CAIO（Chief AI Officer）は必要になる。AI導入を片手間に任せてはいけない理由

CAIO（Chief AI Officer）は必要になる。AI導入を片手間に任せてはいけない理由

これからの企業には、CAIO（Chief AI Officer）、つまりチーフAIオフィサーと呼ばれる役割が必要になると考えています。

ただし、私が言いたいのは「AIに詳しい人を役員にすればいい」という話ではありません。CAIOは、AIツールの紹介係でも、社内勉強会の責任者でも、流行りの肩書きでもありません。

CAIOとは、AIによって会社の経営指標を改善する責任を負う役員です。

利益率が改善したのか。売上が増えたのか。社員の労働時間が短縮されたのか。今まで時間がなくてできなかった業務ができるようになったのか。提供している商品やサービスの価値が深まったのか。

AIを導入した結果、会社に何が起きたのか。そこに責任を持つ人が必要になる、という話です。

AIは「全員で少しずつ触るもの」だけではない

いま多くの会社で、AI活用の促進が行われています。

その中でよく見るのは、経営側が現場に対して「これからはAIだから、各自で触ってみてください」と伝える進め方です。全社員にAIツールを配る。勉強会を開く。各部署で試してもらう。誰かが簡単な業務アプリを作る。画面上では動く。周囲に見せると「すごい」と言われる。

ここまでは悪いことではありません。まず触ってみることには意味があります。

ただ、それだけで会社が変わるかというと、かなり難しいと思っています。

AIは、広く浅く全員に少しずつ責任を持たせれば自然に浸透するものではありません。むしろ、特定の責任者と専門部門に100%のリソースを集中させるべき領域です。

AI導入は、片手間で進められるほど軽い仕事ではありません。何か一つを業務に組み込もうとするだけでも、判断の回数が非常に多い。どの業務を対象にするのか。どこまで自動化するのか。どこに人の確認を残すのか。既存の運用を変えるのか。AI側を業務に合わせるのか。誰に使ってもらうのか。どう定着させるのか。

ひとつひとつは小さな判断でも、それが連続します。通常業務を抱えた人に「ついでにAIもやっておいて」と任せても、深い実装まで進みにくいのは当然です。

7割できたアプリは、まだ導入されていない

AIで業務アプリのようなものを作ることは、以前よりかなり簡単になりました。

自分が日々行っている作業を、自分なりに自動化する。Aさんも作る。Bさんも作る。Cさんも作る。目的は似ているのに、少しずつ違うツールが生まれる。それぞれが自分の作ったものを使おうとする。

その時点では、会社の中でAI活用が進んでいるように見えます。

しかし、実際の日々の多忙な業務の中では使われないことがあります。見せるところまではできる。けれど、自分でも使い続けない。組織としてどれを正式に使うのかも決まらない。結果として、AIのコストは払っているのに、業務はほとんど変わっていない。

これは、かなり多い「なんちゃってAI導入」だと思います。

AIによって、7割、8割、場合によっては9割くらい完成しているように見えるものは作りやすくなりました。ただ、システムが組織に導入されるというのは、そこから先の話です。

実際に使う人の業務に入れ込む。バグを潰す。業務に支障が出ない品質まで高める。使う人に認識してもらう。使ってもらえるようにナビゲートする。意見を受け取り、改善する。運用上の例外に対応する。

ここまでやって、ようやくシステムは組織に組み込まれます。

AIで簡単にアプリを作れるようになると、「ここまで作ったので、あとはよろしく」という状態が起きやすくなります。本人は相当進めたと思っている。しかし、実利用に耐える状態まで持っていく最後の工程は、誰も引き受けていない。

残りの1割に見える部分こそ、実は導入の本体です。

CAIOは、AI利用率ではなく経営成果に責任を持つ

CAIOに求められる責任は、「社員がAIを使っているかどうか」ではありません。

もちろん、利用状況を見ることは必要です。似たようなツールが乱立していないかを整理することも必要です。最後の品質、運用、周知、改善まで見届けることも必要です。

しかし、それらはあくまで手段です。

CAIOが最終的に責任を持つべきなのは、AIによって会社に明確な利益が出たかどうかです。利益率が改善したのか。売上が増えたのか。労働時間が減ったのか。提供価値が深まったのか。

AI導入が経営指標にどう影響したのか。そこまで見なければ、AI活用は活動報告で終わります。

その意味で、CAIOはAIに詳しい人ではなく、AI領域に責任を持つ経営者です。AIの理解は当然必要です。ただし、それ以上に必要なのは、経営指標に対する責任感です。

兼任では、逃げ道が残る

現実的には、最初は既存の役員がAI担当を兼ねる会社も多いと思います。

ただ、本気で短期間にAIを実装し、会社の数字を変えようとするなら、私は専任のCAIOを置くべきだと考えています。

人は、責任が半分になると、もう半分を別の事情で補おうとします。財務も見ている。マーケティングも見ている。既存事業も見ている。その状態では、AI導入がうまく進まなかった時に、どこかに逃げ道が生まれます。

「財務はうまくいっている」 「既存事業が忙しい」 「AIはまだ検証段階だった」

そうした言い訳が残ると、AI導入は経営責任になりません。

CFOが財務に責任を持つように、CMOがマーケティングに責任を持つように、AIによる経営改善に責任を持つ役員が必要になる。私はそれがCAIOという役割だと思っています。

重要なのは、肩書きの新しさではありません。AIという領域に対して、誰が逃げずに責任を負うのかです。

AI部門は、受け身の窓口ではいけない

CAIOの下には、AI専門部門も必要になります。

この部門は、各部署から依頼を受けてツールを作るだけの受託部門ではありません。各部署の業務を見に行き、改善余地を探しに行く部門であるべきです。

AI導入は、現場から常に歓迎されるわけではありません。現場の人にとっては、覚えることが増える。今までのやり方を変えなければいけない。脳を使う量も増える。その一方で、すぐに給料が上がるわけではない。

だからこそ、現場任せでは進みません。

AI部門は、業務を観察し、改善余地を見つけ、実装し、使われる状態まで持っていく。そして、その結果を経営指標に接続する必要があります。

受け身で質問を待つだけでは、「質問が来なかったので変化なし」で終わってしまいます。それでは、CAIOが責任を負う意味がありません。

最初の3か月でやるべきこと

CAIOやAI部門を作る場合、最初から細かい数値目標を置きすぎるよりも、まずは責任範囲を明確にすることが重要だと思います。

AI業務に専門で向き合うこと。AIによって会社の事業や経営指標を改善する責任を負うこと。その前提を、会社として明確にする必要があります。

そのうえで、最初の3か月でやるべきことは大きく三つあります。

一つ目は、会社の業務を棚卸しすることです。今までやっていた作業のうち、効率化できるものは何か。今までやりたかったが、時間がなくてできなかった業務は何か。AIによって新しく可能になる業務は何か。

二つ目は、提供価値の深化を見ることです。AIは、社内作業を減らすためだけのものではありません。技術的にできることが増えたことで、顧客に提供している商品やサービスの価値を深められないかを考える必要があります。

三つ目は、各部署との関係性を作ることです。AI部門が一方的に現場へ入り込んでも、実装はうまくいきません。各部署にAI連携の窓口となる担当者を置いてもらい、業務の認識合わせを行い、着手する案件を選ぶ。可能であれば、最初のモックアップまで作る。

この段階で重要なのは、大きなスローガンではありません。業務の棚卸し、部署との連携、着手案件の選定です。

すべての会社が専任CAIOを置けるわけではない

一方で、すべての会社が今すぐ専任CAIOを置くべきだとは思っていません。

10人から30人規模の会社で、社長一人が直接マネジメントしているような段階では、専任CAIOを置くのは現実的に難しい場合が多いはずです。本当に優秀なCAIOを採用しようとすれば、年収で数千万円の世界になる可能性があります。

理想としては、AIに責任を持つ人を置いた方がいい。ただし、採用できるか、報酬を払えるか、権限を渡せるかという問題があります。

一方で、100人を超える規模、とくに100人から1000人未満くらいの会社では、AI導入の責任が曖昧になりやすくなります。社長がすべてを直接見るには大きく、かといって大企業ほど組織が固まりきっているわけでもない。この規模では、CAIOやAI専門部門を置く価値が出やすいと考えています。

ただし、CAIOという言葉だけが先に広がることには注意が必要です。

まだ、CAIOやAI専門部署を置いている会社は多くありません。完成された正解がある領域でもありません。だから、今の段階で「こういうCAIOは失敗だ」と偉そうに断じるべきではないと思っています。

まずはやってみることが大事です。

ただし、肩書きだけを作り、経営指標への責任がないのであれば、それはCAIOとは言いにくい。AIに少し詳しい人を置いただけでは、会社は変わりません。

これから見られるのは「誰がCAIOなのか」

AI担当役員やAI部門があることは、外部に対してその会社がAIに真剣に取り組んでいることを示す材料になります。

ただ、次に見られるのは「誰がCAIOなのか」です。

役職だけを作る会社は増えると思います。AI時代には、それらしい言葉を掲げるだけの動きも増えます。だからこそ、CAIOを置くのであれば、その人がどのような実績を持ち、どのような責任を負っているのかを、コーポレートサイトや経営者紹介、IRに近い情報発信の中で示していくことが重要になります。

AI部門があるかどうか。 CAIOが誰なのか。 その人は、AIを経営指標に接続できる人なのか。

そうした点が、企業の本気度を見る材料になっていくはずです。

内製するのか、外部の専門性を使うのか

AIを会社に本当に実装するには、軽い姿勢ではうまくいきません。

「自分は詳しくないが、誰かに任せておけばいい」という感覚では、導入は途中で止まります。AIを触らせるだけでは、業務は変わりません。業務アプリを作るだけでは、会社の数字は変わりません。

内製するなら、経営者は相当な覚悟を持つ必要があります。採用にもお金がかかる。AIを理解し、事業を理解し、経営指標に責任を持てる人材は簡単には見つかりません。仮に採用できたとしても、その人に権限と予算を渡さなければ機能しません。

だからこそ、企業は考える必要があります。

自社でCAIOを置き、AI部門を作り、内製で進めるのか。そこまでの体制を持てないのであれば、外部の専門性を使って進めるのか。

どちらが正しいという話ではありません。重要なのは、AI導入を「誰かが空いた時間でやるもの」と捉えないことです。

AIは、これからの企業にとって補助的なツールではなくなっていきます。経営指標に直接影響する領域になります。

その時に問われるのは、AIを使っているかどうかではありません。

AIによって、会社の何が変わったのか。

その問いに責任を持つ役割として、私はCAIO（Chief AI Officer）、チーフAIオフィサーが必要になると考えています。