「AIをたくさん使った」で評価すると、成果が出ない理由

AIを仕事に取り入れる動きは、多くの会社で進んでいます。広告のバナー案や記事の初稿、メールの文面、営業資料まで、AIで作れるものは増えました。使った人数や減った作業時間も、数字で示せるようになっています。

しかしながら、それが成果につながったかは見えにくいままです。

• 作業は速くなり本数も増えたのに、問い合わせや商談が増えない
• AIの活用がうまくいったかを、何で判断すればいいか分からない
• 報告が「AIを使いました」で終わり、次に何を続けるか決められない

そこでこの記事では、「活用度で評価すると成果が出ない理由」「従来と比べた測り方」「従来→今回→結果の報告の型」についてお伝えしていきます。

活用度で評価すると、成果が出ない理由

AIの活用度で評価すると成果が出ないのは、活用度が成果ではないからです。AIを使った回数や作った本数、減った作業時間は、売上や商談の数字とは別のものです。活用度を物差しにすると、AIを使うこと自体が目的になります。

私たちが成果と呼ぶのは、問い合わせ・商談・受注・売上です。AIは、その数字に従来より速く、従来より大きく届くための手段です。評価で見るのは、AIをどれだけ使ったかではありません。従来と比べて、成果に着くまでの期間と成果の大きさがどう変わったかです。

例えば、「今月はAIで記事を30本作りました」という報告があったとします。本数は分かりますが、その記事で問い合わせが増えたかは分かりません。何を聞かれても「AIをたくさん使った」としか言えないなら、それは成果の報告になっていません。

活用度で測ると起きる3つのこと

活用度で測ると、使うことが目標になり、報告が作業の話で終わり、効率化で止まります。どれも、AIを使う前と後で、成果の数字を比べていないことから起きます。

1つ目は、使うこと自体が目標になることです。利用率や作った数を追うと、成果につながらない作業にもAIを使うようになります。使う量は増えても、どの作業が成果に効いたのかは分からないままです。

2つ目は、報告が作業の話で終わることです。社内でも「AIでこれを作りました」という発表はよくあり、私も一度は褒めます。ただ、10日かかっていた作業が1日でできたこと自体は、もう発表するほどのことではありません。速くなったことは分かっても、売上や商談がどう動いたかが抜けているからです。

3つ目は、効率化で止まることです。活用度の物差しでは、減った時間とコストがいちばんの手柄になります。原価を下げることと、売上を上げることは別の話です。浮いた時間を成果に向ける話が、評価の中に出てきません。

マーケティングの施策ごとに、同じ取り組みを2つの物差しで報告すると、次のように変わります（表の数は説明のための仮の例です）。

施策	活用度で見た報告	成果で見た報告
広告	バナー案を100案作った	問い合わせの数が従来からどう変わったか
記事	月の公開本数が30本になった	記事経由の商談が従来から何件増えたか
メール	文面づくりの時間が半分になった	メール経由の商談が従来から何件増えたか
営業	提案書を1時間で作れた	受注までの期間が従来から何日縮んだか

従来と比べて測る、期間の差と成果の差

AIを使った取り組みは、従来の自分たちと比べて、期間の差と成果の差の2つで測ります。比べる相手は、他社や業界の平均ではなく、AIを使う前の自分たちです。同じ会社の前と後を比べるので、AIを使った取り組みでどこまで進んだかが数字で分かります。

期間の差は、同じ成果に何か月で着いたかです。成果の差は、同じ期間でどれだけ大きな成果になったかです。作業が倍の速さになっても、成果に着く期間も成果の大きさも同じなら、事業の数字は変わっていません。

例えば、従来は問い合わせを月20件増やすのに、6か月かかっていたとします（数字は説明のための仮のものです）。同じ20件増が3か月でできれば、期間の差は半分です。同じ6か月で40件増になれば、成果の差は2倍です。どちらかの差が数字で言えて、はじめてAIを使った意味が見えます。

KPIを変えずに、AIを手段として置く理由

AIを取り入れても、追うKPIは売上や商談など従来のものから変えません。AIは、その指標を達成するための手段で、目的ではないからです。KPIを「AIの利用率」のような数字に置き換えると、手段が目的に入れ替わります。

KPIが同じなので、AIを使う前と後を比べられます。KPIを途中で替えると、前と比べる物差しがなくなり、良くなったのかどうかを言えなくなります。

一方で、成果の数字だけを見るわけではありません。試した回数や作業時間のように、すぐ成果に出ない数字もあります。私たちは、それを成果につながる途中の数字として見ています。そのときは、どの成果の数字につながるのかを、測り方と一緒に先に決めておきます。

例えば記事なら、公開した本数は途中の数字で、記事経由の商談が成果の数字です。本数が増えても商談が動かないなら、増やし方か、記事の選び方を見直します。途中の数字は、成果の数字と並べたときに意味を持ちます。

報告の型「従来→今回→結果」

AIを使った取り組みは、「従来→今回→結果」の3つで報告します。従来は、AIを使う前の出発点です。今回は、何を変えたかです。結果は、従来と比べて期間と成果がどう変わったかです。

従来には、期間と成果の数字を書きます。今回には、AIをどこに使ったかと、人が何を決めたかを書きます。結果には、作業の数字ではなく、成果の数字を従来と並べて書きます。成果にはAI以外の打ち手が効いていることもあるので、効いた要因も分けて書きます。

3つがそろうと、報告を受けた人がその場で良し悪しを判断できます。従来が無いと比べる相手がなく、結果が作業の数字だけだと効率化の報告で終わります。次に何を続け、何をやめるかも、3つがそろってはじめて決められます。

広告で書くと、次のようになります（数字は説明のための仮のものです）。従来は、訴求の検証が月1回で、問い合わせは月20件でした。今回は、AIで訴求の案を作り、検証を週1回にしました。結果は、3か月で問い合わせが月30件になりました。「AIでバナーを100案作りました」という報告と比べると、何が変わったかが伝わります。

AI活用を進める前に決める評価の基準

AIの活用を社内で進めるなら、始める前に評価の基準を決めておきます。目標を「AIを導入する」ではなく、「成果を何倍にするか」で置くということです。基準が後から決まると、そのときに見せやすい活用度の数字が評価に使われがちです。

始める前に決めておくことは、次の3つです。

• 従来の期間と成果の数字を残しておく
• 目標を、商談や売上などの成果の数字で置く
• 報告は「従来→今回→結果」の型でそろえる

なかでも、従来の数字を残すことは後からでは取り戻せません。AIを使い始めてから測ろうとしても、比べる出発点がなくなっているからです。評価する側も、報告を受けたら「従来はどうだったか」を最初に聞くと、型が社内でそろっていきます。

最後に

「AIをたくさん使った」で評価すると成果が出ないのは、活用度が成果ではないからです。活用度を物差しにすると、使うことが目的になり、効率化の報告で止まります。

測るのは、従来の自分たちと比べた期間の差と成果の差です。KPIは売上や商談のまま変えず、AIはそれに届くための手段に置きます。報告は「従来→今回→結果」の型でそろえ、従来の数字は始める前に残しておきます。

AIをどれだけ使ったかではなく、AIで成果がどれだけ速く、大きくなったか。私たちは、いつもその物差しで自分たちの仕事を見ています。