「『後回し業務』に時間を充てるな」 生成AIで成果が出ない企業にガートナーが提言：AIニュースピックアップ

生成AIの導入から2〜3年を経ても、期待通りのROIが得られないという企業は多い。個人の作業時間が短縮できても、それが組織全体の成果につながらないのはなぜだろうか。

[エンタープライズ編集部，ITmedia]

　ガートナー・ジャパン(以下、ガートナー）は2026年4月21日、生成AIによって生産性向上を実現するための指針を発表した。

　生産性の向上を目的として生成AIを導入する企業は増加する一方だ。しかし、導入から2〜3年が経過した今、「期待したほどの投資対効果（ROI）が出ていない」という声が聞かれるようになった。個人的なタスク処理に要する時間を生成AIで削減できても、組織全体の成果につながらないケースも多い。

　作業時間の短縮を組織の成果に結び付けられる企業と、そうでない企業を分けているものは何か。ガートナーは、その違いを「ある能力」の形成にあるとみている。

生成AIの成果を左右する“ある能力”

　生成AIを使いこなすための「ケイパビリティ」（能力）の形成こそが、生産性向上の本質だとガートナーは指摘する。同社の亦賀忠明氏（バイスプレジデントアナリスト）は、AIを業務効率化を支援する道具としてではなく、人間の能力そのものを拡張する存在として位置付ける。

　「成果を左右するのは、生成AIをこの観点で使いこなすWILL（意思）とケイパビリティ（能力＝AI筋肉）を持つ人材がいるかどうか、そしてそれを発揮できる環境が整っているかどうかだ。企業には単なるツール導入ではなく、個々人のWILLを尊重し、引き出しながらケイパビリティを高める組織的な取り組みが求められる」（亦賀氏）

　生成AIで生産性を向上させるためには、個々人が自らの意思に基づいて業務で試行錯誤しながら使い方を身に付ける過程が欠かせないというのが同社の見解だ。

　その他、ガートナーが提言する生産性向上に向けた取り組みは次の通りだ。

1.　「Jカーブ」を踏まえてROIを評価する

　ガートナーは、生産性が直線的に伸びるわけではないことを指摘する。テクノロジーの導入時は生産性が一時的に低下し、その後は向上に転じるいわゆる「Jカーブ」の成長曲線を描くことが指摘されている。生成AIもこの例外ではなく、習熟までに生産性が一時的に低下する可能性がある。導入直後に「ROIが出ない」と結論付けるのは早計で、能力形成にかかる時間を踏まえた評価が求められる。

2.　段階的なアプローチを取る

生成AIの効果は、導入直後から全員に一律に現れるものではない。まずケイパビリティを持つ人材が先行して成果を出し、それを組織全体に展開する段階的なアプローチが有効だと述べる。

3.　後回ししてきた業務に余剰時間を充てるな

生成AIによって生まれた余剰時間の使い方にも注意が必要だ。余剰時間は別の身近な業務に充てられがちで、それが後回しにしていた業務であれば、既存業務の延長にとどまり、新たな価値創出につながらない可能性がある。組織として新たな価値を生み出すためには、価値創出型の業務に時間を再配分することが欠かせない。これはマネジメント層が設計すべき領域だ。

　亦賀氏は、生成AIの本質はツール導入ではなく仕事の再設計とマネジメントにあると強調する。「『AIが業務を代替する』という議論が多く見られるが、その結果として人とAIの仕事のバランスや役割を将来に向けてどのように再定義するのかを決めるのは、マネジャーであり経営者だ。管理職や経営層はこの課題を『ジブンゴト』として捉え、People-Centric（人間中心）の観点から人を『大事に、元気に、活躍いただく』責任ある将来像を示す必要がある」