AI Agent活用の広がりとともに顕在化する、企業の3つの課題
Biz Architectsの取り組みを通じて、AI活用において企業が直面する主な課題が明らかになっています。
1. 新しいAIツールを増やすことが、本当に最適なのか
多くの企業がAI活用のために新たなSaaSやAIツールを導入する一方で、既に契約しているMicrosoftやGoogleなどの既存基盤を十分に活用できていないケースが見られます。重要なのは、ツールの数を増やすことではなく、既存のIT環境や契約資産を活かしながら、自社の業務にAIを組み込むことです。Biz Architectsでは、企業が保有するエンタープライズ基盤を最大限に活用し、不要なツールの追加を抑えながらAI Agentを業務に実装するアプローチを推進しています。
2. データはあるが、AIが使える状態になっていない
営業情報、顧客情報、商品情報、社内規程、過去の提案資料など、AI活用につながるデータは社内に蓄積されていても、複数のシステムやファイルに分散していることがあります。これにより、必要な情報を必要なタイミングで取り出せないという課題が生じています。AI Agentを効果的に活用するためには、データの導入だけでなく、企業が保有するデータをAIが活用できる状態に整理することが重要です。
3. AIを導入しても、自社にノウハウが残らない
外部サービスやベンダーにAI活用を依存すると、短期的には導入が進む一方で、社内にAI活用のノウハウが蓄積されにくいという課題があります。AI Agentは導入して終わりではなく、業務や組織の変化に合わせて継続的に改善していく必要があります。そのため、AIを自社の資産として蓄積し、将来的に自社で運用・改善できる状態を築くことが重要であるとBiz Architectsは考えています。
実際の企業支援から見えてきたAI活用の課題と解決策
飲食業界では、属人的な業務をAIで仕組み化し、経営と現場双方の改善へ
飲食業界では、店舗ごとの業務やシフト管理が属人的になりやすく、人件費コントロールのばらつきや、店長の異動・退職によるノウハウの喪失などが課題となっています。Biz Architectsは、現場へのヒアリングを通じて、既存の評価制度だけでは捉えきれないスタッフごとのスキルや経験、現場で培われた「暗黙知」を言語化し、AIに組み込むことで、企業ごとの業態や運営方法に合わせたシフト作成の仕組みづくりを進めています。これにより、シフト作成にかかる業務負担の軽減に加え、本部による人件費のコントロールや労務管理の高度化、スタッフの休暇取得や働きやすい環境づくりなど、経営と現場の双方の改善を目指しています。
製造業では、社内に蓄積された技術やノウハウの活用が課題に
製造業では、長年の事業活動を通じて蓄積された技術情報や製品情報、営業ノウハウなど、企業独自の知識やデータが豊富に存在します。Biz Architectsは、こうした情報をAIが参照・活用できる企業独自のナレッジとして整理し、若手社員の営業活動や問い合わせ対応、提案準備などへの活用を支援しています。これにより、ベテラン社員の経験や担当者個人に依存していた製品知識・営業ノウハウを組織全体で共有し、営業活動の効率化や情報活用の標準化につなげることを目指しています。
「Biz AI Works」について
「Biz AI Works」は、企業が既に保有しているMicrosoftやGoogleなどのエンタープライズ基盤やデータ資産を活用し、AI Agentの導入・開発から運用、内製化までを支援するサービスです。AI戦略の策定、データ基盤の整備、AI Agentの開発、業務自動化、運用支援、社内へのノウハウ移転・内製化支援まで、企業の状況に応じた一気通貫の支援を提供しています。
Biz Architects株式会社
本社:〒150-0002 東京都渋谷区渋谷二丁目12番4号 ネクストサイト渋谷ビル5階
代表取締役社長:大江真揮人
事業内容:戦略支援・実務支援・AI/DXサービスを始めとする経営コンサルティング、人材育成に向けた研修及び人材紹介サービス
ウェブサイト:https://biz-architects.co.jp/
AI Workstyle Lab編集部コメント
Biz Architectsが提唱する「AIの自社資産化」は、特にリソースが限られる中小企業にとって、AI導入を単なるコストではなく、持続的な競争力へと転換させる重要な視点を提供します。既存のIT基盤や社内ノウハウを最大限に活用し、AIを内製化・成長させるアプローチは、業務効率化だけでなく、新たなビジネス価値創出にもつながるでしょう。今後、多くの企業がこの「自社資産化」というキーワードを軸に、AI戦略を再構築していく可能性を秘めていると考えられます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

