AIの第2幕はオペレーションのスケーリングに関するもの

昨年はすべての取締役会が一つのことを知りたがっていました：AIを採用したかどうか。今年はその質問がさらに難しくなりました。実際にAIでスケールできているのか、そしてAIがまだ手を付けていない事業部門で静かに遅れを取っているものは何か、です。

この区別は重要です。導入は調達のチェックボックスに過ぎません。スケーリングは実際の運用上の決定です。人員数、コンプライアンス、そして何年も同じプロセスを実行してきたチームの慣性に影響します。

McKinseyの2026年調査は1,719人の幹部を対象に、現在44％の組織がAIが企業全体でスケールしていると回答し、前年の38％から増加したことを示しました。実際に重要な数字は次のとおりです：80％の人がAIにより個人的に速くなったと答えました。実際のEBITへの影響を指摘できる企業はわずか37％です。

訳：個人は飛躍していますが、企業はそうではありません。そのギャップについて常に考えており、埋めることが私の仕事そのものです。

2027年に向けて、オペレーションがAIスケーリングが本格化する領域です。私が繰り返し考える4つのポイントです。

COOの仕事がさらに忙しくなった

人々はCOOの役割は純粋な実行だと考えがちですが、そうではありません。COOはビジョンと現実の間に位置し、AIによってその領域は格段に混雑しました。

現在、すべてのチームが独自のAIロードマップを持っています。その全体を俯瞰し、実際に一貫したものになるのか、あるいは単に5つの別々の賭けが並行しているだけなのかを問う人が必要です。

ミスアラインは常にコストがかかります。AIはそれをより速く複合させます。私の仕事は、顧客に影響が出る前に摩擦を捕らえ、計画よりも興奮が先行しがちなときに実行を正しく保つことです。

これはスピードを抑えるブレーキではありません。

必要になる前にスケールを見据えて設計する

小規模企業は、迅速に動く方が良いと感じるため、プロセス設計を後回しにしがちです。AIはその言い訳をさらに手軽にします。

サポートキューにチャットボットを突っ込むことは進歩のように見えますが、実際はそうではありません。同じ未整理の混乱を速くしただけです。本当の仕事は早い段階で取り組み、重要な要素を削らずに10ステップのプロセスを3ステップにできるかを見つけることです。

更新を扱うエージェントは、その下にあるハンドオフロジックの質に依存します。人間が担当していたときにプロセスが曖昧だった場合、どんな技術を上に乗せても曖昧さは残ります。

ゆっくり行くことで速く進む。真実だからこその決まり文句です。

それは官僚的な手続きが増えることを意味するわけではありません。すべてのワークフローステップに明確な所有者があり、モデルが推測せずに従えるほど厳密なドキュメントがあることを意味します。そして、チーム同士が実際に対話し、サイロで構築することがないことを意味します。

これを早期に正しく行えば、成長に伴う人員増加が顧客増加と同率である必要がなくなります。

盲点が真のリスクであり、リスクそのものではない

成長するすべての企業はリスクを抱えています。危険なのはそれを明確に見えないことです。そしてAIは「明確に見る」ことさえも変えました。McKinseyの2026年AI信頼成熟度調査では、幹部の約3分の2がセキュリティとリスクをエージェント型AIを完全にスケールさせる最大の障壁と挙げました。

私の仕事の一部は、オペレーショナルリスクがヘッドラインになる前にそれを見つけることです。自律エージェントは、今や私が人間のように考えるべきリスクの一つです。それは誰かがオンにしたツールではありません。意思決定者であり、たとえ自分が直接レビューしなくても、その出力に対して私は責任を負います。

それは、エージェントが実稼働の顧客データに触れる前に承認フレームワークやコントロールを構築することを意味し、最初のインシデントが会話を強制した後ではありません。これは、特にagentic systemsにとって全く新しい失敗モードに関する、チーム間の会話が増えることを意味します。

リスク管理は決してスピードを落とすことではありません。ビジネスが自らの成長を乗り切れるようにすることです。

まず退屈な作業を自動化する。顧客体験はそれに続くもので、そこから構築されるものではない

AI導入を検討するすべてのプロセスには、私が新入社員に尋ねるのと同じ3つの質問をします：出力の所有者は誰か、故障したときはどうなるか、そして顧客が気付く前にどうやって把握するか。

その3番目の質問は、ほとんどの企業が飛ばすものです。また、MITの研究が静かに裏付けている点でもあります。最高のROIを生む導入は、現在エンタープライズAI予算の半分以上が投じられている営業・マーケティングではなく、バックオフィス業務でした。適格性チェック、照合、文書化。投資家向けデモに決して登場しないものです。

顧客体験はサポート課題として扱われがちです。実際には顧客が目にしない数十の意思決定の総和であり、AIがサービス層に進出するにつれてその傾向はますます強まります。

CXは、期待が自社が約束した内容と合致しているかどうかに帰着します。裏側のプロセスが、AIを優位性にするか、リスクにするかを決定します。

リーダーシップは役職ではなく、オペレーションのリズムである

企業がスケールするにつれて、複雑さは人員数を上回り、AIはそのギャップをさらに速く拡大させます。

私の仕事は、その広がった領域の中で明確さを作り出すことです。エージェントが生成したものを誰がレビューするか。ワークフローが誰も承認していない結果を出し始めた場合、誰がそれを止める権限を持つか。

これは、すでに実施している運用レビューに現れますが、現在は自動化されたものと人間がレビューするものを区別する常設のラインがあります。また、より難しい会話にも現れます。たとえば、あるチームが別のチームが準備できるよりも早くエージェントを出荷したいと考える場合などです。

堅実なオペレーションリズムは、常に急成長する企業が自らの判断を追い越すことを防いできました。AIはそれを省くリスクをさらに高めただけです。

これらは、AIで迅速に進むことに反対しているわけではありません。むしろ、動きと進歩を混同することに警鐘を鳴らしています。

実際にAIでスケールした企業は、12か月後には最初に導入した企業ではありません。むしろ、十分にゆっくりと進むことで速く前進できた企業、顧客への影響について正直であり続けた企業、そして華やかなものを追い求める前に地味な作業を自動化した企業です。

エージェント的AIのスケーリングは技術だけに留まりません。オペレーショナルエクセレンスこそが、その可能性を測定可能なビジネスインパクトへと変えるものです。