企業様へのAI導入の敵は「AIの性能」の壁だけじゃなくて、評価制度・心理・意思決定構造・コンテキスト設計の合わさった壁のような気がします。
1) 技術理解の壁（「LLMの癖」を知らない）
- 出力が毎回ぶれる（ルールベース処理に向かない領域に使って事故る）
- ハルシネーション不安 → 「根拠は？ソースは？」確認コストが重い
- 使い所の誤解：みんな Do（実行） をやらせたがるが、生成AIが強いのは 検討・決定・評価・改善 側だったりする
2) 組織・制度の壁（インセンティブが噛み合わない）
- 時給型・残業評価だと、効率化は“自分の損”になりやすい
- 早く終わると仕事が追加で降ってくる問題（だから黙ってステルス利用が増える）
- 効率化で生まれた利益が本人に還元されない（共有する動機が消える）
3) 人の壁（感情・プライド・恐怖）
- 「AIは怖い」「自分には関係ない」「信用できない」
- クリエイティブ職ほど「ここは人間の聖域」という価値観の抵抗が出る
- エンジニアでも「ML知ってるからこそ信用しない」「コードを書くのが好き」など抵抗が起きる（リテラシーと別問題）
4) コンテキスト不足の壁（AIの“オンボーディング不足”）
- 会社の前提（数字、方針、力学、用語、どこに何があるか、権限）が渡っていない
- 必要情報にアクセスできないと、AIは“新人”として迷子になる
（＝コンテキスト設計／必要なタイミングで必要な情報を渡す仕組みが弱い）
5) ガバナンス／セキュリティ／法務の壁
- 「何を入れて良いか」「どこまで入力して良いか」が曖昧で止まる
- 監査・規程・契約・個人情報など、判断が遅いほど全社活用が詰まる
6) ツール・運用の壁（導入した瞬間がピークになりがち）
- “チャットボットを入れて終了”になりやすい（AIネイティブ化ではない）
- ツール乱立、権限申請、費用（人数×単価）が重い
- 自動化はLLMより **RPA/ワークフロー（n8n等）**が適する場面が多いのに、混同される
7) 意思決定の壁（AIで速くしても、会社の首が回らない）
- 実行が速くなっても、承認・調整・会議が遅いと全体最適にならない
- 結局、人間（特に意思決定層）がボトルネックになりやすい
