牛の道を舗装するな：植民地時代のボストンからデジタルトランスフォーメーションへ

17世紀の都市計画の教訓がAI戦略を救う

‍

すべてを変えた歴史

1630年のボストンを想像してみてほしい。岩だらけの半島に広がる若いピューリタンの植民地では、道路はまだ存在せず、牛が草原や丘を自由に歩き回っている。牛たちは現実的な動物の知恵で、最も抵抗の少ない道をたどり、岩を迂回し、沼地を避け、牧草地と水場をつなぐ。

‍

論理的で整然とした碁盤の目をゼロから設計するのではなく、すでに牛が通った道を舗装するだけだった。

‍

その結果は？ワシントン・ストリートが狂った川のように蛇行し、最も洗練されたGPSでさえイライラして諦めることがある。

‍

歴史的出典：この物語は、サム・ウォルター・フォス（1858～1911）の詩「子牛の道」に記されている。

‍

効率が非効率になるとき

ボストンの話が興味深いのは、あるパラドックスを見事に物語っているからだ。局所的かつ即効性のあることが、より大規模で長期的には悲惨な結果を招くことがある。牛たちは当面の目的のために最も抵抗の少ない道を歩いたのは正しかったが、その道は荷車や自動車、トラックや市バスのために設計されたものではなかった。

‍

この教訓は深い。有機的に発展するものすべてが将来にとって最適であるとは限らない。

‍

ビジネスのアナロジー：プロセスがパスになるとき

現代の農場には、いたるところに「牛の通り道」がある。それは、時間をかけて有機的に発展してきたプロセスである。ジム・ハイスミスが説明するように、「ITの世界で『牛の通り道を作る』とは、有効性や効率性をあまり考えずに、ビジネスプロセスをそのまま自動化することを意味する」²。

‍

フォームを印刷し、署名してスキャンし、Eメールで返送する。
なぜ始まったのか誰も覚えていないが、「私たちはいつもこのやり方でやってきた」という週例会。
会社の「データベース」として15人が共有するエクセルファイル。
7人の異なる担当者を経由する承認プロセス、そのうちの3人はなぜ署名しなければならないのかさえ知らない

これらのプロセスは、牛の通り道のように、生まれた瞬間に最も抵抗の少ない道をたどって形成された。しかし、デジタル時代の今、それに従い続けることは壊滅的な打撃を与えかねない。

‍

偉大なる誘惑：牛の道を切り開く

企業が「デジタル化」を決断するとき、ボストンの創業者たちと同じ罠に陥ることが多い。既存のプロセスをテクノロジーで「舗装」してしまうのだ：

デジタル化：道を開く

‍

"このフォームはいつも手書き？完璧だ！記入可能なPDFを作ろう！"

これはデジタル化であり、実質的な何かを変えることなくアナログをデジタルに変換することである。ガートナーは、「デジタル化とは、アナログ情報をデジタル形式に変換するプロセスである」と定義している。それは牛の道を舗装するようなもので、よりスムーズになるが、曲がりくねった非効率的なままである。

惰性の隠れたコスト

私が知っているある製造会社では、1980年代から1990年代にかけて徐々に開発された14の異なるステップを必要とする品質管理プロセスがあった。デジタル化」した際、14のステップをすべてタブレットに移行した。プロセスは速くなったが、根本的には不合理なままだった。そのうちの8つのステップは重複しているか、時代遅れだった。

‍

真の変革：デジタル化 vs デジタル化

デジタル化：未来の都市をデザインする

真のデジタル化とは、ボストンがすべきことをすること、つまり最終目標を見据え、それを達成するための最善の方法をゼロから設計することである。

‍

ガートナーの用語集によると、「デジタル化とは、ビジネスモデルを変え、価値と収益の新たな機会を提供するためにデジタル技術を利用することであり、デジタルビジネスに移行するプロセスである」⁴。

‍

実際のデジタル化の例：

Netflixはレンタルビデオをデジタル化したのではなく、ホームエンターテイメントを完全に見直したのだ。
アマゾンは紙のカタログをデジタル化したのではなく、商業を再発明したのだ

決定的な違い

デジタル化："私たちがしていることを、デジタルで行うにはどうしたらいいか？"
デジタル化："私たちは本当に何を達成しようとしているのか、デジタル時代にそこに到達する最善の方法は何か？"

AIと超高速の誘惑

今日、私たちは人工知能によって「牛の道を切り開く」という新しい波を目の当たりにしている。企業は非効率なプロセスをAIで強化し、「超弾力性」と呼ぶべきものを生み出している。

‍

ハーバード・ビジネス・レビュー』誌で指摘されているように、『ビジネス・プロセス・リエンジニアリングという考え方が、今度は人工知能を原動力として復活しつつある』。1990年代、ERPシステムとインターネットの導入はビジネス・プロセスの変化を可能にしたが、急激な変化への期待はしばしば満たされなかった。しかし、AIはより良く、より速く、より自動化された意思決定を可能にする」⁵。

AIカウパスの舗装例：

‍

単純な意思決定に12通のメールが必要なコミュニケーションプロセスで、ChatGPTを使ってメールをより速く書く
誰も読まないレポートを分析するためにAIを導入する
存在しないはずの承認プロセスを機械学習で自動化する

結果

‍

非効率なプロセスが、より速く、より正確に非効率になった。

‍

反牛道の方法論

‍

1.消去 → 統合 → 自動化

テクノロジーを導入する前に、マイケル・ハマー⁶の方法論に従って、この順序に従ってください：

Obliterate：真に付加価値のないものはすべて排除する。

統合：残りのプロセスを論理フローで接続する

自動化：最後だけ、技術を応用する

‍

ハマーが書いているように、『牛の道を舗装するのをやめる時だ。時代遅れのプロセスをシリコンやソフトウェアに組み込むのではなく、それらを消し去り、もう一度やり直すべきだ」⁷。

2.グリーンフィールドとブラウンフィールドの比較

都市計画とソフトウェア工学から借用したこれらの用語は、根本的に異なる2つのアプローチを定義している：

‍

ブラウンフィールド（道を開く）：

既存技術の維持と追加
短期的にはより速く
非効率を温存する

グリーンフィールド（ゼロからの設計）：

ホワイトボードから始める
リスクは高いが革命的な可能性がある
新しい可能性を最大限に活用できる

マッキンゼーが指摘するように、「90％の企業が何らかの形でデジタルトランスフォーメーションを開始しているが、期待される収益効果の3分の1しか実現していない」⁹。

3.正しい質問

技術を導入する前に、こう尋ねてみよう：

"なぜこの裁判をやるのか？"
「それをやめたらどうなる？
「今日、ゼロから設計するとしたら、どのようなものになるだろうか？
"もはや存在しない過去の制約とは？"

ケーススタディ：道を避けることが報われるとき

ケース1：融資を再考した銀行

ある欧州の銀行では、融資承認プロセスに45日間、12の異なるステップを要していた。既存のプロセスを「デジタル化」するのではなく、完全に再設計したのだ：

承認前：45日、12パス、73%のファイルが承認された
終了後：24時間、3パス、81%のファイルが承認される

その秘密とは？管理の90％が冗長であり、AIが6つの異なるオフィスよりも正確にリスクを評価できることに気づいたのだ。

ケース2：行列をなくした病院

イタリアのある病院では、救急治療室に4時間待ちの患者がいた。待ち行列システムを "デジタル化 "する代わりに、患者の流れを完全に見直した：

AIベースの予測トリアージ
タイプ別差別化ルート
ワークロードのリアルタイム監視

結果：待ち時間は80％短縮され、患者の満足度は60％向上した。

‍

牛道における現代の3つの罠

1.馴れ合いの罠

「うちの従業員はこれに慣れている」というのは、イノベーションの最も陰湿な殺人者である。牛は小道に慣れている」と言うようなものだ。

2.地味な投資の罠

「私たちはすでにこのシステムに多くの投資をしてきた。

3.偽りの複雑さの罠

「すべてを変えるのは複雑すぎる」という言葉には、現在のプロセスが理にかなっていないと認めることへの恐れが隠されていることが多い。

‍

デジタルトランスフォーメーションのためのANTI-COWフレームワーク

分析する- 望まれる結果を分析する

テクノロジーから始めるのではなく、ビジネスの目的から始めるのだ。

ナビゲート- 現在の制約を超えるナビゲート

自問するのだ。"もし私が今日生まれた会社だったら、この問題をどのように解決するだろうか？"と。

トランスフォーム- トランスレートではなくトランスフォーム

デジタル時代に向けてプロセスを再設計するのであって、デジタルに変換するのではない。

実施- 段階的に実施する

漸進的なアプローチを用いながらも、先鋭的なビジョンを持っている。

チェック- 効果のチェック

効率だけでなく、総合的な効果を測定する。

最適化- 継続的な最適化

変革のプロセスに終わりはない。

見る- 新しい道を探すために観察する

新たな自然発生的な「牛の通り道」ができないように注意すること。

‍

労働者としてのAIではなく、建築家としてのAI

人工知能は、牛の通り道を舗装する最高のツール（超効率的だが根本的に間違っている）にも、未来の都市を設計する最高の建築家にもなり得る。

世界経済フォーラムが指摘するように、「AIがその可能性を最大限に発揮するためには、AIはビジネスの言葉を話さなければならず、仕事の流れを理解し、プロセス・インテリジェンスを必要とする」¹⁰。

その違いはアプローチにある：

労働者としてのAI（牛の道を切り開く）：

"どうすればAIを使ってこのプロセスをより速く行えるのか？"
既存活動の自動化
インクリメンタルな改善

建築家としてのAI（都市計画）：

"どうすればこのビジネス成果を完全に見直すことができるのか？"
問題そのものの再定義
根本的な変革

取り壊す勇気

ボストンの物語から得られる最も深い教訓は、技術的なことではなく、心理的なことである。

ビジネスで言えば、このことだ：

神聖な」プロセスを疑う
私たちはいつもこうしてきた」というのは正当化にはならない。
すぐには報われないかもしれない変化への投資
即効性の誘惑に負けない

結論：未来のための道路設計

AIとデジタル化の無限の可能性に直面している今日、私たちには選択肢がある。ボストン建国の父たちのように既存の道を切り開くか、それとも未来の都市をデザインする勇気を持つか。

‍

今度、「このプロセスをデジタル化しよう」という言葉を耳にしたら、立ち止まってこう尋ねてみよう。"私たちは近代的な道路を設計しているのか、それとも牛の道を舗装しているのか？"と。

‍

未来は、既成の道を離れ、新しい道をデザインする勇気を持つ者たちのものだ。たとえ牛がどんなに賢くても、タウンプランナーではなかったことを認めることになるとしても。

‍

「牛の道を舗装するのをやめる時だ。時代遅れのプロセスをシリコンやソフトウェアに組み込むのではなく、それらを消し去り、もう一度やり直すべきだ。現代の情報技術の力を使って、ビジネス・プロセスを抜本的に再設計し、パフォーマンスの劇的な向上を達成するのだ。"- マイケル・ハマー、ハーバード・ビジネス・レビュー、1990年

‍

情報源と参考文献

Stack Exchange English Language & Usage:https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
AgileConnection - Paving Cow Path:https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths
SAP - デジタル化対デジタル化： https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
SAP - デジタル化 vs デジタル化（ガートナー定義）：https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html
Harvard Business Review - How AI Is Helping Companies RedesignProcess：https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes
デジタル・リーダー - あなたのAI計画は牛の通り道を作るだけ？https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow
Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate:https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate
Synoptek - グリーンフィールドとブラウンフィールドのソフトウェア開発： https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/
McKinsey - Rewired to Outcompete:https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete
世界経済フォーラム - プロセス・インテリジェンスとAIを活用してビジネスを再構築する方法：https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/
Harvard Business Review - Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate (1990):https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate