企業が生成AI導入で成功するための主要な戦略と課題は以下の通りです。
主要な課題
現在のAI導入における主要な課題として、2025年発表のMIT調査「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」では、約95%の企業でAI導入が停滞し、損益（P&L）への明確な効果が見られないと報告されています。多くの企業で生成AIのパイロットプログラムが期待されたビジネス成果（収益加速など）を達成できず、測定可能なインパクトをほとんど与えていないのが現状です。AI導入が迷走する原因として、「解くべき課題」が拡散してしまうことが挙げられます。
成功のための主要な戦略
上記の課題に対し、成功している約5%の企業には共通の戦略が見られます。TFM-Ops（Thinker, Facilitator, Maker）のフレームワークは、これらの成功原則を有機的に結びつけるものとされています。
1. 明確なユースケースの設定
AI導入の迷走を防ぐため、「解くべき課題」を一点に絞り込むことが極めて重要です。成功企業は「限定的かつ明確なユースケース選定」を行うことで成果を得ています。ThinkerはWhyを問い直し、請求書処理やレポート生成といった小さなPoC（概念実証）を切り出すことで「仮説の優先度付け」を実践します。
2. 専門ベンダーとの共創パートナーシップ
外部ベンダーとの深いパートナーシップは、成功を大きく左右する戦略です。自社内製でのAI導入の成功率が約33%であるのに対し、専門ベンダーとのパートナーシップ型導入では約67%の成功率を示すデータが公表されています。Facilitatorは、ベンダーの知識を社内の文脈に接続する「社内外の文化を橋渡しする外交官」としての役割を担います。
3. バックオフィス業務の優先的自動化
AI投資の対象としては、**請求書処理や在庫管理などのバックオフィス業務の自動化分野で最も高い投資対効果（ROI）**が得られています。Makerがこの領域で最も輝き、定型業務の自動化を通じて、経営層に実際に動くデモを見せることで、次の拡張へと火をつけることができます。
4. 現場主導の仮説検証サイクルと段階的スケールアップ
AI PoCは技術検証だけでなく、「現場の納得感」をどう積み上げるかが勝負です。Facilitatorが短サイクルでBuild-Measure-Learnを回す仕組みをデザインし、心理的安全性を確保し、失敗談も資産に変える「ナレッジ共有ループ」を確立することで、組織学習を加速させます。PoCの成果を水平展開する際には、Thinkerが他領域への応用シナリオを描き、Facilitatorがコミュニティで知見を拡散し、Makerがテンプレート化したフローを即座に複製する「役割リレー」が、「PoCの壁」を越える鍵となります。
5. KPI/ROIの厳格な設定とモニタリング
AI導入を「遊びではなく事業」と認識させるためには、KPI/ROIの厳格な設定とモニタリングが不可欠です。Thinkerが「なぜこの指標か」を設計し、Makerがデータ可視化ダッシュボードを実装します。Facilitatorは数値を通じて経営層と現場の合意形成を支えることで、この三位一体が機能します。
6. セキュリティ・ガバナンスの強化
AI導入の土台は信頼であり、データ取り扱いルールを整備し、誰もが安心して実験できる環境を構築することが重要です。これはFacilitatorの設計力にかかっており、単なる規制遵守に留まらず、「安全に失敗できる文化」を育むことに直結します。
TFM-Opsによる総括
これらの7つの原則は、TFM-Opsのフレームワークの中で有機的に結びついています。ThinkerがWhyを定義し、FacilitatorがHowを場に浸透させ、MakerがWhatを形にすることで、AI導入は「資料と会議で止まるプロジェクト」から脱却し、「動いて学ぶカルチャー」へと進化することができます。自社のAI導入ロードマップをTFM視点で評価し、Thinker、Facilitator、Makerのどのフェーズが不足しているかを可視化することが、成功確率を高める次の一歩となります。
