AIを試した組織が活用を広げられない理由

AIを試すことと業務に定着させること

AIを一度使ってみることと、毎日の業務を任せることは別の判断です。試すときは回答がどれだけもっともらしいかを見ればよいのですが、実際の業務では誰が誤りを確認し、コストがどれだけかかるのかまで検討しなければなりません。

この違いを考えるうえで参考になる研究があります。1940年代にアメリカ・アイオワ州の農家が新しいトウモロコシ品種を受け入れていく過程を調べた研究と、技術製品が初期顧客を超えて広がっていく過程を扱ったキャズム理論です。

まずAI調査で何が問われたのかを見てみましょう。マッキンゼーの2025年調査では、回答者の88%が所属組織が少なくとも1つの業務でAIを定期的に使っていると答えました。 組織レベルでAI活用の拡大を始めたという回答は約3分の1でした。マッキンゼー調査

デロイトの2026年調査では、回答者の25%が所属組織のAI実験のうち40%以上を実際の運用に移したと答えました。ここでの40%は企業の割合ではなく、各組織で運用に移したプロジェクトの割合です。PwCの2026年CEO調査では、56%が直近12ヶ月間でAIによる売上増加とコスト削減の両方を経験していないと答えました。業務スピードや従業員満足度まで含めて何の効果もなかったという意味ではありません。デロイト調査、PwC調査

それぞれ異なる対象に異なる質問をした調査なので、数字を単純に引き算してAIの失敗率を算出することはできません。ただし、導入の有無と活用範囲、財務成果を別々に確認すべきだという点は示しています。私はこのうち活用を広げる問題を、ジェフリー・ムーアの『Crossing the Chasm』と結びつけて考えてみたいと思います。

農家はどのような根拠で種子を変えたのか

キャズム（chasm）とは、初期顧客の支持を得た技術製品が、より広い顧客層へ拡散する際に困難を抱える区間を指します。その背景には、新しい技術が人々の間に広がっていく過程を研究したイノベーション普及理論があります。

1941年、アイオワ州立大学の社会学者**ブライス・ライアン（Bryce Ryan）と大学院生ニール・グロス（Neal C. Gross）**は、2つの農村地域で交雑トウモロコシ種子の普及過程を調査しました。当時、農家は収穫量と栽培性能が改善された新しい種子に触れていましたが、導入の時期はまちまちでした。

ロジャースがまとめた研究過程によると、グロスは農家345人を面談し、研究の条件に合う259人の回答を分析しました。このうち257人が1928年から1941年の間に新しい種子を採用しました。種子を最初に知ったきっかけとしては販売員が、導入を決心する際に影響を与えたきっかけとしては近隣の農家がよく挙げられました。新しい種子の利点を聞くことと、自分の畑に植えると決めることの間には、他人の経験が介在していたわけです。

キャズム理論の概念図です。アイオワの農家の実際の調査数値を描いたグラフではありません。

1943年に発表されたこの論文¹は、以後のイノベーション普及研究の重要な出発点になりました。**エベレット・ロジャース（Everett Rogers）**は関連する研究を総合し、1962年に『Diffusion of Innovations（イノベーションの普及）』を出版しました。ロジャースは、新しいものを相対的にいつ受け入れるかによって、採用者を5つの集団に分けました。

• 革新者（Innovators）、2.5%： 新しい技術を最も早く試す集団です。
• 初期採用者（Early Adopters）、13.5%： 比較的早い時期に受け入れ、周囲の人の判断にも影響を与える集団です。
• 前期多数派（Early Majority）、34%： 平均より早い時期に導入しますが、他のユーザーの経験を慎重に検討する集団です。
• 後期多数派（Late Majority）、34%： 周囲に広く普及し、導入の不確実性が減った後に受け入れる集団です。
• 遅滞者（Laggards）、16%： その技術を最も遅く導入する集団です。

この比率は、導入時期を正規分布に従って区分した理論上の分類です。すべての市場で同じ比率になるわけではなく、また一人の人がすべての技術について同じ集団に属するわけでもありません。時間の経過とともに累積採用者数を描くと、多くの場合S字カーブが現れます。上図のように時期ごとの採用者を分けた釣鐘型の曲線とは縦軸が異なります。

このモデルを技術製品のマーケティングに適用したムーアは、特に初期採用者と前期多数派の違いに注目しました。最初に購入した顧客が気に入った理由だけでは、次の顧客を説得するのは難しいというのです。