AI人材を採用できない企業が、それでもAIを使い始める方法

ご相談の中で最も多く伺うのが「AIを活用したいが、社内に作れる人材がいない」という状況です。

実際、AI人材の採用は待遇面での競争が激しく、求人を出しても応募が集まらない、採用できても自社の業務を理解するまでに時間がかかる、といった声が続いています。

しかし、AI活用を進めるために、必ずしも最初から専門のエンジニアを採用する必要はありません。重要なのは、社内にある業務知識と外部の技術力を組み合わせ、少しずつ自社で改善できる体制をつくることです。

採用できた企業が先に進んでいるわけではない

興味深いのは、AI活用が進んでいる企業が必ずしも専門人材を採用できた企業ではないという点です。実際、自社の業務を最もよく理解している既存の社員が、外部の技術者と組んで進めているケースも多く見られます。

AIエージェントの構築で難しいのは、モデルを扱う技術だけではありません。「どの業務の、どの部分をAIに任せるのか」「どのような結果が返ってくれば業務が改善するのか」を設計することが重要です。

例えば、問い合わせ対応をAIエージェント化する場合、単に質問に回答できる仕組みをつくればよいわけではありません。どの問い合わせをAIで処理し、どのケースは担当者に引き継ぐのか、回答に必要な情報はどこにあるのか、といった業務上の判断が必要になります。

こうした判断には、現場の業務知識が不可欠です。外部から採用した技術者が、入社してすぐにすべてを理解することは簡単ではありません。

そのため、社内の業務担当者が課題や要件を整理し、技術的な設計や実装を外部の技術者が支援するという役割分担が有効です。

業務理解と技術のどちらが不足しているかで、取るべき進め方は変わります。

最初の一歩をどう置くか

AI開発を始める際、最初から大規模なシステムを構築しようとすると、要件の整理や費用、社内調整などの負担が大きくなります。

まずは、日常業務の中からAIを活用できそうな作業を1つ選び、小さく試すことが重要です。

具体的には、次のような手順で進めます。

1. 対象業務を選ぶ：問い合わせへの回答、データ入力、報告書作成など、繰り返し発生している業務を洗い出す
2. 業務担当者を決める：その業務に詳しい社員を担当に据える。プログラミングなどの技術知識は必須ではない
3. 業務の流れと判断基準を整理する：どのような情報を受け取り、何を判断し、どのような結果を返すのかを明確にする
4. 小さく開発・検証する：外部の技術者と協力し、実際の業務に近い環境で試す
5. 改善点を社内に蓄積する：うまくいったことや課題、変更した仕様などを記録し、次の改善に活用する

最初から完璧な仕組みを目指す必要はありません。実際に使ってみることで、想定していなかった例外処理や改善点が見つかることもあります。

内製化は目的ではなく結果

外部の技術者に開発を任せる場合、注意したいのが、開発のすべてを外部に依存してしまうことです。

開発そのものが完了しても、どのような仕組みで動いているのか、どこを変更すれば改善できるのかが社内で分からなければ、追加開発やトラブル対応のたびに外部への依頼が必要になります。

こうした状態を避けるためには、開発と並行して社内に知見を残すことが重要です。

具体的には、次の4つのポイントを意識します。

① 業務要件や仕様を社内で把握する
AIに任せる業務の範囲や判断基準、例外的な対応などを社内で整理します。外部の技術者に要件定義を任せきりにせず、なぜその仕組みが必要なのかを社内でも理解しておくことが大切です。

② 設計や開発の内容を記録する
システムの構成、利用しているAIモデル、外部サービスとの連携方法、設定内容などをドキュメント化します。担当者が変わっても仕組みを理解できる状態にしておくことで、属人化を防ぎ、将来的な改修にも対応しやすくなります。

③ 社内担当者が開発・改善の過程に参加する
開発を外部に任せきりにするのではなく、定期的な打ち合わせや動作確認、改善内容の検討に社内担当者も参加します。実際の開発を通じて知識を身につけることで、少しずつ技術的な判断ができる範囲を広げられます。

④ 運用・改善を継続できる体制をつくる
AIは導入して終わりではありません。利用状況や回答精度を確認し、業務の変化に合わせて改善する必要があります。どのような場合に修正が必要なのか、誰が判断し、どこまで社内で対応するのかを決めておくことも重要です。

こうした取り組みを積み重ねることで、外部に依頼する範囲を少しずつ減らし、自社で対応できる領域を広げていくことができます。

内製化は目的ではなく、選択肢を増やすための手段

開発内製化というと、最終的にはすべての開発を自社だけで完結させることをイメージしがちです。しかし、必ずしもすべてを社内で担う必要はありません。

重要なのは、自社で判断・改善できる領域を増やし、必要に応じて外部の技術力も活用できる状態をつくることです。

例えば、業務要件の整理や日常的な設定変更、簡単な改善は社内で対応し、高度な技術が必要な開発や大規模な改修は外部に依頼する、といった体制も一つの形です。

最初から人材を揃えたり、大規模な開発組織をつくったりする必要はありません。外部の技術者と協力しながら開発を進め、その過程で社内にノウハウや経験を蓄積していくことが、現実的な内製化への道筋となります。

当社では、AIを活用した開発支援だけでなく、業務の整理や開発プロセスの見直し、ドキュメント整備、社内への知見移転までを視野に入れた支援を行っています。

外部の技術力を活用しながら、自社で考え、改善し続けられる開発体制へ。まずは小さな一歩から始めることが、将来の内製化につながります。