ナレッジの力でAIの社会実装を加速する株式会社Helpfeel（本社：京都府京都市、代表取締役 CEO：洛西 一周、以下「Helpfeel」）は、Helpfeel 取締役 COO・宮長 志帆による最新レポート「『AI導入』の先で分かれる、市場評価の明暗。鍵を握るのは『人間のAI-Ready』」をnoteにて公開したことをお知らせいたします。

本レポートでは、日米におけるAI活用の現在地を比較しながら、AIへの投資を「局所的な個人効率化」で終わらせず、抜本的な収益改善へとつなげる「人間のAI-Ready」（※）の重要性について考察しています。
※AI-Ready＝AIが効果的に動く準備が整った状態



■ 「AIを導入した」だけでは、もはや経営成果とは呼べない

昨今、AI導入そのものに価値がある時代は終わりつつあります。これから市場や投資家が見るのは、「どのAIを入れたか」ではなく、AIへの投資をどれだけ売上成長、利益率改善、人件費最適化といった収益改善へ転換できたかです。

米国ではすでに、FDE（Forward Deployed Engineer）という人材が顧客企業の現場に入り込み、AI導入に留まらず、業務プロセスや組織構造そのものを作り変えています。加えて現地では、AIへの対応力そのものが企業価値を左右し始めています。AI活用の遅れに対して、投資家が経営陣や取締役会の刷新、事業売却、組織・人員構成の見直しまで要求する動きも出ています。

一方、日本企業では、AIを導入しても業務フローや評価制度が従来のままで、人間がAIの成果物を再確認する「二重コスト」が残っているケースも少なくありません。この状態では、AIは競争力を生む経営基盤として十分に機能せず、「高価な補助ツール」に留まる可能性があります。

今後、AIを前提に事業や組織を設計した「AIネイティブ」な競合が、同じ事業をより低いコストで運営できるようになれば、従来型企業は「AIを使っているかどうか」ではなく、人員配置や業務プロセスを含む現在のコスト構造を維持する合理性があるのかを問われることになります。AIによる変革を先送りすることは、単なる機会損失ではありません。競合とのコスト差が広がれば、これまで成立していたビジネスモデルや組織のあり方そのものが、競争力を失う可能性があります。


■ ビジネスインパクト最大化に欠かせない「人間のAI-Ready」

こうした背景を踏まえ、宮長はAIによる成果を最大化するためには、「AIのAI-Ready」「データのAI-Ready」「人間のAI-Ready」の3つが必要だと提言します。


AIモデルの性能は急速に向上し、データ基盤の整備も進み始めています。しかし、多くの日本企業で遅れているのが、人間と組織のAI-Ready化です。評価制度、権限設計、責任分担、業務プロセスが人間だけを前提としたままでは、どれだけ高性能なAIを導入してもコスト削減や売上向上といった具体的な事業成果にはつながりにくくなります。

これから問われるのは、「AIを導入したか」ではなく、AIへの投資をどれだけ収益改善へと転換できたかです。その成果は、企業や事業部門の評価にとどまらず、今後は経営者や管理職の実行能力を測る指標の一つとして、人事評価にも関わるようになると考えられます。

どの業務を変え、誰が責任を持ち、どれだけ事業成果を生み出せるか。こうしたAI時代の競争力を左右する「人間のAI-Ready」について、宮長は企業・組織の成熟度を5つのレベルに整理しています。


重要なのは、AIの利用率を高めること自体ではなく、組織としてLv.5の「相互進化」に近づいていくことです。そのためには、AIに任せる業務と人が担う役割を明確にし、評価制度や業務プロセスを見直すとともに、人間とAIの間で継続的にフィードバックが循環する仕組みを構築する必要があります。


■ AI時代に直面する「属人化」というブレーキと「アンラーン」の必要性

その反面、宮長はAIによる変革を阻む大きな要因は、技術不足ではなく、人間と組織に根付いた過去の成功体験と「属人化」にあると考察します。

例えば、これまで「多くの知識を頭に持っていること」や「その人にしかできないこと」が高く評価されてきた現場では、こうした個人のナレッジをAIや組織に共有することが、自らの価値を手放す行為のように感じられることがあります。その結果、重要な知識やノウハウが個人の中に閉じたままとなり、AIに学習・参照させるためのナレッジ整備が進まず、AI活用そのものにブレーキがかかります。

そこで必要となるのが、これまでの勝ちパターンを手放す「アンラーン」です。これは、現場の従業員だけに求められるものではありません。経営側も、「知識を持っている人」や「属人的に仕事を回せる人」を評価してきた従来の人材価値の定義を見直し、評価制度そのものを変えていく必要があります。

これから評価されるべきなのは、「知識を自分の中に蓄積している人」ではなく、自らの経験や知見を組織の資産として解放し、AIが活用できる形に変え、そのAIを通じて会社全体の生産性や競争力を高められる人です。AI時代への転換とは、ツールの入れ替えではなく、人材価値の定義を書き換えることでもあります。

レポートの詳細は以下をご覧ください。
「AI導入」の先で分かれる、市場評価の明暗。鍵を握るのは「人間のAI-Ready」
https://note.helpfeel.com/n/n21f04a714c3d


■ 企業のAI活用を加速する「AIナレッジデータプラットフォーム」

AIの真価を引き出す鍵は、AIが参照する「ナレッジデータ」の質にあります。ナレッジデータとは、ヘルプサイトやマニュアル、応対ログをはじめ、企業内に蓄積された業務知識や暗黙知を、AIが活用できる形に整理・構造化した情報資産です。

こうした企業内の情報をAI-Readyなナレッジ基盤へと転換するのが、HelpfeelのAIナレッジデータプラットフォームです。このナレッジ基盤を中核に、AIエージェントやヘルプサイトを通じた顧客対応、オペレーター支援、VoC分析など、幅広いAIアプリケーションを展開しています。また、プロダクトに加え、経営・組織・人材のAI-Ready化を推進するAIコンサルティングも提供し、企業の意思決定と顧客体験の高度化を通じて、持続的な競争力の向上に貢献します。

現在、金融・インフラ・製造・小売をはじめとする国内エンタープライズ企業を中心に、900サイト以上で導入されています。

「Helpfeel」サービスサイト：https://www.helpfeel.com



■ 株式会社Helpfeel 概要

創業：2007年12月21日（2020年12月4日に日本法人を設立）
代表者：代表取締役 CEO 洛西 一周
京都オフィス：〒602-0023 京都府京都市上京区御所八幡町110−16 かわもとビル5階
東京オフィス：〒104-0032 東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル4階
URL：https://corp.helpfeel.com/

Helpfeelは、企業内に蓄積された膨大な知識資産を、AIが即座に活用できる“AI-Ready”なナレッジ基盤へと最適化するナレッジテクノロジー企業です。AIの精度やパフォーマンスを左右する「コンテキストレイヤー」を担い、ナレッジデータの創造・蓄積・分析・活用を一気通貫で支援することで、知識資産の価値を継続的に高め、AIの精度向上と自律的な活用を支えます。以下3つのプロダクトを中核に、企業の“AI-Ready化”を支援する包括的なソリューションを展開しています。
・企業のAIを強くするAIナレッジデータプラットフォーム「Helpfeel（ヘルプフィール）」
https://www.helpfeel.com/
・AIを育てるナレッジベース「Helpfeel Cosense（コセンス）」
https://cosen.se/product
・画像や動画をあなたの代わりに記憶するAI「Gyazo（ギャゾー）」
https://gyazo.com/about?lang=ja