NECでは、昨年から社長直下のプロジェクトとして全社的にAI導入を推進してきた。社長AIをはじめ、役員を模したAIモデルが会議に参加するなど、AIを組織運営に生かす動きを本格化させている。今回の取材の場にもCXO-AI（経営層のナレッジを学習させた分身AI）が参加し、議論の流れに応じてリアルタイムでコメントを述べるなど、AIが単なる支援ツールを超え、組織の知的活動の一部として機能し始めていることを印象づけた。

　一方、若林氏はこの1年の取り組みを振り返り、従来型のAI活用には明確な限界も見えてきたと語る。

　「人間がAIを使う形では、どうしても使える人とそうでない人に分かれてしまいます。個々の効率化は進んでも、それだけでは全体の生産性向上には十分にはつながらなかったのです」

　プロンプトの書き方やAIツールの選び方を学ぶことは重要だ。だが、活用度が個人のリテラシーに左右される限り、組織全体の変革には限界がある。さらに、若林氏が課題と捉えたのは、人間が業務プロセスの起点や中継点になっている構造だ。

　「従来型のAI活用では、起点になるのは人間です。AIで調査を行い、その結果を見て資料作成を依頼。さらに別のAIでレビューし、必要に応じて修正する。個々の工程は速くなっても、工程と工程の間には必ず人間が介在します。ここにボトルネックが生まれてしまうのです」

　担当者は会議に出る。休暇も取る。判断を保留することもある。AIは24時間動けるが、人間はそうはいかない。結果として、業務全体のスピードは人間側の都合に引き戻される。

　「いくら工程ごとにAIで効率化しても、途中に人間が入るとそこで止まってしまう。最終的なアウトプットをいかに速く届けるか。それを考えたときに、業務の流れ自体を見直す必要がありました」（若林氏）

　現場が本当に求めているのは、AIツールそのものではない。必要な業務が滞りなく完了していることだ。課題に応じてAIが最適な手段を選び、自動で実行し、成果物だけを返す。若林氏が描くのは、人間がAIを使っていると意識しなくても、必要なものが届く世界だ。

　その中核となるのが、「AI同士が自律的に連携し、高速なパスワークを回す」という概念だ。

　「AI同士が高速にパスを回し続け、ボールが人間に回ってくるときにはゴールを決めるだけの状態にする。これにより、人間は最終判断やお客様とのコミュニケーションに集中できるようになります」と若林氏は説明する。

　具体例の一つが、NECで導入を始めた営業同行AIだ。従来の営業活動では、商談前に担当者が訪問先の事業内容や業界課題、過去の接点などを自ら確認していた。準備の深さは担当者の経験や時間の余裕に左右されやすく、繁忙期には十分なリサーチができないまま商談に臨むこともある。

　営業同行AIでは、この準備工程をAIが自律的に行う。営業システムに登録された予定データから訪問先を自動で特定し、顧客企業の情報やキーパーソン、想定課題などを調べたうえで、商談に同行するAIを自動で作成する。人間が「この顧客について調べて」と指示する必要はない。スケジュールの登録を起点に、AIが自ら動き出すからだ。

　担当者はその情報を受け取り、商談に臨む。AIを商談に同席させることで、商談内容の記録やデータ化も自然に進み、次の提案や施策に生かすデータの蓄積にもつながる。AIが事前準備や記録を担うことで、人間は顧客との対話に集中できる仕組みだ。

　この変化は、ITシステムのあり方にも及ぶ。従来のシステムは、人間が画面を見て操作することを前提に設計されてきた。だが、AIが直接ブラウザや業務システムを操作するようになれば、人間向けのUIや操作マニュアルを中心にした設計思想は大きく変わる。将来的にはアプリケーションや画面も固定的なものではなく、必要に応じてその場で生成される方向に進むと若林氏は予測する。