「全社のナレッジを統合したい」「顧客対応を完全自動化したい」。
AIに対する期待は膨らむばかりですが、理想を追い求めすぎたプロジェクトは、往々にして失敗します。なぜ多くの企業がAI導入で足踏みをしてしまうのか。
そして、成功する企業はどのようなアプローチを取っているのか。本記事では、AI導入における「失敗のメカニズム」を紐解きながら、リスクを最小限に抑えて成果を出すための戦略について解説します。

1. なぜ「壮大な計画」は頓挫するのか

多くのDX担当者が陥りがちな罠、それは「最初から完成形（100点満点）を目指してしまうこと」です。 例えば、「全社のあらゆるドキュメントを検索可能にし、顧客からの問い合わせにも自動回答し、さらに営業支援も行う」といった要件を最初に定義しようとします。
しかし、これを実現しようとすると、以下のような問題が発生します。

　見積もりの高騰

　期間の長期化

　現場の拒否反応

結果として、経営層から「そんな大金をかけて本当に効果が出るのか？」と問詰められ、PoC（実証実験）すら始まらずに終わってしまうのです。

2. 成功の鍵は「Land & Expand」

つまり、「いきなり全社展開」ではなく、「まずは特定の部署、特定の業務から」始めるのです。
「小さく始める」ことは、妥協ではありません。むしろ、不確実性の高いAIプロジェクトにおいて、リスクを最小限に抑え、社内の信頼（Budget）を獲得するための最も賢い戦略なのです。

3. 「人手不足」は待ってくれない

市場を見渡せば、「人手不足」と「業務の複雑化」は全企業の共通課題となっています。
他社が足踏みをしている間に、まずは「Land（小さく着地）」を成功させ、AI活用のノウハウを社内に蓄積できるかどうかが、数年後の競争力を決定づけます。
では、具体的に「どこから」着地すべきなのでしょうか？ 次回の記事では、最もリスクが低く、効果が出やすい「最初のターゲット業務」について解説します。

（次回へ続く）

関連情報

• ウフル、Agentforceクイック導入支援サービス提供開始
• Agentforceクイック導入支援サービス
• 店舗予約から業務改善まで。 AI電話が変える業界別活用例