目次
- はじめに
- シナリオがなければAIは活きない
- 現場起点のシナリオ設計が必要な理由
- よくある失敗：技術主導で作られた空回りAI
- 逆転事例①：シナリオ主導で定着した製造業の予知保全
- 逆転事例②：カスタマージャーニーに沿った小売業のAI活用
- シナリオ設計のために必要な3ステップ
- シナリオが“導入後の運用”を支える
- シナリオ共有が社内の共通言語になる
- シナリオ設計力を高めるには？
- おわりに──AIの成功は“シナリオ力”で決まる
1. はじめに
AIを導入したが成果が出ない──よくあるこの悩みの原因は、技術ではなく”シナリオ設計”の欠如にあります。本記事では、なぜAIにシナリオが必要なのか、実際にどんな問題を引き起こすのか、そしてどう乗り越えるべきかを、事例とともに解説します。
2. シナリオがなければAIは活きない
AIは”目的達成の手段”でしかありません。
・なぜAIを使うのか
・誰が、いつ、どう使うのか
・どんな業務フローで活用するのか
──これらが明確になって初めて、AIは現場に価値をもたらします。
AI導入の失敗企業の多くは、「何のためにどう使うか」が曖昧なまま、技術的なPoCやツール導入だけを進めてしまっています。
3. 現場起点のシナリオ設計が必要な理由
経営層が掲げる「DX化」の旗印のもと、トップダウンでAI導入が始まることは少なくありません。しかし、AIが日常業務に浸透するには、
- 現場の業務フローに無理なく組み込めるか
- 担当者が使うメリットを実感できるか
- 既存の業務手順やIT環境と整合性があるか
といった現場視点のシナリオが必要です。この“現場起点”がなければ、導入後に「結局使われないAI」になる確率が高まります。
4. よくある失敗：技術主導で作られた空回りAI
事例：ある企業では、AIによる売上予測システムを導入。しかし、実際には：
- 営業担当者はEXCELで日報をつけており、AIの画面は見ていない
- データの登録がバラバラで、AIの予測精度も低い
- 結果的に誰も参考にしなくなった
これは「使う人の業務」と「AI活用のシナリオ」が接続していない典型です。
5. 逆転事例①：シナリオ主導で定着した製造業の予知保全
ある製造企業では、現場担当者が「どのような情報があれば故障を事前に防げるか」を議論し、
- センサーの取り付け位置
- アラートのタイミング
- ダッシュボードのレイアウト
を一緒に設計。その結果、設備保全チームがAIアラートを日常業務に組み込むようになり、稼働停止リスクを30%削減する成果につながりました。
6. 逆転事例②：カスタマージャーニーに沿った小売業のAI活用
小売業では、顧客の行動パターンをもとに、
- 来店動機
- 購入検討タイミング
- 店舗滞在中の関心
などを洗い出し、AIによるレコメンドを「どこで、誰に、どう表示するか」を設計。これにより売上が前年比120%向上。単なるツール導入ではなく、「購買行動に沿ったシナリオ」が成果を生んだ事例です。
7. シナリオ設計のために必要な3ステップ
- 現場ヒアリング：業務の実態・課題・ニーズを言語化
- 業務フローの再設計：AIが介在するポイントを明示
- 活用プロトタイプの作成と検証：仮説をベースに運用シナリオを作成し、テスト稼働
この3ステップを丁寧に行うことで、”定着するAI”をつくることができます。
8. シナリオが“導入後の運用”を支える
AIの運用は、導入よりもむしろ「定着後」の継続活用にこそ課題があります。
- 利用率が低下する
- エラー時の対応が分からない
- 新人が使いこなせない
こうした問題も、運用時のシナリオ（誰が、どう使い、どう判断するか）を事前に設計しておくことで回避できます。
9. シナリオ共有が社内の共通言語になる
プロジェクトが拡大するほど、部門間で「AI活用の認識のズレ」が生まれます。シナリオを言語化しておくことで、
- 意思決定の根拠が揃う
- 実装と運用の橋渡しがスムーズになる
- KPI設計も明確になる
など、チーム間の共通言語として機能します。
10. シナリオ設計力を高めるには？
現場ヒアリングや業務整理だけでなく、
- サービスデザイン
- UX設計
- 業務プロセス分析 といったスキルが求められます。
外部の専門家を巻き込むか、社内にこれらの視点を持つ人材を育てることが中長期では重要です。
11. おわりに──AIの成功は“シナリオ力”で決まる
AIの成功を分けるのは、技術力ではなく「誰が、どのように使うのか」という活用シナリオの質です。ぜひあなたの組織でも、導入前の段階から”シナリオ設計”を組み込み、「使われ続けるAI」への第一歩を踏み出してください。