公開日
もう人手不足に悩まない？AIアウトソーシングがもたらす未来の働き方とは
加速するAIアウトソーシングへの期待 - その背景とDeloitteの最新調査
近年、労働力不足やデジタルトランスフォーメーション（DX）の加速を背景に、AIを活用したアウトソーシング（AIアウトソーシング）への期待が高まっています。
本記事では、世界的なコンサルティングファームであるDeloitteが実施した「Global Outsourcing Survey 2024」に基づき、AIアウトソーシングの現状と課題、そして成功への道筋を詳しく解説します。この調査は、世界中の500人以上のビジネスリーダーおよびテクノロジーリーダーを対象に実施され、企業のアウトソーシング戦略、特にAI活用の実態と今後の展望を明らかにしています。
AIアウトソーシングとは？
AIアウトソーシングとは、Deloitteの定義によれば、「第三者ベンダーがAIおよび自動化技術を活用して、人的労力を削減し、アウトソースされたサービスを提供する」ことです。
従来のアウトソーシングは、主に人的リソースを活用して業務を代行するものでしたが、AIアウトソーシングでは、AI技術を活用することで、より高度な業務の自動化や効率化を実現します。例えば、AIは、24時間365日休むことなく稼働し、大量のデータを高速かつ正確に処理できるため、生産性の大幅な向上が期待できます。また、人的ミスを減らし、サービス品質を安定させることにもつながります。
AIアウトソーシングの現状 - 多くの企業が導入も、期待される効果は？
Deloitteの調査によると、多くの企業がAIをアウトソーシングに活用、または活用を計画していることが明らかになりました。
下図は、さまざまな業界および業務領域におけるAIの導入状況を示しています。
この図から、特に金融サービス、エネルギー、製造業などの業界で、AIの導入が進んでいることが分かります。また、財務、人事、IT/デジタルといった業務領域での活用が顕著です。
下図は、AIアウトソーシングの導入状況を、企業の所在地別に示したものです。
この図からは、特に北米やヨーロッパの企業でAIアウトソーシングの導入が進んでいることが見て取れます。
AIアウトソーシングが活発な業界・業務領域
本調査では、AIアウトソーシングが特に活発な業界として、以下の分野が挙げられています。
- 金融サービス: 不正検知、顧客対応の自動化、リスク管理など
- エネルギー: 設備保全の最適化、需要予測、スマートグリッド管理など
- 製造業: 生産ラインの自動化、品質検査、サプライチェーン最適化など
また、業務領域としては、以下のような分野でAIアウトソーシングの活用が進んでいます。
- 財務: 請求処理、経費精算、財務分析など
- 人事: 採用活動の効率化、従業員からの問い合わせ対応、タレントマネジメントなど
- IT/デジタル: システム運用・保守の自動化、サイバーセキュリティ対策、データ分析など
AIアウトソーシングの課題 - 期待と現実のギャップ、成功を阻む壁とは？
多くの企業がAIアウトソーシングに期待を寄せる一方で、調査では、その期待と現実の間にギャップが存在することも明らかになっています。
下図は、AI/GenAIを活用したアウトソーシングによって、実際にどの程度の価値が提供されているかを示したものです。
この図を見ると、「効率性と生産性の向上」や「処理能力の向上」といった項目では、一定の成果が出ているものの、「ベンダーサービスコストの削減」や「サービス品質の向上」といった項目では、期待したほどの効果が得られていないことが分かります。
AIアウトソーシングを成功に導く戦略 - ベンダーとの協業、契約モデル、ガバナンス
AIアウトソーシングを成功させるためには、どのような戦略が必要なのでしょうか。本調査は、以下の3つのポイントを挙げています。
- ベンダーとの協業: AIアウトソーシングは、単なる業務委託ではなく、ベンダーとの戦略的なパートナーシップが不可欠です。両社が協力して、AIの活用戦略を策定し、目標を共有し、継続的に改善に取り組む必要があります。
- AIに特化した契約モデル: 従来のスタッフ増強型や成果報酬型の契約モデルだけでは、AIアウトソーシングの特性を十分に捉えることができません。AIの活用による生産性向上やコスト削減効果を適切に評価し、両社にメリットがある契約モデルを構築する必要があります。
- ガバナンス体制の構築: AIアウトソーシングの導入・運用には、適切なガバナンス体制が不可欠です。AIの倫理的な利用、データの保護、コンプライアンス遵守などを確保するためのルールやプロセスを整備する必要があります。
アウトソーシング契約におけるAI固有の要件の活用状況
| 番号 | 項目 | 割合 | 説明 |
|---|---|---|---|
| A | AIによる生産性向上を価格に反映 | 43% | AIによる効率化を期待し、その生産性向上によるコスト削減を価格交渉の材料とする。 |
| B | ベンダー契約にAI固有のT&Cを組み込む | 40% | Aに加え、AIを活用したサービスに特有の条項を契約に盛り込む（例：コミットされた収益）。 |
| C | AIソリューションの使用によるアップサイドとダウンサイドをベンダーと共有するためのゲインシェアリングメカニズムの活用 | 32% | AとBに加え、AIの導入による利益と損失をベンダーと共有する仕組みを導入。 |
| D | AI固有の知的財産（IP）を共同で開発するためにベンダーと提携 | 25% | A、B、Cに加え、AIに関する新しい知的財産をベンダーと共同で開発する。 |
この図表から、AIの活用を前提とした契約モデルが未成熟であることがわかります。
デジタルワークフォース戦略の重要性
本調査では、デジタルワークフォース戦略も重要であると示唆されています。 デジタルワークフォースとは、AIを活用した自動化されたプロセスと人間の労働力を組み合わせたものを指します。 このデジタルワークフォースをいかに管理し、効果的に活用していくかが、今後のアウトソーシング戦略の鍵を握ると言えるでしょう。
結論：AIアウトソーシングは戦略的活用が鍵 - 今後の展望
AIアウトソーシングは、企業にとって大きな可能性を秘めた戦略ですが、その導入には慎重な検討と戦略的なアプローチが必要です。単なるコスト削減の手段としてではなく、企業の競争優位性を高めるための戦略的なツールとして捉える必要があります。
Deloitteの調査は、AIアウトソーシングの現状と課題を明らかにするとともに、成功への道筋を示しています。企業は、この調査結果を参考に、自社の状況に合わせたAIアウトソーシング戦略を策定し、ベンダーとの協業、適切な契約モデルの構築、ガバナンス体制の整備を通じて、AIアウトソーシングの真の価値を引き出すことが求められます。
今後の展望としては、AI技術のさらなる進化と、AIアウトソーシングの適用範囲の拡大が予想されます。企業は、AIアウトソーシングを戦略的に活用することで、生産性向上、コスト削減、サービス品質向上、そして新たな価値創造を実現できるでしょう。
開発生産性やチームビルディングにお困りですか？ 弊社のサービス は、開発チームが抱える課題を解決し、生産性と幸福度を向上させるための様々なソリューションを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください！
参考資料: