「AIを導入したい。でも、誰に相談すればよいのかわからない。」
経営者にとって、これは大きな悩みだと思います。前回の記事では、AIツールの比較で立ち止まるよりも、まず自社で使い始めることが大切だとお伝えしました。しかし、実際に導入を進めようとすると、次に「誰と一緒に進めるのか」という問題が出てきます。
私はCAIO（Chief AI Officer）という立場で、自社のAI導入に加え、他社の外部CAIOとして、AI活用の相談や業務への導入・運用に関わっています。その立場から感じるのは、AI導入の相談相手を選ぶこと自体が、実は非常に難しいということです。
最初に、私の考えをお伝えします。「この人に相談すれば、AIに関することは何でも100％大丈夫」という前提は、置かない方がよいと考えています。これは、私自身についても同じです。
専門家を信用してはいけない、という意味ではありません。その人は何の専門家で、どこまで任せられるのか。そこを見極めずに、AIという言葉だけで一括りにしてしまうことが危険なのです。
「AIの専門家」は、何の専門家なのか
「AIについて相談したい」と言うと、ひとまずAIに詳しい人を探したくなります。しかし、企業がAIと向き合う領域は、想像以上に広いものです。
システムをどう構築するか。マーケティングにどう使うか。営業活動をどう変えるか。人事評価や人材配置をどう見直すか。そして、それらを会社全体の売上や利益にどう結びつけるか。
これらは、もともとそれぞれに専門性が必要な領域です。「AIを使う」という共通点があるからといって、一人の人がすべてに精通しているわけではありません。
たとえば、AIで人事評価の項目をつくることと、その会社に合った人事評価制度を設計することは、別の仕事です。何を評価すべきか。どのような行動を社員に促したいのか。現場が納得できる制度になっているか。そこには、人事や組織についての理解が必要になります。
マーケティングも同じです。AIで投稿や広告文を大量につくれることと、顧客が商品を選び、購入するまでの仕組みを設計できることは、同じではありません。
私は、AI導入を支援する力を、「対象領域の専門性 × AIを実務で活用する力」という掛け算で捉えています。
片方が優れているからといって、もう片方の不足が自動的に補われるわけではありません。経営者が見なければならないのは、AIの操作が上手かどうかだけではなく、今回の課題に必要な両方の力があるかどうかなのです。
技術に強いことと、経営に強いことは違う
AIの支援をする人には、さまざまな背景があります。システムエンジニアなど、技術を起点に支援領域を広げてきた人もいれば、もともとマーケティングや経営、人事などの専門性を持ち、そこにAIを取り入れてきた人もいます。
技術に強い人は、仕組みをつくることや、処理を自動化することについて、深く考えられます。これは、AI導入を実現するうえで重要な力です。ただし、「何を技術的に実現できるか」と、「その会社が何を優先して変えるべきか」は、違う問いです。
システムの説明が非常に詳しくても、その会社の収益構造や顧客との関係、現場の事情まで踏まえて、最適な提案ができるとは限りません。AIの使い方をよく知っていることが、そのままマーケティングや人事の専門性を保証するわけではないのです。
一方、従来の業務領域に詳しい人にも、別の課題があります。その領域について豊富な経験があっても、AIで今どこまでできるのか、どう組み込めるのかを十分に把握していなければ、提案が従来の仕事の延長にとどまってしまいます。本来は業務の流れごと見直せるかもしれないのに、今までの作業の一部分にAIを付け足すだけで終わることもあります。
これは、出身によって優劣を決めたいという話ではありません。エンジニア出身で経営に深く精通している方も、業務の専門家としてAIの実装まで取り組んでいる方もいるでしょう。
大切なのは、一方の実績や説明のうまさから、もう一方の力量まで判断しないことです。
これまでの専門性に、AIを付け足すだけでは足りない
私が特に気になるのは、これまでの専門性やサービスに、AIという看板を付けただけになっているケースです。
以前から提供してきた支援に、AIの使い方を少し加える。それ自体が悪いわけではありません。ただ、それで今の企業にとって最適な支援になっているかは、別に考える必要があります。AI導入では、これまでの仕事の前提そのものを問い直す場面があるからです。
たとえば、人が一件ずつ情報を集め、整理し、資料にまとめていたとします。その資料作成だけをAIで速くするのか。それとも、情報が入ってくるところから、整理、確認、次の行動までを一つの流れとして組み直すのか。どちらを考えるかによって、提案の内容は大きく変わります。
もちろん、今までの専門知識や経験が不要になるわけではありません。むしろ、それがなければ、何を残し、何を変えるべきかを判断できません。ただし、その経験を、現在のAIでできることに照らして更新し続ける必要があります。
私自身、AI導入の提案や取り組みを見ていて、「その方法は、本当に今のAI環境に合っているのだろうか」「その設計では、数か月後に大きな見直しが必要になるのではないか」と感じることがあります。
将来の変化を完全に予測することはできませんし、後から見直しが必要になっただけで、当初の判断が悪かったとは言えません。しかし、今できることを十分に検証せず、従来のやり方をそのまま当てはめているのであれば、それは別の問題です。
過去にその領域のプロだったことと、今のAIを前提に最適な仕事を設計できることは、同じではありません。だから私は、肩書きや過去の経歴だけでなく、今も現場で試し、結果を見て、考え方を更新し続けているかを重視しています。
「AIの専門家」という肩書きの奥にある、その人のキャリアを見る
では、経営者は相談相手の何を確認すればよいのでしょうか。まず見ていただきたいのは、今の肩書きだけでなく、その人がどのようなキャリアを歩んできたかということです。
「AIの専門家です」「AIコンサルタントです」と言われると、私たちは、その人を「AIについて広く相談できる人」と受け止めてしまいがちです。しかし、その名乗り方だけでは、本当は何が得意で、どのような経験を持っているのかはわかりません。
もともとシステム構築をしてきた人が、AIの専門家を名乗っているのか。マーケティングを専門にしてきた人が、そこにAIを取り入れたのか。経営支援をしてきた人なのか。それとも、AIの使い方を学ぶところから入り、その後に企業への支援を始めた人なのか。
同じ「AIコンサルタント」という肩書きでも、そこに至るまでの道筋は異なります。そして、その違いは、その人が何を深く理解し、どの視点から課題を捉え、どこまで実行できるかを見極めるうえで、重要な手がかりになります。
「AIの専門家」という言葉で、一括りにしてはいけないのです。
だからこそ、肩書きを聞いたところで理解を止めず、もう一段踏み込んでください。AIを専門にする前は、どのような仕事をしていたのか。その領域で、実際に何を担当してきたのか。そこから、どのようにAIを学び、今の仕事に結びつけてきたのか。その経歴を確認していただきたいと思います。
たとえば、自社のマーケティングにAIを導入したいのであれば、相手がマーケティングのどの部分を経験してきたのかを見る必要があります。戦略を考えてきたのか、広告を運用してきたのか、制作を担当してきたのか。マーケティングという言葉の中にも、異なる専門性があります。
技術に詳しい人から、AIで何が実現できるかを聞くことには価値があります。しかし、その説明が詳しいからといって、顧客理解や販売の仕組みづくりまで、そのまま任せてよいとは限りません。逆に、マーケティングの経験が豊富だからといって、現在のAIで最適な仕組みをつくれるとも限りません。
もちろん、出身分野だけで、その人の可能性を決めつけるべきではありません。その後の学びや実践によって、専門性を広げている人もいるでしょう。だから見るべきなのは、出身だけではなく、そこから何を積み重ねてきたかです。
確認したいのは、「AIの専門家かどうか」ではなく、「今回、自社が任せたい課題に必要な専門性を、どのように身につけてきた人なのか」ということです。
専門家を名乗っていても、現場経験まで十分とは限らない
もう一つ、知っておいていただきたいことがあります。それは、専門家という肩書きから、長年の実務経験まで想像してはいけないということです。
ChatGPTが公開されたのは、2022年11月30日です。この記事を書いている2026年10月時点でも、登場からまだ4年は経っていません。ChatGPT登場後の業務活用については、それほど短い期間の中で経験を積んできたことになります。OpenAI
これは、AIそのものの研究や、それ以前からの開発経験まで、数年しかないという意味ではありません。ここで確認したいのは、今相談しようとしている相手が、企業での生成AI活用について、どれだけ実務を経験してきたかということです。
たとえば、「AIコンサルタントとして3年活動しています」と言われたとしても、その3年間に何をしていたのかは、別に確認する必要があります。
情報を調べて発信してきた3年間なのか。使い方を教えてきた3年間なのか。企業の現場に入り、業務を整理し、実装し、運用上の問題に対応してきた3年間なのか。それぞれに価値はありますが、同じ経験ではありません。
「あれができます」「これもできます」という説明を聞いたときにも、それが技術的に可能だという話なのか、自分で試したことがあるという話なのか、実際に企業へ導入し、現場で使われるところまで関わったという話なのかを、分けて聞いてください。
「できることを知っている」と、「実際に導入して、使い続けられる状態にしたことがある」は、別の力量です。
私なら、最近どのような現場に関わったのか、そこで本人は何を担当したのかを確認します。さらに、何がうまくいかなかったのか、それをどう修正したのか、導入後も使われているのかまで、差し支えない範囲で具体的に聞きたいと思います。
提案書に書かれていることと、現場で実際に起きることは、必ずしも一致しません。その違いに向き合い、修正してきた経験があるかどうかを、私は重視しています。
そして、過去に現場を経験しただけでなく、今も学び、試し、考え方を更新し続けているかも重要です。新しいAIの名前を知っているかではなく、それによって自分の提案や実装の方法をどう見直したのか。そこまで聞くことで、その人の学びが実務につながっているかを確かめやすくなります。
経験年数が短いから、任せてはいけないという話ではありません。同じ数年間でも、どれだけ深く現場に入り、試行錯誤してきたかによって、経験の中身は違います。だから、年数だけでも、肩書きだけでも判断できないのです。
ここは、経営者の「人を見る目」が問われるところだと思います。
経営者自身が、相手の技術知識をすべて試験する必要はありません。しかし、経歴と説明と実績がつながっているか。自社の仕事を理解しようとしているか。自分の専門外のことを認められるか。現場で起きた問題から学び、次の仕事に反映しているか。そうした点は、対話や小さな取り組みを通じて確かめていく必要があります。
「AIに詳しそうな人」を選ぶのではなく、「自社の課題に必要な経験を持ち、今も現場で学び続けている人」を見極める。AIの相談相手を選ぶというのは、結局、その人が何をしてきて、今何をしているのかを、経営者自身が見ていくことなのだと思います。
CAIOは、すべてを一人で解決する人ではない
私自身は、もともとマーケティングや経営の支援に関わってきました。現在は自分でシステムもつくり、ChatGPTの登場以来、日々長い時間をAIの検証と実務での活用に費やしてきました。そのため、経営と技術の両方を行き来しながら、企業のAI導入を考えることを、自分の仕事の軸にしています。
しかし、それでも、すべての業種、すべての業務、すべての専門領域を、一人で深く理解しているわけではありません。自分だけで判断せず、その業務の専門家や、現場で働く方の知識を借りなければならないことがあります。
私はCAIOの役割を、「AIに関する答えを何でも一人で持っていること」だとは考えていません。
経営の目的を理解し、現場の課題を整理し、AIで実現できることを見極める。そのうえで、自分が担う部分と、ほかの専門性が必要な部分を分け、全体として導入を前に進めることだと捉えています。
だからこそ、外部に依頼する際には、その人が何を担当するのかも明確にする必要があります。方針を助言する人なのか。実際に仕組みをつくる人なのか。社員への教育を担う人なのか。導入後の運用改善まで関わる人なのか。
ここが曖昧なままだと、経営者は「導入を頼んだつもり」でも、相手は「助言する契約だと思っていた」という食い違いが起きかねません。助言に専門性がある人が、自分でシステムをつくらなければ価値がない、ということではありません。重要なのは、必要な実装や運用を誰が担当し、どう連携するのかまで見えていることです。
これは、社内でAI責任者を立てる場合も同じです。
「あなたがAI担当だから、営業も、人事も、マーケティングも、システムも、全部よろしく」という期待のかけ方では、一人の担当者に異なる専門領域を背負わせることになります。
営業の課題には営業の担当者が、人事の課題には人事の担当者が関わる。その人たちの知識と、AIを実務に組み込む力を合わせていく必要があります。
専門家を何人も雇うべきだと言いたいわけではありません。まずは、社内にすでにある知識も含めて、今回の課題に必要な専門性がそろっているかを考えることです。
一人の万能な人材を探すよりも、必要な知識と実行力がつながる体制をつくる。その方が、現実的だと私は考えています。
任せることと、判断を手放すことは違う
「うちはAIについて相談している人がいるから、大丈夫です。」
その相談相手がいることは、取り組みを進めるうえでの支えになります。ただし、それだけで会社全体のAI対応ができているとは判断できません。
一つの業務を自動化できたことと、経営全体として必要な取り組みができていることは別です。マーケティングについて相談できる人がいることが、人材配置や業務システムまで適切に見直せていることを意味するわけでもありません。
相談相手の得意領域はどこか。今、任せている範囲はどこか。まだ誰も見ていない課題はないか。経営者は、その全体像を持つ必要があります。
もちろん、相談相手を慎重に選ぶことは、何も始めずに比較し続けることではありません。最初から会社のすべてを預けるのではなく、まず一つの業務について、課題と期待する成果、担当する範囲を明確にして取り組む。その過程で、相手の理解力や実行力を確かめていくこともできます。
そこで見るべきなのは、最初の説明がどれだけ立派だったかではありません。現場の事情を理解しようとするか。想定と違う結果が出たときに、考え直せるか。必要な人と連携できるか。そして、実際に改善を進められるかです。
私は、これからのAI支援では、そうした姿勢と実践に価値があると考えています。これは、支援を受ける企業だけでなく、私たち支援する側にも問われていることです。
過去の肩書きや実績にとどまらず、現場を見続け、AIを使い続け、提案も仕組みも更新し続ける。その積み重ねがなければ、相談相手としての価値を保つことはできないと思っています。
経営者が確認すべきなのは、「AIの専門家に相談しているか」ではありません。「自社の課題に必要な専門性がそろい、実際に改善が進んでいるか」です。
相談相手を持つことは大切です。しかし、相談相手がいるという理由で、経営としての判断まで手放さない。肩書きではなく、その人のキャリアと、現在の実践を見る。その認識を、AI導入の前提として持っていただきたいと思います。
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