ガートナーは2027年末までにエージェントAIプロジェクトの40%以上が中止になると予測している。その原因は技術そのものではなく、コストや不透明なビジネス価値、不十分なリスク管理にある。AI投資を成功に導くためには、AIモデルやベンダーの選定に走る前に、自社の業務のあり方（ワークフロー）を正確に把握しなければならない。本動画では、AIプロジェクトを大惨事に終わらせないために、ワークフローを軸とした5つのレバー（自動化、構築、購入、採用、静観）をどのように引き分けるべきか、具体的な投資マトリクスを交えて解説している。
ガートナーが警告するエージェントAIの大量死
白亜紀の大量絶滅のような事態が近づいていますよね。ガートナーは、エージェントAIプロジェクトの40%以上が2027年の年末までに頓挫するという予測を出しています。なぜでしょうか。この分野に身を置いている人なら、かなり予測がついているはずです。コスト、不透明なビジネス価値、そして不十分なリスク管理。私はこれらすべてを最前線で目にしてきました。これらは現実に起きていることです。
ですから、この見出しを読んで、原因はエージェント技術そのものにあるのだと考えてはいけません。そうではないのです。私たちは、生産性の高い優れたエージェントワークフローが構築され、成果を上げている成功事例を何度も何度も目にしています。だからこそ、これほど膨大な資金がこの分野に流れ込んでいるわけです。
この動画では、みなさんのAIプロジェクトにおける投資ロジックの考え方についてお話しします。価値を真に生み出す部分に適切に投資し、期待外れに終わりガートナーの言う40%のリストに名を連ねてしまうようなレバーに投資しないようにするための方法です。
先月、ある財務部門のリーダーからこんな話を聞きました。CFOから受注から入金までのプロセスにAIを導入したいと言われ、3社のベンダーに見積もりを依頼したところ、3社ともまったく異なる形態のソリューションを提案してきたそうです。しかし、そのどれもが、彼女が実際に行っている業務内容を正確に反映したものではありませんでした。
この分野におけるあらゆる会話が、まさにそのような状態になっていると言わざるを得ません。社内の人間はこれが欲しいと言いますが、それがワークフローの観点からどのように見えるのかを完全には理解していません。そこへ無数のベンダーが押し寄せてきて、これを売りましょう、これこそがあなたに必要なものです、約束します、あなたはAIを理解していないかもしれませんがこれが絶対に必要です、と言ってくるのです。
私たちは一息つく必要があります。いったんベンダーに対するすべてのドアを閉めて、社内でじっくり話し合わなければなりません。どこに投資し、なぜ投資し、エージェントワークフローの観点から何が成功をもたらす可能性が高いのかを。それこそが、この動画のテーマです。
AI投資の本質はワークフローの形状にある
私がこれまで見聞きしてきた会話や、経営幹部から個人的に相談された内容の中で、まず最初に間違っていると感じる点があります。何よりもまず、AI投資はAIに関する問いではありません。それは、私たちの業務の形状に関する問いなのです。
どのAIモデルを使うかという問いは、その下流にあります。どのベンダーを選ぶかという問いも、その下流にあります。ダッシュボードや、構築して披露したいものが何であれ、それらはすべて下流にあるのです。会話全体の根底にあるのは、業務そのものがどのように形作られ、どのように価値を達成しているかということです。
しかし、そのことについて話すのは非常に難しいものです。私たちにはそれを表現するための適切な語彙がありません。そのため、実際の現場では多くのチームがそのステップを飛び越えてしまいます。特に、ベンダーがそのステップを省くように促す場合はなおさらで、多くのベンダーが実際にそうしています。
ここで例を挙げましょう。売掛金管理チームが抱えるAIの課題は、単一のものではありません。彼らには少なくとも6つ、あるいは8つの異なる課題があります。回収の優先順位付け、請求書の照合、顧客へのフォローアップ、例外処理、入金充当、紛争解決、レポート作成、そしてエスカレーションに対応しなければなりません。
これらはすべて、まったく異なる業務の形状をしています。そして、それぞれがまったく異なる投資へとつながります。あるものは購入し、あるものは自社で構築することになるでしょう。これらをすべて1つの提案依頼書（RFP）に詰め込んでしまうケースをよく見かけますが、それではどれか1つをかろうじてこなせる程度の凡庸なツールしか手に入りません。本当に必要な部分を十分にカバーできず、他部署の余計な機能までついてくることになります。決して最適なフィットにはなりません。
プロダクト開発の現場を見ても、状況は同じです。ユーザーリサーチの要約と、仕様書のドラフト作成は異なる形状の業務です。バックログの整理、デザインレビュー、実験の分析、ロードマップの判断、リリースの調整、顧客からのエスカレーション、これらはすべて異なる形状の業務です。自社で構築すべきものもあれば、購入すべきものもあるでしょう。
AIの導入における意思決定の単位は、部門長ではありません。特定の職種でもありません。今私が挙げた、業務そのものなのです。
ここで先に進む前に、簡単な定義をしておきましょう。私がワークフローと言うとき、それはプロンプトのことではありません。オペレーションのループ全体を指しています。どのような情報が入り、システムに何が許可され、どのような出力が優れた成果とされるのか。誰が何をチェックし、何がエスカレーションされ、その結果に対して誰が責任を負うのか、ということです。
AIモデルは、そのループのごくごく一部にすぎません。確かにそれが全体を動かしています。ビジネスの頭脳のようなものですから、ループ内にAIモデルが存在することは重大な意味を持ちます。だからこそ私たちはこのような議論をしているわけですが、それがすべてではありません。適切に投資したいのであれば、モデルの視点ではなく、ワークフローの視点で考える必要があります。なぜなら、みなさんが実際に投資しているのはワークフローだからです。それを改善することこそが、レバレッジを生み出します。
そのレベルに達すれば、問いは格段にシンプルになります。すべてのワークフローは評価可能です。いくつかの明らかな評価基準があります。そのワークフローはどれくらいの頻度で繰り返されるか。そのワークフローでミスが起きた場合のコストはどれくらいか。どれほどの判断力が必要とされるか。そのワークフローは自社固有のものか。市場にすでに解決策が存在するか。次のAIモデルのリリースによって、そのワークフロー自体が不要になる可能性はあるか。ワークフローの出力はどこへ送られるのか。
みなさんには、自社のワークフローについて考えていただきたいのです。優先度の高いワークフローについて、細部まで深く絡み合った構造を理解してください。そして、そこから投資の意思決定へと進むのです。
そこで初めて、構築すべきか、購入すべきか、静観すべきか、そのワークフローを廃止すべきか、あるいはそのための人材を採用すべきか、という判断になります。ワークフローに関して取れる選択肢、つまりレバーは5つしかありません。
完全に自動化して消し去るか、これはワークフローを吸収または削除するとも言えます。あるいは、AIを組み込んで詳細なワークフローを構築するか、これは完全に自動化されてはいなくても、大規模なAIコンポーネントを含む複雑なワークフローになります。または、既存のソリューションを購入して処理するか。あるいは、適切な判断を下せる優秀な人材を採用するか。最後に、何もせずに静観するかです。
ちなみに、多くの場合、解決策はこれらを組み合わせたものになります。そのため、複数のレバーを同時に動かすことを考えなければなりません。たとえば、自社で構築したいと考えた場合、まずは構築するための人材を採用する必要がある、といったケースです。
レバー1：自動化（Automation）
これらのレバーの中で、最も判断しやすいのが自動化です。ワークフローの優先順位を検討していく中で、自動化はほとんどのチームが最も理解しやすいものです。業務を自動化し、削除し、吸収すること。これが適切な判断となるのは、業務が頻繁に繰り返され、明確なパターンに従い、定義可能な例外が特定できて、その成果が優れているかどうかを非常に低コストで検証できる場合です。
IBMのAsk HRは、その素晴らしい一例です。また、それは自社構築の話ではないか、複数のレバーを動かしているのではないかと思われるかもしれません。その通り、複数のレバーを動かしています。もう一つの例は、購入レバーと自動化レバーの組み合わせで、インターコムのFinnなどが挙げられます。Finnはインターコムが提供するエージェントで、繰り返されるカスタマーサポートの問い合わせ対応に特化しています。これを自社で構築する人々もいますが、Finnの場合は購入できるソリューションであり、思想としては同様です。
しかし、それが何であれ、自動化に対して盲信的になってはいけません。システム内のどこに価値があるのか、そしてAIが処理すべき場所と、社内や社外の相手を問わず人間が処理した方が良い場所はどこなのかを見極めることに集中する必要があります。
いずれにせよ、自動化が理にかなうのは、定型的なケースが大半を占め、例外の構造が簡単に理解できる場合です。例外そのものに価値の大部分があるような業務を自動化してはいけません。
そして、これこそが、多くの質の低いエンタープライズAIのデモが失敗する原因だと私は考えています。ベンダーは提案書の中で定型的なケースを示し、買い手はその鮮やかさに感銘を受けて契約を結びます。しかし、実際の運用環境におけるトラフィックの多くが例外処理であることに、買い手は気づいていません。結果として、経営陣は非常に低い精度データを見つめながら、なぜ騙されたのだろうと首を傾げることになります。
誰も嘘はついていません。買い手が間違ったものを購入してしまっただけです。現在、このようなことが多発しているからこそ、私はこの動画を制作しています。
もし、完全なスコアリングのテンプレートや、購入すべきか、構築に投資すべきか、採用すべきか、特定のアプリケーションに対してこれらをどのようにバランスさせるべきかについて、より深い議論を行いたい方は、Substackに非常に詳細な評価基準をまとめてあります。しかし、今回はこの動画の中で、これらの大きなレバーをどのように引き始めるべきかを理解していただくために、話を絞っていきます。自動化は最も簡単なレバーです。
レバー2：構築（Build）
次のカテゴリは、多くの経営幹部が胸を躍らせる一方で、効率的な資金配分の方法を十分に理解していない領域です。つまり、自社での構築についてです。
ここで想定しているのは、選択した業務シートが、固有の性質や多くのエッジケース、例外を抱えているために、既存製品の購入には適していない場合です。自社特有のコンテキスト、つまり自社のデータ、基準、承認プロセス、リスクの閾値などが重要になるケースです。それはみなさんのチーム独自の仕事の進め方であり、競争力の源泉（秘伝のタレ）です。
当然、構築を選択した時点で、相応の投資を行う覚悟ができているはずです。私たちが話しているのはチャットボットのような解決策ではなく、適切な、繰り返しの利くエージェントループを構築することです。そこには特定のスキルや、MCPのようなコネクタ、プラグイン、データ呼び出し、サブエージェント、さらにはその中で呼び出す外部ベンダーのツールが含まれるかもしれません。
先ほど複数のレバーを組み合わせると言ったのを覚えているでしょうか。ワークフローのループ内のごく一部を構成するツールを購入し、それ以外の大部分を自社で構築するという手法もあり得るのです。
ここでの難所は、このワークフローに投入する必要があるデータは何か、このワークフローにおける優れた成果とはどのような状態か、そして構築したワークフローの最終的な出力が本当に素晴らしいものになるという確証をどう得るか、という点にあります。
なぜなら、現時点でも、みなさんがビジネスを継続できている以上、人間がすでにその業務をかなり高いクオリティでこなしているはずだからです。もし簡単に自動化して削除できるものであれば、とっくにそうしていたはずです。エージェント、データ、ツール、コネクタを総動員しなければならないほど、そこには複雑な何かが存在するわけです。
そして、ここで私は問いかけたいのですが、これは普段あまり議論されないことです。みなさんはそのタスクの境界線を定義できていますか。そのワークフローの端から端までを理解していますか。そこに投入されるすべての要素を把握していますか。私はそれらを先ほどいくつか挙げました。そして、最終的に何をもって優れた成果とするかを知っていますか。
なぜなら、開発チームはみなさんの元へ戻ってきた際、「素晴らしいものができました。経営陣が望んだAIを構築しました。完璧です」と言いたくなるインセンティブを持っているからです。その時、みなさんはそれが本当に良いものかどうかを判断できますか。客観的な第三者の目として、これは本当に機能している、あるいは、これは使い物にならないから作り直せ、もしくは私が間違ったミッションを与えてしまったから構築できなかったのだ、と言えるでしょうか。それとも、新しく人を採用する必要があるでしょうか。
価値に関するこのレベルの明確さが、私が耳にしたり、時には同席したりする構築の議論の大半において欠落しています。過去4、5ヶ月の間に、エージェントパイプラインの価値やスキル、インパクトは劇的に向上したにもかかわらず、この的外れな会話が繰り返されています。
購入の意思決定を行う部屋にいる人々は、テクノロジーの進化に合わせて自分たちの議論のレベルを引き上げていません。構築を提案するのであれば、何が優れた成果であるかを経営幹部自身が理解することがどれほど重要であるか、彼らは気づいていないのです。多くの場合、予算がないから購入も採用もできない、だからお前たちで構築しろ、絶対に良いものを作れ、と言いながら、何が良い成果なのかを説明できない。そんなものはソリューションではありません。
これが構築のレベルにおける課題です。
レバー3：購入（Buy）
次に、購入についてお話しします。構築か購入か、という議論はよくなされるので、並べて考えるのが合理的です。
購入において真に問われるのは、購入した製品を自分たちのワークフローに適用し、すぐに価値を生み出す能力が自社にあるかどうかです。ワークフローを対象とする場合、これは従来のソフトウェアを購入する場合よりも遥かに複雑になります。
購入するソリューションが、自社のシステムのどのような基盤の上に載るのかを理解する必要があります。それはデータ基盤でしょうか。システムのどこに位置付けられ、開発チームがそれを適切に統合して価値を引き出せるという確証はどこにあるのでしょうか。これはソフトウェアの世界では常に高度な問いでしたが、従来のソフトウェアは境界線が明確で綺麗な箱だったため、まだクリアな議論が可能でした。
しかしワークフローの場合、購入するソリューションがワークフローの実質的な一部となるため、話はより複雑になります。そのため、私は購入について話す際、しばしばそれらを切り離し、構築する多くのエージェントワークフローに組み込める「プリミティブ（基本コンポーネント）」や「サービス」を購入すべきだと伝えています。これらは比較的容易です。開発チームが気に入れば、何度も再利用してくれるからです。
現在、Stripeなどは非常に導入しやすいエージェントプリミティブを数多く提供しています。大規模な購買決定を下す必要はなく、まずは動かしてみて、それを使って構築を始めれば、開発チームがソリューションをまとめ上げることができます。それは素晴らしいことです。
あるいは、自社システム内で直接構築を進められるようなプリミティブを導入する形もあります。自社で構築したAIが、システム内の他のAIと通信するのを支援するツールなどが登場し始めています。ノートブックツールや、チケット管理に特化したコンテキストツールなど、さまざまな種類のソリューションがあります。これらは、AIエージェントがシステム内の他のエージェントへどのようにコンテキストを伝達するかという根本的な課題を解決するものなので、横展開が想像しやすいでしょう。その一部分だけを購入し、自社固有のツールと統合させ、その周辺を自社で構築していくのです。
そして、法律分野におけるHarveyのように、すべてを一括で提供するベンダーも存在します。それらは水面下で実質的に完全なエージェントパイプラインとして機能しており、法律事務所や法務部門としての自社のワークフローにそれが適合するかどうかを判断しなければなりません。
これら全体を見渡したとき、最も難しく複雑なのがHarveyのようなケースです。Harveyの購入が理にかなっていると、どうやって判断すればよいのでしょうか。
この問いの核心は、みなさんが今日行っている業務を振り返ったときに、それがHarveyの想定する形状に合致しているかどうかです。その判断を下せるほど、彼らのプロダクトを熟知しているでしょうか。ベンダーがワークフローのソリューションを販売している場合、それが法務であるかどうかは関係なく、Harveyはあくまで一例です。ベンダーのワークフローソリューションを購入する際、彼らが描くワークフローの形状とみなさんの業務の形状が、80%から90%重なっていると自信を持って言えるでしょうか。
もしそれだけの重なりがなければ、調整のために想定以上の膨大な作業が発生することになります。そしてAIの時代におけるその調整は、決定論的な従来のソフトウェアの時代よりも遥かに複雑なのです。
レバー4：採用（Hire）
採用について、率直にお話ししましょう。現在、多くの企業が不可能な採用、つまり「パープルユニコーン（実在しない幻の人材）」を探そうとしています。AIの構築ができ、システムアーキテクトであり、エグゼクティブとしての経験を持ち、さらにチェンジリーダーでもあるドメインエキスパート、といった人材です。
稀にそのような人物が存在することもありますが、大抵の場合、みなさんが本当に欲しい人材の定義を模索している間に、市場の優秀なAI人材は他社にすべてさらわれてしまいます。
したがって、AI人材の採用を検討する際により良い問いとなるのは、自分たちが構築しようとしているワークフローが、半年後や1年後にどのような人間の能力を必要とするかを自問することです。そして、現在のチームに欠けているそのピースを補うために採用を行うのです。
それはドメインへの信頼性かもしれませんし、ワークフローエンジニアリング、評価設計、あるいは経営レベルでのオーナーシップかもしれません。それが何であるかは企業によりますが、完璧なAIユニコーンを求めるよりも、その方が遥かに持続可能な採用アプローチです。
私たちはAIの人材難に直面しているため、これは良いリマインダーになるはずです。私の元にも、人材探しを頼めないかという相談が寄せられます。私は多くの人々を知っていますし、多くの人材を探していますし、理にかなう場所で人々を引き合わせています。しかし最終的には、長期的な視点で自社の業務を十分に理解し、チームへの投資方針を明確にし、構築中のワークフローとチームのギャップを連動させられなければなりません。それがあって初めて、ユニコーンではなく、実在する特定の人物に向けた一貫性のある職務記述書（ジョブディスクリプション）を作成でき、市場で適切に評価し採用できるようになるのです。
現在、採用を極めて困難にしている要因の一つは、AIが生成した履歴書、動画のAIディープフェイク、採用にまつわるあらゆる誇大広告、そして市場の複雑さというノイズを振り分けなければならない点にあります。現在の採用市場はまさに機能不全に陥っています。
同時に、企業側も何を目的として採用したいのか、かつてないほど視界が不透明になっています。そのため、自社が作成した曖昧な職務記述書の霧と、混沌とした市場の霧の双方をかき分けて進まなければならない状態です。これはまさに大惨事です。ポジションを埋めるのに何ヶ月もかかり、候補者にとっても企業にとってもフラストレーションが溜まるだけで、まったく合理的ではありません。
もっと具体的に採用してください。ここでも、ワークフローが鍵となります。ワークフローを出発点にすれば、採用すべき定義や、本当に不足しているギャップが明確になり、逆に現在のチームが今後成長してカバーできる領域がどこなのかが見えてきます。
もし、自社のチームや既存のメンバーが半年間でレベルアップし、ワークフローの展開に必要なスキルを獲得できるのであれば、社内の人材を維持すべきです。彼らをトレーニングし、引き上げてください。そのために外部から採用を行ってはいけません。今の時期の採用はそれほどまでに苦痛を伴うものだからです。
この動画を聴きながら、まさに自分がその当事者だと手を挙げている方もいるでしょう。その気持ちはよく分かります。しかし、採用する側に立ってみれば、1万人もの人々が「ここにいます、私です」と手を挙げている状態であり、誰が本物なのかを見極めるのは至難の業です。
そのために、私たちはSubstackと共に「Talent Board」というコミュニティを立ち上げ、採用ポジションの接続や、真のAIスキルの証明を支援する試みを始めています。まだ初期段階ですが、期待を寄せています。私たちが目指すのは、市場の霧を晴らすことです。
Talent Boardのようなツールを活用して、口先だけではなく実際にAIスキルを持っているのが誰なのかを見極めてください。そしてこの動画の内容を真剣に捉え、採用マネージャーとして自らの役割を再定義し、それがワークフローとどう連動しているかを理解すれば、採用活動の成否に関わらず、遥かに良い状態を作れるはずです。市場からAI人材が消え去ってしまう前に、クリアな答えを得て人材を確保できるようになるでしょう。
私のゴールは明確です。採用を選択するのであれば、明確に、そして迅速に採用を行うことです。そのためには、目指すべきワークフローに照らし合わせて定義を行うという、事前の多大な準備が必要になります。
レバー5：静観（Wait）
最後の動きは「静観」です。世界中がAIを導入せよと叫んでいる中では、最も直感に反する行動に見えるでしょう。
誤解のないように言っておきますが、私はAIトランスフォーメーションを進めるべきではないと言っているのではありません。そうではなく、ビジネスにおいてレバレッジを効かせるために、まずはどこにAIを適用すべきか、計画的になるべきだと言っているのです。
企業のビジネス全体にAIトランスフォーメーションが必要であるという前提は、大半の企業にとって妥当なものでしょう。その上で、どこから着手すれば最も大きなレバレッジが得られるかを考えてください。
優先順位の低いワークフローの形状をした業務については、静観することを検討してください。そこから始める必要はありません。企業が変化を管理するためのリソース（チェンジマネジメントの原資）は、定義上、有限です。そのリソースは、最も費用対効果の高い場所に投入すべきです。
ワークフローを変換することで最も大きなレバレッジが得られる場所、つまり従業員がAIネイティブな働き方を学ぶ上で最も効果的な場所にリソースを集中させてください。そこから徐々に変化を広げていけばよいのです。
永遠に待てと言っているわけではありません。1年間待てと言っているわけでもありません。投資をスタック（階層化）し、適切なものが最上位に位置し、不釣り合いなほど大きなレバレッジをもたらすように設計してください。
なぜなら、「待っていては手遅れになる」と主張する人々が世の中にはたくさんいるからです。大局的な意味において、もし「AIを一切やるつもりはない」と言っているのであれば、完全に手遅れであり、企業としても個人としても問題であるという点には私も100%同意します。
しかしその枠組みの中において、これは企業だけでなく個人にも言えることですが、時間の優先順位をどこに置くかを理解しなければなりません。変更のための労力が大きすぎるために、あえて優先順位を下げた方がよい業務も存在するのです。
たとえば、分析システムを再構築しようとする際、SQLクエリの抽出ロジックの変更を急ぐ必要はないかもしれません。なぜならSQLは安定して機能しており、決定論的なデータ抽出が可能で、壊れていないからです。したがってそれは最初に修正すべき対象ではなく、むしろAIでしか実現できない、分析の自然言語による説明やストーリーテリングなど、上流で大きなレバレッジを生み出す領域に集中すべきです。これは小さな例ですが、私が「静観」と言い、それが特定のケースにおいて理にかなうと主張する理由を物語っています。
記述できない業務は自動化できない
さて、この動画全体を通じて、私が一貫して示唆してきた1つの原則があります。ここでそれを非常に明確に述べておきます。
この動画から他のすべてを忘れてしまったとしても、これだけは覚えておいてください。「記述できない業務を自動化してはならない」という原則です。
これは、すべてのAI投資レビューの場に掲げられるべき言葉です。自分たちが行っている業務を、プレーンな言葉で正確に記述できないのであれば、つまり、何が入力で、何が出力で、どのような基準があり、何が例外で、誰が責任者なのかを説明できないのであれば、適切な投資判断を下すことは極めて困難になります。
現在、多くのAIプロジェクトが、この議論が結論に至る前に失敗しています。なぜなら、AIの導入を提案するチームが、今私が述べたようなクリーンで明確な言葉を持たず、自分たちの意図を語れていないからです。彼らはベンダーに対する大雑把な要求の中に、20個もの異なるワークフローを隠蔽しています。6通りもの異なる解釈ができる大雑把なアウトプットについて語り、会議室にいる全員がそれを異なる意味で捉えています。採用の職務記述書にも大雑把な言葉を並べ、面接官ごとに異なる基準で評価を行っています。
AI投資から確実なインパクトを得るために、どうか具体的になってください。
実務的なレイヤーにおいて、エージェントの業務を実際に有用で高収益なものにするための具体的な方法については、本日のSubstackで徹底的な深掘りを行っています。今回の会話全体と深く結びついている内容です。この動画の中では時間が足りませんでしたが、リーダーとして、構築・購入・採用・静観の意思決定を下すためには、エージェントの能力とワークフローをエンドツーエンドで思考しなければならないという重要なリマインダーです。ぜひそちらも深く掘り下げてみてください。
意思決定のためのAI投資マトリクス
それでは、さらに踏み込む前に、私が大好きなクラシックな投資マトリクスを見てみましょう。多くの取締役会の資料で目にしてきた形のものです。投資マトリクスを用いて、どのように意思決定を導くかを整理します。
ここには2つの軸があります。最初の軸は、その業務が自社にとってどれほど「固有（特定）」のものかという軸です。極めて特異なものか、あるいは非常に一般的で、同業界の誰もがやっていることか。たとえば、通信業界においてカスタマーサービスは誰もがやっており、固有のものではありません。特別ではないのです。しかし一方で、長期的なマーケティング施策と連動した、自社独自の非常に特殊なプラン切り替えのインセンティブ設計があり、他社がそれを真似できないのであれば、それは固有の業務と言えます。
2番目の垂直軸は、その領域におけるAIの「市場ソリューションの成熟度」です。これは当然、業界によって大きく異なります。
極めてハイレベルな視点ですが、これには常に4つのボックスが存在し、ここからエッセンスを汲み取っていただきたいのです。
まず、業務が一般的（コモディティ）であり、市場が成熟している場合。これは明白な「購入（Buy）」です。AI以外の例で言えば、標準的な人事や給与管理のためにWorkdayを購入するようなものです。決済の仕組みとしてStripeを購入する、あるいは標準的なヘルプデスクのニーズに対して標準的なヘルプデスクソリューションを購入するのも同様です。業務が共通化されているため、購入するのが合理的です。
次に、業務は一般的であるものの、市場がまだ成熟していない場合。この場合は、限定的なプロトタイプを作成するか、あるいは「静観（Wait）」すべきです。そのカテゴリ自体がまだ定義の最中にあります。12ヶ月後には全く異なる姿になっているかもしれないツールカテゴリに対して、5年契約を結ぶべきではありません。もしここに投資したいのであれば、そのカテゴリで勝者になるチャンスを掴むために、プロトタイプを作成し自社で構築を行うことになります。これは、企業のビジョンや目指す方向性に依存します。
続いて、業務が自社固有のものであり、市場にいくつかの有用なプリミティブ（構成要素）が存在する場合。この場合は、プリミティブを購入してください。ビルディングブロックや、呼び出し可能なツールを購入するのです。ただし、すべてが動作するワークフローそのもの、すなわち価値が宿る場所は、自社で所有し構築します。野心的なチームの多くは、現在この領域に位置しているべきです。コネクタを購入し、モデルを購入し、オーケストレーションを購入し、そして基準（スタンダード）は自社で所有するのです。もちろん、独自のオープンウェイトモデルを立ち上げている人々もおり、それも一つの方法です。いずれにせよ、ベースは自社で構築し、必要なビルディングブロックを随時取り込んでいきます。
最後に、少し境界線が曖昧な部分もありますが、業務が自社固有であり、市場が非常に薄く未成熟である場合。これは間違いなく「構築（Build）」すべきです。そこにこそ価値があるからです。そして、そのカテゴリを自社で支配できるような方法で構築を進める必要があります。これは非常に分かりやすい判断です。
ちなみに、採用（Hire）はこのグリッド全体を横断する要素です。採用を正しく行うためには、まずワークフローを定義しなければなりません。ここでプロのアドバイスですが、定義しようとしている業務が、社内の誰も定義できない種類のものである場合、たとえばそこに高い信頼性が必要で、枠組みを設定し、何が優れた成果であるかの基準を作らなければならないにもかかわらず、「そんなことができる人間が社内にいない」と頭を抱えているのであれば、それこそが「採用」をすべきサインです。みなさんの次の投資対象は、おそらく「人」です。それがどのような人物であるべきか、そして彼らの役割をどのように定義すれば、より大きなワークフローの意思決定がビジネスにとって有益で正しく、長期的なインパクトをもたらすものになるかを考える必要があります。
エグゼクティブに求められる新しい資本配分
これが、経営幹部（エグゼクティブ）の役割が変わることを意味しているかと言えば、完全にその通りです。私たちは、資本配分の方法の変化と、それを正しく行うためにエージェントワークフローをより詳細に理解する必要性について話しているのです。
経営幹部の仕事は、世の中のすべてのツールを自ら1つずつ評価する人間になることではありません。私はそんなことは推奨していません。仕事の本質は、投資しようとしているワークフローについて十分に理解し、適切な資本配分の決定を下すことです。私たちがやっているのはまさにそういうことです。採用するのか、構築するのか、購入するのか、静観するのか、これらはすべて資本配分の決定です。
何が重要な成果なのか、何が問題の枠組みなのか、どのワークフローを優先すべきなのか、その組み合わせの中でどこに人材を配置すべきなのかを定義し、AIによって解放し優先すべき大規模なワークフローに向けて、チームが成功できる環境を整えることが求められます。
したがって、私が提唱しているのは、CEOが「AI戦略を立てよう」と言い出すような、AIを1つの巨大な曖昧な塊として議論することではありません。そんなことはやめてください。そうではなく、ワークフローを凝視し、それらのワークフローを深く理解した上で、適切な投資判断を下していくアプローチです。
最後に1つ、締めくくる前にお話ししておきます。私がよく耳にする、この議論の非常に安易なバリエーションとして、議論を「AI対人間」の対立構図に仕立て上げようとするものがあります。私はそれを真剣な議論だとは思いませんし、多くの場合、何の役にも立ちません。
この対話の真に厳粛なバリエーションにおいては、人間がどこで時間を最大化すべきか、どこでレベルアップすべきか、採用すべき人材のギャップはどこにあるのか、そして、自動化によって特定のタスク群が処理されるようになる中で、ある職種ファミリー内でのリソース配分をどのように変革すべきか、が問われます。これこそが、遥かに真剣で、生産的で、有用な会話です。「AIが人間を置き換えるか否か」といったドラマに満ちた会話ほどには、表に出てこないかもしれませんが、こちらの方が本質です。
このビジョンにおいて残される人間の業務は、ビジネスの核心にAIと強力なエージェントシステムを据えることで、より大きなインパクトを持ち、より高いレバレッジが効くようになります。そして、それを正しく機能させることこそが、まさに「人間」の課題なのです。
ですから、これはAIが労働者を置き換えるという話ではありません。不釣り合いなほど巨大な価値を解放する投資判断をいかに下すか、という話なのです。それによって、ガートナーの言う40%の失敗リストから脱出し、エージェント投資から本質的なリターンを得られる場所へと到達できるのです。
すべてはワークフローに始まり、ワークフローに終わります。もし、この動画から1つだけ持ち帰るとすれば、自社のワークフローを理解し、それらについて具体的に語れるようになり、ビジネスにおいて最も重要な特定のワークフローに対して個別の投資議論を行ってください。その実践こそが、「AI戦略が必要だ」という言葉から始まる大半の会話が決して到達できない、確実な成功へとみなさんを導くことになるでしょう。
幸運を祈ります。また次回お会いしましょう。
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