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【横塚裕志コラム】AIは「曖昧な組織」を許さない

2026.06.02（火）

生成AIの導入が、企業のあらゆる現場で進んでいる。コールセンター、営業、企画、開発。かつて人間が担っていた業務の多くが、AIによって代替・支援され始めている。しかし、多くの企業が直面している現実は、「思ったほど使えない」「PoCで止まる」「現場に定着しない」というものだ。
AIプロジェクトが本格的にならない理由は、AIの性能問題ではなく、企業側の「曖昧さ」にあるように思う。
本コラムは、実際の特定企業の事例ではないが、複数企業の議論や取り組みを俯瞰する中で見えてきた構造問題を書こうと思う。特にコールセンターのAI化は、現在多くの企業で起きている問題を、象徴的に表しているように見える。

１．コールセンターAI化は「IT導入」ではない

コールセンター業務をAI化する場合、一般的には次のようなステップを踏む。

問い合わせ内容の分類
契約確認、トラブル、クレーム、解約など、顧客からの問い合わせを分類する。
担当人材：BA（ビジネスアナリスト）
AI対応範囲の決定
どこまでをAIが対応し、どこから人間が対応するかを決める。
担当人材：BA／業務責任者
オペレーター対応の分析
優秀なオペレーターが、どのような条件で、何を確認し、どう判断しているかを分析する。ここで重要なのは「回答」ではなく「判断」だ。
担当人材：BA＋熟練オペレーター
ナレッジの構造化
判断条件、確認事項、分岐ロジックを整理し、AIが扱える形に変換する。
担当人材：ナレッジエンジニア／BA
AI実装（RAG等）
整理されたナレッジをもとにAIを構築し、問い合わせ対応を可能にする。
担当人材：AIエンジニア／LLMエンジニア
運用設計
AIと人間の役割分担、エスカレーションルール、責任範囲を設計する。
担当人材：オペレーション設計者／業務責任者
継続改善
応答結果を分析し、ナレッジやルールを改善し続ける。
担当人材：業務責任者＋データ分析担当

このように見ると、AI導入とは単なるITプロジェクトではないことが分かる。それは、「業務」と「意思決定」と「責任構造」を再設計するプロジェクトなのだ。

２．AIが必要としているのは「回答」ではなく「判断」

しかし、多くの企業では、このプロジェクトが途中で止まる。最大の壁は、「どこまでAIに任せてよいのか」が決められないことだ。
例えば、強いクレームはAIで対応してよいのか、解約希望顧客をAIに任せてよいのか、こうした問いに対し、企業としての判断が定まらない。
さらに問題は深くなる。優秀なオペレーターを分析しようとすると、現場ではしばしば次のような言葉が返ってくる。「ケースバイケースです」、「相手を見て判断しています」。しかしAIは、「ケースバイケース」を理解できない。

AIが必要としているのは、過去の回答文章ではない。どの条件で、何を確認し、どの価値を優先し、どのリスクを避け、どこで人間へ引き継ぐのか、という「判断構造」なのだ。つまりAIが必要としているのは、単なるデータではない。「会社として、何を優先するのか」という経営判断そのものなのだ。

３．なぜ判断構造が存在しないのか

では、なぜその判断構造が設計できないのか。答えは単純だ。成果が定義されていないからだ。
例えば、コールセンターの目的は何なのか。問い合わせに答えることなのか、顧客満足を最大化することなのか、解約を防ぐことなのか、ブランド信頼を守ることなのか、コストを下げることなのか。これが曖昧なままであれば、判断基準は定まらない。
結果として、オペレーターごとに対応がばらつく。しかし、それが良いのか悪いのかも分からない。評価軸が存在しないからだ。
この状態では、AIに判断を任せることはできない。
なぜなら、「どの判断が正しいか」を決める基準そのものが存在しないからだ。

４．AIは「暗黙の経営」を表面化させる

従来の組織は、人間が空気を読み、曖昧さを補完することで成立していた。しかしAIは違う。何を成果とし、どこまで例外を認め、誰が責任を持つのかが定義されていなければ、安定して動作できない。
つまりAIは、組織に埋め込まれていた「暗黙の経営」を表面化させるのだ。だからAI導入が進まない企業では、技術問題より先に、組織の曖昧さが露呈するのだ。

５．AIが止まる会社では、「誰が決めるか」が決まっていない

さらに根本的な問題がある。それは、「誰が決めるか」が曖昧なことだ。現場は「経営が決めるべき」と考え、経営は「現場で整理してほしい」と考える。その結果、判断基準も責任範囲も定義されないまま、AI導入だけが進められる。
しかしAIは、この曖昧さを許容しない。例えば、「解約抑止」を優先するのか、「顧客満足」を優先するのかで、AIの判断は大きく変わる。つまりAI設計とは、単なるシステム設計ではない。企業として、何を優先するのかという「経営意思」の設計なのだ。

６．AI導入の本質

AI導入の本質は、効率化ではない。業務の目的を定義し、成果を明確にし、判断構造を設計し、責任を定義することだ。つまり、それは単なる「管理」ではない。企業の「マネジメント」そのものなのだ。
AIが企業にもたらしている本当の変化は、自動化ではない。「誰が決めるのか」、「何を成果とするのか」、「どこまでを許容するのか」という、これまで曖昧にされてきた経営判断を、明示的に定義することを企業に迫っているのだ。
AIは企業の能力を拡張する。しかしその前に、企業の前提を暴き出す。つまりAIは、業務を変えているのではない。企業の「経営OS」を書き換えることを要求している。

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