた。

「例えばなんですが」

東和物流のDX推進担当、
若手社員の佐伯が言う。

「問い合わせ対応とか、
AIチャットボット化できますよね？」

神谷が即座に頷く。

「十分可能性あると思います」

その返答が、
少し早すぎる気がした。

高梨は、
横で静かにメモを取る。

問い合わせ対応。

現場ヒアリングでは、
まだ業務整理すら終わっていない。

拠点ごと運用も違う。

問い合わせ分類も曖昧。

ナレッジも未整備。

だが、
会議の空気は、
もう“できる前提”で進んでいた。

「あと、
需要予測とかもやりたいですよね」

別の管理職が言う。

「配送量予測とか、
AI得意そうじゃないですか」

白石が口を開く。

「そこはかなり可能性あります」

「データ蓄積状況次第ですが、
将来的には高度化できると思います」

“将来的には”。

高梨は、
その言葉に少し救われる。

だが。

神谷がすぐ続けた。

「今回、
かなり発展性ある案件だと思ってます」

「東和物流さん、
データ量かなりお持ちですし」

現場責任者の男性が、
少し困った顔をした。

「いや、
データ結構バラバラですよ」

「正直、
Excel管理も多いですし」

すると、
佐伯が笑う。

「そこも含めて、
今回整理したいんですよね」

高梨は、
嫌な引っかかりを覚える。

“整理したい”。

この言葉、
実務ではかなり危ない。

整理されていない状態で、
期待だけが先に膨らむ時によく出る。

「ちなみに、
問い合わせ件数って、
どこかで集計されてます？」

高梨が聞いた。

現場責任者が苦笑する。

「いや、
そこ拠点ごとですね」

「統一フォーマットもないです」

「問い合わせ定義も、
多分部署ごと違います」

その瞬間。

白石が少し考え込む。

高梨は、
それを見逃さなかった。

多分、
想定より現場整理が進んでいない。

だが。

会議は止まらない。

「ただ、
逆に言うと伸びしろありますよね」

佐伯が前向きに言う。

神谷も頷く。

「まさにそうですね」

「今回、
単純なシステム刷新ではなく、
変革案件だと思ってます」

“変革”。

その言葉が出るたびに、
現場側の表情が少し硬くなる。

高梨は、
ずっとそれが気になっていた。

現場側は、
まず業務を回したい。

DX側は、
変革したい。

役員側は、
AI成果を見たい。

見ている方向が、
少しずつ違う。

だが、
会議では、
誰もそれを整理しない。

「あと、
AIで自動化できるなら、
人員最適化も期待したいですよね」

役員補佐が言った。

その瞬間。

現場責任者の空気が変わった。

かなり小さくだが。

高梨は、
それを感じた。

多分。

現場側は、
“効率化”
という言葉を、
別の意味で受け取っている。

だが、
誰もそこへ踏み込まない。

神谷が、
提案ロードマップを映す。

綺麗な図だった。

あまりにも綺麗だった。

「このスケジュール感なら、
今年度中に一定成果見えそうですか？」

役員補佐が聞く。

高梨は、
思わず神谷を見る。

神谷は一瞬だけ沈黙し、
すぐ笑顔を戻した。

「まずは、
優先領域から段階的に進める形になると思います」

上手い返しだった。

断定していない。

だが、
否定もしていない。

会議室は、
自然に前向きな空気になる。

高梨だけが、
少し疲れたように資料を見ていた。

この段階で、
まだ見えていないものが多すぎる。

だが、
期待値だけは、
どんどん上がっている。

会議終了後。

エレベーターホール。

神谷がネクタイを緩めながら言う。

「かなり感触良いですね」

白石も頷く。

「経営層、
かなりAI期待ありますね」

高梨は、
少しだけ間を置いて言った。

「……期待値、
結構上がってません？」

神谷が笑う。

「まあ、
そこは提案だから」

「夢見せるのも必要ですよ」

白石も続ける。

「実際、
変革案件って、
最初に期待感作れないと進まないですし」

高梨は、
曖昧に頷いた。

言っていることは、
分かる。

全部、
間違っているわけではない。

でも。

どこまで現実を見せるべきか。

どこまで期待を上げていいのか。

その境界が、
少しずつ曖昧になっている気がした。

その時、
スマホが震えた。

黒田からだった。

高梨は、
しばらく画面を見つめる。

そして、
返信できなかった。

窓の外では、
夕方の雨が、
静かに強くなり始めていた。

ケーススタディ｜「AIで効率化できますよね？」は、なぜ危険なのか

ここまで読んで、

と思った方も多いのではないでしょうか。

今回、
会議自体はかなり前向きでした。

顧客も期待している。

営業も乗っている。

DX推進も前向き。

誰も、
明確に反対していない。

それなのに。

高梨だけが、
少しずつ疲れていく。

なぜか。

今回のケースで重要なのは、

「AI導入の難しさ」

ではありません。

本当に危険なのは、

「整理されていない現実に、AI期待だけが先に乗ること」

です。

ここから先の有料パートでは、

• なぜAI案件は認識齟齬が起きやすいのか

• なぜ“できそう”が危険なのか

• なぜ現場が置いていかれるのか

• なぜPMが不安を言語化できなくなるのか

を、
ケーススタディ形式で整理していきます。

「AIが悪い」
という話ではありません。

むしろ怖いのは、

“期待値が善意で膨らむ”

ことなのです。

ケーススタディ｜「AIで効率化できますよね？」は、なぜ危険なのか

① 今回のケース

今回の会議では、
何度も
「AIで効率化」
という言葉が出ていました。

例えば：

• 問い合わせ対応自動化

• 需要予測

• 配送最適化

• 人員最適化

しかしその一方で、
実際には：

• 業務整理未完了

• 拠点ごと運用差異

• データ定義未統一

• Excel管理大量残存

• 問い合わせ分類曖昧

• 現場理解不足

という問題が残っています。

つまり、

「AI以前の問題」

が大量に存在している状態です。

それでも、
会議の空気は前向きでした。

なぜでしょうか。

ここが、
今回のケースの重要ポイントです。

Q1

今回、
最も危険だったのは何でしょうか？

AIでしょうか。

技術不足でしょうか。

それとも、
別の問題でしょうか。

少し考えてみてください。

A1｜解答例

今回、
最も危険だったのは、

「AIを導入すること」

ではありません。

本当に危険なのは、

「何が整理されていないかが、誰にも見えていないこと」

です。

例えば今回、

• 問い合わせ定義

• データ構造

• 現場運用

• 業務ルール

が整理されていません。

しかし会議では、

「AIで効率化できそう」

という期待が先行している。

これは、
実務で非常によく起きます。

特にAI案件では、

• 「できそう」

• 「未来感がある」

• 「変革っぽい」

が先行しやすい。

しかし実際には、

“AI以前に整理すべきもの”

が大量に存在することが多い。

そして、
そこを飛ばすと、
後からPMと現場へ負荷が集中します。

Q2

高梨は、
どのタイミングで、
何を整理すべきだったのでしょうか？

また、
あなたがPMなら、
どのような確認を優先しますか？

A2｜解答例

今回、
高梨が最初に整理すべきだったのは、

「AIで何を解決したいのか」

です。

実は会議では、
全員が微妙に違うことを期待しています。

例えば：

DX推進側

• AI活用

• 変革

• 経営インパクト

現場側

• 業務整理

• 属人化解消

• 現場負荷軽減

経営側

• 成果アピール

• 効率化

• コスト削減

つまり、

“AI”という言葉だけが共通で、中身が揃っていない

状態です。

この時、
PMがやるべきなのは、

• 誰が何を期待しているのか

• 何を今回やるのか

• 何を今回やらないのか

を、
明確に分解することです。

しかし実務では、
ここを曖昧なまま進めてしまう。

なぜなら、

「期待を下げたくない」

からです。

ここが難しい。

Q3

今回、
現場責任者だけが、
少し空気感が違っていました。

なぜでしょうか。

また、
この違いを放置すると、
後で何が起きるでしょうか。

A3｜解答例

現場責任者は、
実際の運用崩壊リスクを見ています。

例えば：

• 拠点ごとの差異

• 属人運用

• データ不整合

• 問い合わせ曖昧化

など。

つまり彼は、

「AI導入」

ではなく、

「現場が本当に回るのか」

を見ている。

ここが、
DX推進側との大きな違いです。

一方で、
DX推進側は、

• 将来像

• 変革

• 経営期待

を見ている。

どちらも間違ってはいません。

しかし、
問題は、

「見ている景色が違うのに、同じ言葉で会話していること」

です。

これを放置すると、
後から：

• 「聞いていた話と違う」

• 「そんな運用できない」

• 「現場がついてこない」

• 「AI以前の問題だった」

が発生し始めます。

そして、
その調整が、
最終的にPMへ集まります。

今回のシーンでは、
DX推進の白石は、
「AIで何を実現したいのか」
だけでなく、

- 現場側が何を不安視しているのか
- 何が未整理なのか
- どこまでが今回のスコープなのか

を整理する方向で、
ファシリテーションできた可能性があります。

また、
顧客現場側の懸念点を先回りして議論するのであれば、

開発第一部の黒田や、
実際の運用・制約を理解している開発メンバーを、
早い段階から同席させる選択肢もあったでしょう。

ただし実務では、

- 提案スピード
- 営業判断
- 社内調整負荷
- 「まず前に進めたい」空気

などもあり、
必ずしも理想通りには進みません。

だからこそ、
後から認識齟齬が顕在化していきます。

このケースで、本当に伝えたかったこと

AI案件は、
技術だけでは失敗しません。

むしろ多くの場合、

「期待値調整」

で崩れます。

特に日本企業では、

• AI

• DX

• 効率化

• 変革

という言葉が、

「人によって意味が違う」

ことが非常に多い。

しかし会議では、
何となく会話が成立してしまう。

ここが怖い。

PM論で重要なのは、

• 技術知識

• 管理手法

だけではありません。

本当に重要なのは、

「同じ言葉のズレ」

を見抜くことです。

高梨は、
まだそれを完全には言語化できていません。

ただ、
少しずつ感じ始めています。

この案件は、
「AI案件」なのではない。

もっと別の、
構造的な問題を抱えているのだと。