AI導入で成功する企業と、失敗する企業。その違いは“入り口”にある。
最近、「AI人材が足りない」というニュースをよく見る。
だけど本当に足りていないのは、AIを動かす人ではなく、
AIが正しく働ける“入り口を整える人”
なんじゃないかと私は思う。
AI導入そのものは確実に進んでいる。
だが同時に、これから明らかに増える問題がある。
■ AIは速い。でも、迷う。
AIはとてつもなく速い。
しかし—
適切に指示しなければ、とんでもない速さで“違う答え”を返してくる。
多くの企業はAIをこう期待している：
- 曖昧な情報も汲み取ってくれる
- なんとなく投げても答えてくれる
- 誰でも扱えるツールになる
でも、そこから返ってくるものは、
多くの場合
「レールの上に用意された回答だけ」だ。
せっかくのAIの力を、ほんの一部分しか使えていない。
■ AIは誰が使っても同じじゃない
これは断言できる。
AIの性能は、指示の質でとんでもなく変わる。
AIは、こういうものを好む：
- 整理された情報
- わかりやすい構造
- 前提・目的・制約がはっきりした指示
- 認知負荷の低い導線
こうした“整った指示”を渡されると、
AIは水を得た魚のごとく自由自在に泳ぎ回る。
反対に、曖昧な情報を渡すと、
AIは人間以上に迷い、暴走し、手戻りを生む。
■ 今、企業が直面している本当の問題
実際、多くの企業のAI導入で起きているのはこれ：
- 出力が毎回ブレる
- プロンプト頼みになり再現性がない
- 認識ズレのせいで手戻りが発生
- 結局、AIの作業を人間が直している
原因は“AIそのものの性能”ではなく、“入り口の設計不足”。
AIを活用できる企業とできない企業の差は、
ほぼ “前半の構造化を誰が担当しているか” に依存する。
■ そこで必要になる、新しい仕事
私はこれを 「仕様構造化アーキテクト」 と呼ぼうと思う。
この職業は：
✔ AIが迷わないように、前提を整える
✔ 曖昧な仕様を構造化し、矛盾をなくす
✔ 認知負荷の高い導線を事前に潰す
✔ PM／エンジニア／デザイナー間の認識を揃える
✔ AIに渡すための“最適な情報”を設計する
つまり、
AIに仕事をさせるための「0〜1の土台」を作る人。
エンジニアでもPMでもUXでもQAでもない。
でも、それら全部と深く関わり、
AI導入の“要”を担う存在。
■ Before / After：この“入り口”を整えるだけで起きる変化
✗ Before
- 仕様は曖昧
- AIの出力がバラバラ
- チーム内で認識ズレ
- 手戻りが多い
- リリースが遅れる
✓ After（仕様構造化アーキテクトが入った場合）
- 仕様と前提が整理され、AIの出力精度が安定
- 認識ズレが消え、会話が短くなる
- 手戻りが激減
- 開発スピードが 3〜5倍に向上
- PMもエンジニアもUXも、本来の専門性に集中できる
AI導入が“効く会社”と“効かない会社”の差は
AIそのものではなく、入り口の構造化にある。
■ AI時代でも、仕上げは必ず人間だ。
AIがどれだけ進化しても、
最後に判断するのは人間であるべきだ。
ただ—
“0 から全部やらなくていい” 時代が来る。
AIが肩代わりできる部分をまとめ、
AIに正しく渡せる形に翻訳し、
チーム全体が迷わないレールを敷く。
それが 仕様構造化アーキテクト の仕事だ。
この仕事が入ると、人間は：
- 思考
- 判断
- クリエイティブ
- 戦略
つまり 「人間にしかできないこと」 に専念できるようになる。
■ 最後に —
もしあなたの会社が、こんな悩みを抱えているなら：
- AI導入してみたけど、効果が出ていない
- 出力がブレる・再現性がない
- 認識ズレで手戻りが多い
- プロジェクトの初速を上げたい
一度、
“入り口の設計”を見直すだけで世界が変わります。
そしてこれからの時代、
この仕事はあたりまえになっていくはずです。
この新しい職業、仕様構造化アーキテクトを
プロダクトの土台に取り入れていきましょう。
もし同じような課題を抱えているなら、気軽に声をかけてください。
「まずは話を聞きたい」でも全然OKです。
