失敗確定

「うちもAIを入れよう」と言ったその瞬間から。

成功している「ハイパフォーマー」は、
ワークフローを根本的に再設計している割合が約３倍。
- McKinsey :The state of AI in 2025 Survey

"Today's problems come from yesterday's solutions."

― Peter Senge

あなたのAIプロジェクトは、「昨日の組織構造」で動いていないか？

では、なぜ失敗するのか。

現場が沈黙する時、AIプロジェクトは死んでいる。

多くの企業が「データ」や「技術力」不足を、AI導入の失敗理由に挙げる。
しかし、それは表層的な症状に過ぎない。

技術的な問題ではない。
設計の欠陥である。

AIを「なぜやるのか」「どこまでやるのか」「何を成功とするのか」が定義されないまま、投資だけが先に走る。

不確実性を前提とした責任設計がないため、小さな誤差やハルシネーションが「失敗」とされ、プロジェクトが止まる。

業務・評価・運用に接続されないAIは、導入されても使われず、やがて静かに消える。

再設計の３step

Azuki Discovery（診断）

変化への「拒絶反応」を数値化する。
組織心理学に基づく診断フレームで、組織内の地雷原を事前に可視化する。

Azuki Playbook（設計）

「免責の盾」とKPIを実装する。
責任範囲の限定とSuccess KPIsを評価制度に接続する。

Azuki Audit（監査）

業務を冷徹に「仕訳」する。
簒奪領域・検証地獄領域・聖域・データ錬金待ちの4領域に分類・断罪する。

採用コストの高騰、ナレッジの属人化、退職リスク、そして人間特有の「ムラ」。対して、AIの推論コストは年々90%下落し、24時間稼働し続ける。

以下の1つでも該当するなら、即座にプロジェクトを一時停止せよ。