「AIを導入する」より前に、顧問相談したいこと

——AIを“経営・現場・判断・体験”に効かせるための顧問機能について

最近、企業のAI活用について考えたり実践していくなかで、ひとつ強く感じていることがあります。

それは、AI導入の課題は、必ずしも
「どのAIツールを入れるか」だけではない
ということです。

もちろん、ツール選定やシステム構築はとても大切です。
どの生成AIを使うのか。
どの業務に組み込むのか。
セキュリティをどう担保するのか。
社内データとどう連携するのか。

こうした技術的・運用的な論点は、避けて通れません。

ただ実際には、AIを導入したあとに、別の問題が起きます。

「思ったほど現場で使われない」
「一部の詳しい人だけが使っている」
「出力品質が人によってばらつく」
「PoCではよかったのに、本番運用で止まる」
「経営判断や業務改善につながっている実感がない」
「便利そうだけど、結局どこに効いているのかわからない」

こうしたことは、かなり多くの組織で起きているのではないかと思います。

つまり、AI活用には、技術そのものとは別に、
AIをどう経営・現場・判断・体験に効かせるか
という設計が必要になります。

AIを入れることと、AIが効くことは違います。
AIが動くことと、AIが使われ続けることも違います。
AIで何かを作れることと、AIが組織の判断や行動を変えることも違います。

この差分をどう埋めるか。
そこに、これからのAI活用の大きなテーマがあるように感じています。

AI顧問という考え方

今回整理したのは、「AIを作る人」ではなく、
AIを組織のなかで本当に機能させるための顧問的な役割です。

通常のAIエンジニアは、システム実装や技術構築に強みがあります。
モデル、API、データ連携、アプリケーション開発、インフラ構築など、AIを動かすための技術的な基盤をつくる役割です。

一方で、通常のコンサルタントは、課題整理や方針設計に強みがあります。
経営課題を整理し、業務改革の方向性を考え、導入ロードマップや施策を設計していく役割です。

どちらも必要です。
ただ、AI活用の現場では、その中間にある領域がとても重要になります。

たとえば、

技術はあるけれど、現場の使い方に落ちない。
戦略はあるけれど、AIの挙動に反映されない。
プロンプトは書けるけれど、組織として再現できない。
PoCはできるけれど、定着までつながらない。
ツールは入れたけれど、経営判断の質が変わらない。
現場は困っているけれど、それをAI設計に翻訳できない。

こうしたズレは、AI活用においてかなり本質的な課題だと思います。

AI導入は、単に「技術を入れる」だけではありません。
人の業務、判断、感情、習慣、組織文化、意思決定の流れに入り込むものです。

だからこそ、AIを使う側の体験、現場の文脈、経営の目的、判断の構造、業務の流れまでを見ながら、AIの使い方を設計する人が必要になります。

ここで言うAI顧問とは、
「AIのことを教える人」というより、
AIが組織のなかで意味を持って働くように、構造を整える人
に近いかもしれません。

6つのAI顧問ポジション

今回、AI顧問の役割を6つの方向性で整理しました。

それぞれ独立した職種というよりも、AI活用に必要な視点を分解したものです。
会社やプロジェクトによっては、ひとりが複数の役割を担うこともあると思いますし、チームで分担することもあると思います。

大切なのは、AI導入を「技術導入」だけで捉えず、
体験・現場・プロンプト・外部連携・全体設計・意思決定
といった複数の視点から見ることです。

1. CUX（Chief User eXperience）

使われるAI体験を設計する役割

ひとつめは、使われるAI体験を設計する役割です。

AI導入では、どうしても回答精度や機能に目が向きがちです。
もちろん精度は重要です。
間違った回答ばかりでは業務には使えません。

ただ、精度が高ければ使われるかというと、必ずしもそうではありません。

使う人が、
「何を入力すればいいかわからない」
「どこまでAIに任せていいかわからない」
「回答が長すぎて確認が面倒」
「結局、自分で直すなら最初からやったほうが早い」
と感じてしまうと、AIは定着しません。

AI体験の設計とは、AIの回答だけではなく、
入力のしやすさ、画面の流れ、確認ステップ、聞き返し方、出力の粒度、次の行動への導線まで含めて考えることです。

たとえば、問い合わせ対応AIであれば、顧客が最初から正確な質問をできるとは限りません。
その場合、AIが自然に聞き返し、目的を整理し、必要な情報を引き出していく設計が必要です。

社内AIツールであれば、社員が毎回プロンプトを考えなくても、ボタンや選択肢から使えるようにする。
議事録AIであれば、ただ文字起こしするだけでなく、「決定事項」「未決事項」「次に確認すること」まで整理する。

つまり、AIを「使える機能」ではなく、
使いたくなる体験
に変えていく役割です。

2. CO（Chief Open Innovation）

技術・事業・人脈を接続する役割

２つめは、技術・事業・人脈を接続する役割です。

AI活用や新規事業は、自社の中だけで完結しないことも多いです。
むしろ、自社の課題と外部の技術、研究、地域資源、人材、クリエイター、スタートアップなどが接続したときに、新しい可能性が見えてくることがあります。

ただ、外部連携は簡単ではありません。

技術者の言葉は、事業側にはわかりにくい。
事業側の課題は、技術者には曖昧に見える。
研究成果は面白いけれど、どう事業にするかが見えない。
地域の現場には価値があるけれど、サービス化の形が見えない。

こうした間を翻訳し、接続し、事業仮説に変えていく役割が必要になります。

たとえば、地域企業の現場ノウハウとAIスタートアップの技術をつなぎ、業務支援サービスの実証テーマをつくる。
大学や研究者の技術を、企業向けAIサービスや新規事業のアイデアに変換する。
「AIを使いたい」という漠然とした相談から、連携候補、実証テーマ、事業化ルートを整理する。

この役割は、単なる人脈紹介ではありません。
技術シーズをそのまま紹介するのではなく、
その会社ならどう使えるか
どの課題に効くのか
どの順番で試すべきか
まで翻訳することが重要です。

AI活用は、社内の効率化だけでなく、新しい事業機会を生み出す可能性もあります。
そのためには、技術・事業・人脈を横断する顧問的な視点が必要になります。

3. CG（Chief Gemba）

現場のリアルをAI設計に翻訳する役割

３つめは、現場のリアルをAI設計に翻訳する役割です。

AI PoCでは、デモ上はうまく動くことがあります。
資料上では効果がありそうに見えることもあります。
しかし、実際の現場運用になると止まってしまう。

この原因は、AIの性能だけではないことが多いです。

現場には、マニュアルに書かれていない判断があります。
ベテランだけが知っている確認手順があります。
忙しい時間帯には使えない導線があります。
例外対応のときだけ、人の判断が必要になる場面があります。
担当者同士の引き継ぎや、言葉のニュアンスもあります。

こうした現場の暗黙知を読まずにAIを入れると、AIは「便利なもの」ではなく「邪魔なもの」になってしまいます。

現場実装の役割は、業務フローや運用実態を観察し、AIが実際に使われる形に落とし込むことです。

たとえば、工場点検業務であれば、AIがチェックリストを出すだけでは不十分です。
異常時の確認項目、報告文、次の対応、上長への共有まで整理する必要があります。

医療・介護現場であれば、記録や申し送り内容をAIが要約し、次の担当者がすぐ理解できる形にすることが大切です。

営業現場であれば、商談メモから「次回提案すること」「顧客の懸念」「社内確認事項」を抽出する。
店舗スタッフ対応であれば、マニュアル検索だけではなく、状況別の対応案を出せるようにする。

AIを現場に合わせる。
現場をAIに無理やり合わせない。

この視点が、PoC止まりを防ぐうえでとても重要だと思います。

4. CP（Chief Prompt）

プロンプトをAIの仕様書として設計する役割

４つめは、プロンプトをAIの仕様書として設計する役割です。

生成AIは、同じツールを使っても、人によって出力品質が大きく変わります。
うまく質問できる人は高品質なアウトプットを得られる。
一方で、慣れていない人は、期待した答えが返ってこない。

この状態のままだと、組織としてのAI活用はなかなか進みません。

AI活用が属人的になり、
「あの人は使えるけど、他の人は使えない」
「部署ごとにやり方が違う」
「品質が安定しない」
という状態になってしまいます。

そこで重要になるのが、プロンプトを単なる質問文ではなく、
AIの仕様書
として設計する考え方です。

プロンプトには、業務の前提条件、出力形式、判断基準、禁止事項、確認手順、評価軸を組み込むことができます。

たとえば、営業提案書AIであれば、
「顧客課題 → 提案方針 → 導入効果 → 懸念への回答」
という順番で出力させる型を設計する。

採用面談メモAIであれば、候補者の強み、懸念、追加確認質問を毎回同じフォーマットで出力させる。
社内FAQ対応AIであれば、「断定しない」「不明点は確認する」「社内規定にないことは推測しない」といったルールを埋め込む。
マーケティング企画AIであれば、ターゲット、提供価値、競合との差分、検証方法まで網羅するテンプレートを設計する。

プロンプトは、個人の小技ではありません。
組織でAIを使うなら、プロンプトは業務品質を左右する設計資産になります。

この視点は、今後さらに重要になると思います。

5. CAI（Chief AI Integrator）

AI活用全体を交通整理する役割

５つめは、AI活用全体を交通整理する役割です。

AI導入は、放っておくとバラバラに進みがちです。

ある部署では議事録AIを試している。
別の部署では営業支援AIを使っている。
また別の部署ではFAQ対応を検討している。
経営層はAI活用を進めたいと思っているが、全体像は見えていない。

こうなると、個別の施策は進んでいても、会社全体としてのAI活用にはつながりにくくなります。

AI活用全体を交通整理する役割は、経営課題から逆算して、
どの業務に、どの順番で、どのレベルまでAIを入れるべきかを設計することです。

いきなり大きな改革を目指すのではなく、まずは議事録や資料作成から始める。
次に営業支援や社内FAQに広げる。
その後、顧客対応や意思決定支援へ進める。

このように、導入ステップを経営優先度に合わせて設計することが大切です。

また、PoCの前に、成功条件、検証項目、撤退基準、本導入条件を決めておくことも重要です。
これがないと、PoCの評価が感覚論になりやすくなります。

「なんとなく良かった」
「便利そうだった」
「現場の反応は悪くなかった」

だけでは、投資判断につながりません。

AI活用には、ツール選定、PoC設計、業務改善、教育、定着までを一本の流れとして見る視点が必要です。

この役割は、AI活用の総合ディレクターに近いかもしれません。

6. CDE（Chief Decision Engineer）

AIで意思決定そのものを設計する役割

６つめは、AIで意思決定そのものを設計する役割です。

AIは情報を集めたり、要約したり、比較したりすることが得意です。
しかし、AIを使えば自動的に意思決定がよくなるわけではありません。

むしろ、AIによって情報が増えすぎることで、かえって判断が重くなることもあります。

レポートは増えた。
選択肢も増えた。
資料も整った。
でも、何を基準に決めるのかが曖昧なまま。

こうなると、会議の質は上がりません。

意思決定設計の役割は、AIを使って情報を増やすことではなく、
決めやすい状態をつくること
です。

たとえば、AI導入候補が10個ある場合に、
「効果が大きい順」
「すぐ試せる順」
「リスクが低い順」
「現場負荷が少ない順」
などの評価軸で整理する。

新規事業アイデアであれば、顧客価値、収益性、実装難易度、競合優位性などの軸で比較する。
経営会議の前であれば、資料を読み込み、重要論点、判断が必要な項目、確認質問を事前に整理する。
投資判断であれば、ROI、リスク、代替案、段階導入案を並べる。

AIは「答えを出す道具」というより、
判断材料を整え、論点を明確にし、比較可能にするための道具として使うことができます。

経営や事業の意思決定にAIを効かせるには、AIの出力だけでなく、判断の構造そのものを設計する必要があります。

AI活用は、ツール導入だけでは終わらない

AIを導入すること自体は、以前よりかなり簡単になりました。
アカウントを作れば、すぐに使えます。
APIをつなげば、業務システムに組み込むこともできます。
ノーコードやローコードのツールも増えています。

しかし、AIを本当に効かせるには、
「どのツールを使うか」だけでは足りません。

誰が使うのか。
どの業務に効かせるのか。
どの判断を助けるのか。
どの体験を変えるのか。
どの現場負荷を減らすのか。
どの出力品質を標準化するのか。
どの順番で導入すれば、組織に無理がないのか。

こうした問いを丁寧に設計する必要があります。

AI活用とは、技術導入であると同時に、
業務設計であり、体験設計であり、判断設計であり、組織変革でもあります。

その意味で、これからのAI導入には、技術者でもあり、翻訳者でもあり、設計者でもあり、伴走者でもあるような役割が求められるのではないかと思います。

まだ仮説であり、だからこそ考え続けたい

もちろん、今回整理した6つの役割は、まだ仮説です。
すべての会社にそのまま当てはまるわけではありません。
業種、規模、組織文化、AI活用の成熟度によって、必要な役割は変わります。

また、実際には6つのポジションがきれいに分かれるわけでもないと思います。
CUXとCPが重なることもあります。
CGとCAIが一体になることもあります。
CDEが経営企画や事業開発と深く結びつくこともあります。

ただ、それでもこのように分けて考える意味はあります。

なぜなら、AI導入の失敗は、技術不足だけで起きるわけではないからです。

使う人の体験が設計されていない。
現場のリアルが反映されていない。
プロンプトが属人化している。
外部資源との接続が弱い。
全体の導入順序が整理されていない。
意思決定に効く形になっていない。

こうした複数のズレが重なったとき、AIは「入れたけれど効かないもの」になってしまいます。

AIを作るだけではなく、
AIを使われるものにする。

AIを導入するだけではなく、
AIを現場に届くものにする。

AIで情報を増やすだけではなく、
AIを判断に効くものにする。

AIを一部の人の便利ツールにするだけではなく、
AIを組織の力に変える。

そのための役割を、もう少し丁寧に考えていきたいと思っています。

AI活用の本質は、もしかすると
「AIに何をさせるか」ではなく、
AIによって、人と組織のどの動き方を変えるか
にあるのかもしれません。

その問いを出発点に、これからもAI顧問という役割の可能性を探っていきたいと思います。

より具体的な内容については以下をご覧ください。

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