ROI事件ファイル No.379｜『TechSavvy社のAI活用という全社的な壁』

---

第一章:一部成功という罠——全社展開の見えない壁

TechNexus社のOKR事件が解決した翌日、今度はAI活用の全社展開に関する相談が届いた。第三十巻「再現性の追求」の第379話は、問題発見と解決策探索を分離する物語である。

「探偵、我々には、成功例があります。マーケティング部でChatGPTを活用し、SNS投稿文の作成時間を60%削減しました。営業部でもClaude Projectsを使い、提案資料の初期ドラフト生成を自動化しました。しかし、全社展開ができません。そして、基幹システム(SAPやOBICの人事労務管理システム)への組み込みは、親会社と共通で利用しているため困難です」

TechSavvy社 のDX推進室長、品川出身の高橋美咲は、焦燥感に満ちた表情でベイカー街221Bを訪れた。彼女の手には、マーケティング部・営業部でのAI活用成功事例レポート(各20ページ)と、それとは対照的に「AI Implementation Roadmap 2026-2027」と記された全社展開計画書が握られていた。

「我々は、ITソリューション企業です。従業員380名。年商95億円。しかし、AI活用は一部の部署に留まっています。来期の実施に向けて、様々な提案を受けることで、部内全体での導入ができるようになることを目指しています」

TechSavvy社の現状: - 設立:2008年(ITソリューション) - 従業員数:380名 - 年商:95億円 - AI活用状況:マーケティング部(15名)、営業部(25名)のみ - 問題:全社展開できない、基幹システム統合困難、具体的な導入箇所不明

高橋の声には深い焦燥感があった。

「特に課題なのが、来客時の受付対応です。現在、事務職員が毎回対応しており、業務が中断されます。1日平均15件の来客。1件あたり平均8分の対応時間。事務職員5名が、この対応だけで月150時間を費やしています。この部分を自動化したいのですが、どのようなAIツールを使えばいいのか分かりません」

来客受付対応の実態:

現状フロー: 1. 来客者がエントランスのインターホンを押す 2. 事務職員が応対(「はい、どちら様でしょうか?」) 3. 来客者が訪問目的を説明(平均2分) 4. 事務職員が該当部署に内線連絡(平均3分) 5. 該当部署の担当者が受付に来る(平均5分) 6. 事務職員が来客者を担当者に引き継ぐ(平均3分) 合計所要時間:13分/件(事務職員対応8分 + 待ち時間5分)

月間実績: - 来客数:月300件(営業日20日 × 15件/日) - 事務職員対応時間:300件 × 8分 = 2,400分(40時間) - 事務職員数:5名(交代で対応) - 各職員の月間対応時間:平均8時間

来客の内訳: - 取引先との打ち合わせ:180件(60%) - 営業訪問:60件(20%) - 採用面接:30件(10%) - その他(配達、点検など):30件(10%)

高橋は深くため息をついた。

「さらに問題があります。どの業務にAIを適用すべきか、明確ではありません。受付対応の自動化は一例ですが、他にも適用できる業務があるはずです。しかし、全社380名の業務を調査する時間もリソースもありません。そして、親会社と共通の基幹システムがあるため、独立したAIツールの導入を検討しています」

---

第二章:解決策先行という罠——問題の本質が見えていない

「高橋さん、AIツールを導入すれば、受付対応が自動化できると思っていますか?」

私の問いに、高橋は即答した。

「はい、そう期待しています。AIチャットボットで来客者に質問し、該当部署に自動転送すればいいと思っていました」

現在の理解(解決策先行型): - 期待:AIチャットボットで一気に解決 - 問題:問題の本質が見えていない

私は、問題発見と解決策探索を分離する重要性を説いた。

「問題は、『AIツールを導入すれば解決する』という解決策先行の考えです。ダブルダイヤモンド——デザイン思考のプロセスモデル。問題空間の探索(第1ダイヤモンド)と解決策空間の探索(第2ダイヤモンド)を分離します。まず『本当に解決すべき問題は何か』を発見し、次に『最適な解決策は何か』を探索することで、再現可能な価値創出を実現します」

⬜️ ChatGPT｜構想の触媒

「解決策を先行させるな。ダブルダイヤモンドで問題発見と解決策探索を分離せよ」

🟧 Claude｜物語の錬金術師

「問題は、いつも『見えている症状の奥に隠れた真の課題』だ。発見が先、解決が後」

🟦 Gemini｜理性の羅針盤

「ダブルダイヤモンドの4段階を守れ。発見、定義、開発、提供」

3人のメンバーが分析を開始した。Geminiがホワイトボードに「ダブルダイヤモンド」を展開した。

ダブルダイヤモンドの構造:

[第1ダイヤモンド:問題空間]
  発散 → 収束
  Discover(発見) → Define(定義)

[第2ダイヤモンド:解決策空間]
  発散 → 収束
  Develop(開発) → Deliver(提供)

各段階: 1. Discover(発見):問題を広く探索する(発散) 2. Define(定義):本質的な問題を特定する(収束) 3. Develop(開発):解決策を広く探索する(発散) 4. Deliver(提供):最適な解決策を実装する(収束)

「高橋さん、まず受付対応の本質的な問題を発見することから始めましょう」

---

第三章:第1ダイヤモンド——問題空間の探索

Phase 1:Discover(発見) - 問題を広く探索する(2週間)

調査方法:

調査1:事務職員へのインタビュー(5名) - 質問:「受付対応で困っていることは?」 - 時間:各1時間

調査2:来客者へのアンケート(100名) - 質問:「受付対応で改善してほしいことは?」 - 方法:QRコードでオンラインアンケート

調査3:観察調査(シャドーイング) - 期間:5日間(営業日) - 方法:事務職員の受付対応を観察・記録

---

発見された問題(発散):

事務職員の声: 1. 「来客のたびに作業が中断される」(5名全員) 2. 「誰宛の来客か分からないことが多い」(4名) 3. 「内線連絡で担当者が不在の場合、対応に困る」(5名全員) 4. 「配達業者の対応も含まれるが、これは別の課題」(3名) 5. 「来客予定を事前に把握できていない」(5名全員)

来客者の声(アンケート100名): 1. 「受付から担当者が来るまでの待ち時間が長い」(78名) 2. 「誰に会いに来たか伝えても、たらい回しにされることがある」(42名) 3. 「事前にアポイントを取っているのに、また説明が必要」(65名) 4. 「受付が無人の時間帯があり、困った」(15名)

観察調査の発見: 1. 事務職員は1日に3-5回、受付対応で席を立つ 2. 内線連絡時、担当者が不在の場合、平均4回の転送が発生 3. 来客予定表(Excelファイル)は、60%のケースで更新されていない 4. 営業訪問(飛び込み)の20%は、該当部署がすぐに分からない

---

Phase 2:Define(定義) - 本質的な問題を特定する(1週間)

発見された問題を収束:

問題のグルーピング:

グループ1:作業中断の問題 - 事務職員の作業が中断される - 1日3-5回、合計40分程度

グループ2:情報共有の問題 - 来客予定表が更新されていない(60%) - 誰宛の来客か分からない - 担当者不在時の対応が決まっていない

グループ3:待ち時間の問題 - 来客者の待ち時間が長い(平均5分) - たらい回しが発生する(42%)

本質的な問題の特定(収束):

Problem Statement(問題定義): 「来客予定情報が事前に共有されておらず、受付時に都度確認が必要なため、事務職員の作業が中断され、来客者の待ち時間も長くなっている」

Problem Metrics(問題の測定指標): - 事務職員の中断回数:1日15回 - 事務職員の対応時間:月40時間 - 来客者の待ち時間:平均5分 - 来客予定表の更新率:40%

---

第四章:第2ダイヤモンド——解決策空間の探索

Phase 3:Develop(開発) - 解決策を広く探索する(2週間)

解決策の発散:

アイデア1:AIチャットボット型受付 - 来客者がタブレットで質問に回答 - AIが該当部署を特定し、自動通知

アイデア2:事前登録システム - 来客者が事前にQRコードから来訪情報を登録 - 受付時にQRコードをかざすだけ

アイデア3:顔認証システム - 常連の来客者を顔認証で自動識別 - 該当部署に自動通知

アイデア4:スマートロック + AI音声対応 - 来客者がインターホンで音声入力 - AIが音声認識で来訪目的を理解し、自動通知

アイデア5:統合カレンダーシステム - 社内カレンダーと連携 - 来客予定を自動で受付画面に表示

---

各アイデアの評価:

評価軸: - A軸:導入コスト(1-5点、低いほど高得点) - B軸:効果(作業中断削減率)(1-5点) - C軸:来客者の利便性(1-5点)

評価結果:

アイデア	A軸	B軸	C軸	合計
アイデア2:事前登録 + QR	5	5	4	14
アイデア1:AIチャットボット	3	4	3	10
アイデア5:統合カレンダー	4	3	3	10
アイデア4:AI音声対応	2	4	4	10
アイデア3:顔認証	1	3	5	9

選定:アイデア2(事前登録 + QRコード)を採用

---

Phase 4:Deliver(提供) - 最適な解決策を実装する(2ヶ月)

Month 1:プロトタイプ開発

システム設計:

来客者側のフロー: 1. 事前に訪問予定をオンラインフォームで登録 2. 来訪日、来訪時刻、訪問先部署・担当者、来訪目的を入力 3. QRコードが発行される(メール送信) 4. 当日、受付でQRコードをかざす 5. 自動で該当部署に通知(Slack連携)

事務職員側のフロー: 1. 受付タブレットで来客予定一覧を確認 2. QRコードがかざされると、自動で該当部署にSlack通知 3. 緊急時のみ、手動で内線連絡

担当者側のフロー: 1. Slackで来客通知を受信 2. 「受付に向かう」ボタンをタップ 3. 来客者に「担当者が向かっています」と自動表示

技術スタック: - フロントエンド:React + TypeScript - バックエンド:Node.js + Express - データベース:PostgreSQL - 通知:Slack API - QRコード生成:qrcode.js

開発費用: - システム開発:280万円 - タブレット購入(受付用):8万円 - 初期費用合計:288万円

---

Month 2:パイロット運用と効果測定

パイロット期間:1ヶ月

KPI測定:

KPI1:事前登録率 - 来客数:300件/月 - 事前登録:240件(80%) - 当日登録:60件(20%)

KPI2:事務職員の対応時間 - Before:月40時間(300件 × 8分) - After:月8時間(60件 × 8分、事前登録の240件は対応不要) - 削減率:80% - 削減時間:32時間/月

KPI3:来客者の待ち時間 - Before:平均5分 - After:平均1.5分(事前登録の場合) - 削減率:70%

KPI4:Slack通知の応答時間 - 担当者が「受付に向かう」ボタンをタップするまで:平均30秒 - 従来の内線連絡:平均3分 - 改善率:83%

KPI5:来客者満足度 - アンケート実施(100名) - 「待ち時間が短くなった」:92名(92%) - 「スムーズだった」:88名(88%)

---

Month 3-:全社展開と継続改善

改善1:AIチャットボットの追加(当日登録用) - 事前登録なしの来客者向け - タブレットでAIチャットボットが質問 - 来訪目的から該当部署を推定し、Slack通知

改善2:統合カレンダー連携 - Googleカレンダーと連携 - 来客予定を自動で受付画面に表示 - 担当者のスケジュールと自動照合

---

年間効果:

人件費削減(事務職員): - 削減時間:32時間/月 × 12ヶ月 = 384時間/年 - 人件費削減:384時間 × 3,200円 = 123万円/年

生産性向上(事務職員): - 中断回数削減:1日15回 → 3回(80%削減) - 集中作業時間増加による生産性向上:推定20% - 効果:年間200万円相当

来客者の時間価値: - 待ち時間削減:5分 → 1.5分(3.5分削減) - 月間来客300件 × 3.5分 = 1,050分(17.5時間)/月 - 年間削減:210時間 - 来客者の時給換算:5,000円 - 時間価値:105万円/年

合計年間効果: - 123万円 + 200万円 + 105万円 = 428万円/年

投資: - 初期開発:288万円 - 年間保守:60万円

ROI: - (428万円 - 60万円) / 288万円 × 100 = 128% - 投資回収期間:288万円 ÷ 368万円 = 0.78年(9.4ヶ月)

---

第五章:探偵の診断——問題発見と解決策探索を分離する

その夜、ダブルダイヤモンドの本質について考察した。

TechSavvy社は、「AIチャットボットを導入すれば解決する」という解決策先行の発想を持っていた。しかし、第1ダイヤモンド(問題空間の探索)で、本質的な問題が見えた。

問題定義:「来客予定情報が事前に共有されておらず、受付時に都度確認が必要なため、事務職員の作業が中断され、来客者の待ち時間も長くなっている」

この問題定義から、第2ダイヤモンド(解決策空間の探索)で5つのアイデアを発散させ、評価軸で収束させた。結果、「事前登録 + QRコード」という最適解を発見した。

重要なのは、問題発見と解決策探索を分離したことだ。解決策先行では、本質的な問題を見逃す。まず問題を広く発見(Discover)し、本質を定義(Define)する。次に解決策を広く開発(Develop)し、最適解を提供(Deliver)する。

事務職員の対応時間は80%削減(40時間 → 8時間)、来客者の待ち時間は70%削減(5分 → 1.5分)、年間428万円の効果、ROI 128%、投資回収9.4ヶ月を実現した。

「解決策を先行させるな。ダブルダイヤモンドで問題発見と解決策探索を分離せよ。発見、定義、開発、提供。4つの段階を踏むことで、再現可能な価値創出が生まれる」

次なる事件もまた、問題の本質を見出す瞬間を描くことになるだろう。

---

「ダブルダイヤモンド——第1ダイヤモンドで問題を発見・定義し、第2ダイヤモンドで解決策を開発・提供せよ。問題発見と解決策探索を分離することで、真の価値が生まれる」——探偵の手記より

---

関連ファイル