東南アジアの企業がAI導入を加速させる中、見過ごされがちな新たなリスクが浮上しています。それは、AIの成果が低品質で統合性に欠け、生産性の錯覚を生じさせるだけで、真のビジネス価値を生み出さないというものです。この現象（AIスロップ 組織がコンプライアンスチェック、財務業務、バックオフィスの自動化など、日常のワークフローにAIを組み込むにつれ、AI活用は重要な懸念事項になりつつあります。.
Sansanタイランドのマネージングディレクターである福田一徳氏によると、東南アジアはAI先進地域であり、企業は大量の定型業務の自動化に熱心に取り組んでいます。シンガポールなどの市場では、金融機関がコンプライアンスチェックの効率化にAIを活用しています。また、タイの企業は請求書の処理と承認を自動化するためにAI対応のクラウドサービスを導入しています。これらの導入により、手作業の削減、人的ミスの抑制、月次決算サイクルの迅速化が期待できます。.
しかし、福田氏は生産性の向上が保証されているわけではないと警告しています。AIの不備は、組織が十分なカスタマイズ、反復、またはビジネスコンテキストとの整合性を欠いたまま、既製のAIツールを導入した場合に典型的に発生します。このような場合、AIの出力は効率的に見えても、実際の状況では機能せず、人間のチームが介入してエラーを修正する必要が生じることがあります。例えば、AIシステムが複雑な請求書の細則を誤って解釈し、下流の処理に問題を引き起こすことが挙げられます。.
AI導入の失敗の主な要因は、戦略を伴わないスピードです。多くの企業はAIを戦略的な機能ではなく、場当たり的な解決策として捉えています。その結果、AI導入の断片化、自動化プロジェクトの分断、そして福田氏が「戦略的負債」と呼ぶ、コストの増大、ガバナンスの複雑さ、運用上の摩擦といった問題が生じています。.
AIの無駄遣いを防ぐには、テクノロジーの強化だけでは不十分です。福田氏は、戦略的な統合、従業員のスキルアップ、そしてガバナンスの重要性を強調しています。AIはコアワークフローに組み込む必要があり、従業員がその機能と限界を理解できるよう、実践的なトレーニングを実施する必要があります。. 東南アジア全域で AI の導入が加速するにつれ、スピードよりも慎重な統合を優先する企業は、持続可能で有意義な生産性向上を実現し、AI の不備による隠れたコストを回避する上で有利な立場に立つことになります。.
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