AI導入がコストになるか、利益になるかの分かれ目。経営者が理解すべき、“再現性”と“確率性“の新しい役割分担

生成AIの活用や業務DXが加速する中、「AIを導入したいが、何から始めればいいかわからない」「導入したものの現場に定着しない」といった課題を抱える企業も少なくありません。重要なのは、ツールを導入することではなく、自社の業務や現場に合わせて“どう活用するか”という視点なのではないでしょうか。

本記事では、連結会計コンサルやメーカーでのPM、SIerでの新規事業企画、コンサルティングファームなどで経験を積み、リベロエンジニアのCOO（最高執行責任者）・CRO（最高リスク責任者）の森本晃弘が、現場視点を交えながら解説します。

多数の企業に対して、新規事業開発、DX推進、業務効率化などを支援してきた経験をもとに、AI導入や業務改善を進めるうえでの考え方や実践的なポイントをお届けします。

なぜ多くの企業でAI導入は失敗するのか

多くの企業でAI活用が本格化し始めています。しかし実際には、「とりあえず生成AIを導入した」「PoCは実施したが業務に定着しない」「既存システムとAIの役割が曖昧」といった課題を抱える企業も少なくありません。

その理由はシンプルです。多くの企業がまだ、“既存システムの延長線”としてAIを捉えているからです。

これまでの情報システムは、「正しいデータを、正しく処理すること」を目的として進化してきました。一方、AIが得意なのは、「データから意味を見つけ、意思決定を支援すること」です。

つまり今後は、“再現性”が求められる領域と、“確率性”が価値になる領域を切り分けて考える必要があります。AIは既存システムを置き換える存在ではなく、「既存システムの上で、意思決定を支援するシステム」として捉えることが重要です。

既存システムで最も重要なのは“再現性”

ERP（企業資源計画）や、会計・勤怠管理などの既存業務システムでは、正確性・再現性・監査性・統制が求められます。これらを保証すること自体が、システムの価値です。

例えば、会計数値、勤怠時間、給与計算などの結果が、昨日と今日で変わってしまう場合、企業経営そのものに重大な影響を与えます。そのため、既存システムは“決められた処理を、正確かつ安定的に実行する”方向へ進化してきました。

この方向性は、AI時代になっても変わりません。むしろAI活用が進むほど、“正しいデータ基盤”の重要性はさらに高まっていきます。

AI活用で重要なのは“確率性”

一方、AI活用で重要になるのは、“確率性”という考え方です。昨今、活用が本格化している生成AIは、本質的に“もっとも可能性が高い答え”を推定しています。

つまりAIは、「100%固定された答えを回答させること」よりも、「複数の可能性を探索すること」に強みがあります。

例えばAIは、以下のような領域で非常に高い効果を発揮します。

• 情報不足の中で仮説を立てる
• 不足情報そのものを発見する
• データの特徴やパターンを見つける
• 異常値や相関関係を検知する
• 大量情報を要約する

これは、実は経営判断そのものに近い状態です。経営では、情報が十分に揃っていない、正解が存在しない、将来を予測する必要がある、という状況が多く存在します。

つまり、AIは“業務を完全自動化するため”ではなく、“意思決定の質を高めるため”に活用することが重要です。

AI時代、システムは“2層構造”で考える必要がある

既存システムでは、INPUT（入力）・PROCESS（処理）・OUTPUT（出力）のいわゆる「IPO」で整理されることが一般的でした。しかしAI時代は、このIPOを“再現性層”と“確率性層”の2層に切り分ける必要があると考えています。

リベロエンジニアでは、この2層に切り分けた内容を「AI活用フレームワーク」として整理しています。このフレームワークにより、取り扱うデータが既存システム側なのか、AI側なのかを可視化することが可能になります。

AIは既存システムを置き換えるのではなく、既存システムの上位レイヤーとして、“意味を発見する役割”を担う存在となります。

AI時代におけるIPO（入力・処理・出力）の進化

では、この2層構造において、従来のIPOはどのように変わるのでしょうか。

INPUTは「入力」から「理解」へ

従来のINPUTは、CSV、API、基幹連携など、定義済データの取得が中心でした。しかし今後は、PDF、音声、メール、商談記録、画像など、非構造データが急増します。ここでAIは、OCR、要約、名寄せ、属性推定などを通じて、“データを理解しながら入力する”役割を担い始めています。

PROCESSは「計算」と「探索」に分離される

ここが経営上、最も重要なポイントです。PROCESSには、実は以下の2種類が存在します。

再現性（PROCESS）：会計ロジック、KPI集計、月次確定など、従来システムが担うべき領域です。毎回同じ結果が必要であるため、ここをAIへ全面委譲するのは危険です。

確率性（PROCESS）：要因分析、異常検知、相関探索、仮説生成など、“考える工程”です。ここではむしろ「人間が思いつかなかった視点」に価値があります。AIは“正しい計算機”ではなく、“優秀な分析パートナー”として使う方が成功しやすいと言えます。

OUTPUTは「報告」から「意思決定支援」へ

生成AIが最も強いのは、実はOUTPUTです。従来のレポートは数値表示やグラフ表示が中心でしたが、経営者が本当に欲しいのは「だから何なのか？」という答えです。AIは数値変化や相関、異常値から、「利益率低下の主因は、低粗利商品の構成比増加です」のように、経営言語へ翻訳することができます。つまりOUTPUTは、“表示”から“解釈”へと変わっていきます。

まとめ：AI活用で本当に重要なこと

AI活用で重要なのは、「何を自動化するか」だけではありません。むしろ重要なのは、「AIに何を考えさせるか」です。

そのためには、正しいデータ、統一された定義、信頼できるデータ基盤が必要になります。これまでは「正しいデータを持つこと」自体が競争力になる場面も多くありましたが、今後は「正しいデータ」＋「データから意味を発見する力」が競争力の源泉になっていきます。

AI時代の情報システムは、「再現性システム」＋「確率性システム」という二層構造へ進化していきます。そして企業に求められるのは、「正しいデータを集めること」だけではなく、データから次の意思決定を導く力です。

AIは、既存システムを置き換える存在ではありません。むしろ、経営判断の解像度を上げる“解釈レイヤー”として、企業競争力をサポートするシステムとして活用していくことが重要です。