Camundaの最新調査によると、過去12カ月間にAI関連のコンプライアンスまたはガバナンス上の問題に直面した組織は40%に上ることが分かりました。原因として最も多く挙げられたのは、旧式で設計の甘い業務プロセスでした。
同調査では、組織が報告したコンプライアンス・ガバナンス違反のうち84%がプロセスに起因する問題であったことも判明しています。従業員自身もこのリスクを強く意識しているようです。自分自身のAI利用が自社のコンプライアンス問題を引き起こしかねないと懸念する回答者は79%に上り、96%は今後もプロセス関連の課題がAIコンプライアンス問題の火種になると予想しています。
また、組織の約半数(48%)は、AIエージェントにプロセスの変更権限を与えた場合に「暴走」してしまうことへの懸念を示しており、自律型システムに業務ワークフローの制御を委ねることへの根強い不安がうかがえます。
導入とガバナンスの間に広がるギャップ
CamundaのレポートThe AI Process Gapで公表されたこの調査結果は、AI導入のスピードと、それを統制する組織の能力との間に広がるギャップを浮き彫りにしています。CamundaのCIOであるDaniel Meyer氏は、より差し迫った危険は暴走するAIエージェントではなく、組織自らの業務運営がAIのスピードに追いついていないことだと指摘します。
「暴走するAIエージェントや、イノベーションのスピードが速すぎるのではないかという議論は数多くあります。しかし、より直接的なリスクは、多くの組織がAIのペースに合わせて働き方を十分な速さで変えられていないことです」とMeyer氏は語ります。同氏は、「AI以前の世界向けに設計された」プロセスにAIを後付けすることで、導入スピードとガバナンスの強度との間に危険なギャップが生まれ、組織がコンプライアンス違反や規制当局の監視、高額な罰則にさらされるリスクが高まっていると警鐘を鳴らしています。
機能不全なプロセスが招くコスト
レポートはその代償を数値で示しています。72%の組織が、プロセス関連の課題によってAI導入プロジェクトが完全に失敗に終わったことがあると回答しており、その平均損失額は1件あたり155万ドルに上ります。さらに72%が、業務プロセスに対する統制を強化しない限りAI関連コストは膨張し続けると考えており、82%はプロセス再設計への投資を強化しなければ、自社のAI投資は最終的に失敗に終わるだろうと見ています。
それにもかかわらず、大半の組織は最も抵抗の少ない道を選んでいます。AIを軸にプロセスをゼロから再構築するのではなく、既存のワークフローに単純にAIを重ねる方が社内の反発が少ないと79%が回答しており、これは重要なプロセスすべてをAIに対応させるには最長5年かかりかねないと82%が認識しているにもかかわらずの結果です。
Camundaの顧客成功担当SVPであるKurt Petersen氏は、こうしたパターンが期待外れの投資対効果を招く典型的な原因だと述べています。「組織はAIの導入を急速に進めていますが、それをAI以前の時代に設計されたプロセスに適用してしまい、なぜ投資対効果が期待を下回るのかと首をかしげているのです」とPetersen氏は語ります。同氏によれば、回答者の61%が、AIに対応するために必要なスピードに業務プロセスの再設計が追いつかないと答えており、その結果、多くのチームが「本来AI向けに作られていないプロセスにAIを後付けする応急処置」に流れているといいます。AI以前の時代に設計されたプロセスは、「エージェントやモデルにどれだけ費用を投じても、再設計なしにはそのテクノロジーを効果的に活用できない」と同氏は付け加えました。
