AI活用の現状とワークマンの事例紹介
経営者のためのヤバい仕組み化ということで、この番組は、仕組み化の専門家である私、松田幸之助が、世の中の様々な事例を仕組み化の視点で解説していく番組です。
今日はですね、ワークマンはAIを代打で使うということで、また話題のAIをですね、ちょっと仕組み化の視点で解説していこうかなというふうに思います。
AIはですね、本当にこううまく使えている企業と、なかなかこううまくいかないというふうに声をいただく企業と分かれているなというふうな感じを受けます。
今日はですね、うまくいっている会社さんは、いったいどういうふうな取り組み方をやっているのかという部分をお話ししていこうかなと思うんですけれども、
それが非常に分かりやすいですね、メディアのニュースがありましたので、それを元に少し解説していこうかなというふうに思います。
タイトルの通り、ワークマンさんのAIの事例なんですが、
AIをですね、導入して成果出ましたみたいな会社の話を聞いたときに、私もそうなんですけれども、多くの社長さんが最初に聞く質問がですね、あるんじゃないかなと思います。
どのツール使っているんですか?とかですね、ツール名何ですか?とかですね、それを自社でも試してみると。
自社で真似て試してみたけれども、思ったほどうまくいかなくて、AIってまだまだ使えないよね、まだまだ全然人の方が上だよね、みたいな。
そんな感じで終わるみたいなことはですね、これ結構あるあるじゃないかなというふうに思っております。
で、有名企業が使っているAIと同じものを私たちが今日から使えるというふうなことは、
これツールの差というよりもですね、絵をどういうふうにこう仕組んであるか仕込んでいるかという構造の部分じゃないかなと思っておりまして、
いわゆるこのAIを使う構造ができていれば、成果が出やすいAI活用になりますし、そうじゃないとなかなかAIを活用しても成果が出づらいんじゃないかなというふうに思います。
具体的にどんなことがワークマンさんが取り組んでいるかということなんですけれども、
実は8月前半ぐらいですかね、メディアニュースの記事になっていたことなんですけれども、
ワークマン実は画像生成AIを導入していたというふうなところで、実はというところなんですよね。
大々的に我が社はAIを使ってますとか導入してますとかというわけではなく、おそらく取材してみたら静かに使われていたとかですね、
かつ数字の効果が出ていたというふうなところかなというふうに思います。
中身を少し整理しておくと、ワークマンさんはECですね、ECサイトや公式アプリに載せる商品の
お客様の利用シーンの画像ですね、例えばこの防水シューズを雨の中で履いているようなイメージ画像の制作みたいなものに
Googleの画像生成ですね、いわゆるナノバナナというふうなものを使っていたというところです。
背景にはワークマンさん全国1000店舗以上、500人未満の正社員が支えているというような事情がありまして、
1000店舗500人以下の正社員さんってすごいですよね。
商品数が増えてきて撮影が追いつかなくなってきたと。
一部のアプリ通知では従来の撮り方と比べてAIが使った画像の方が開封率が1.5倍も高かったみたいな話があったみたいです。
ただこれは全部をAIで置き換え、撮影全体をAIで置き換えているというわけではないというところが、
これ結構今日のポイントになってくるんじゃないかなというふうに思います。
バックというとワークマンさんは画像生成使って利用シーンの画像を作っていた。
ただ全部を代替しているわけじゃないというふうな形ですね。
このニュースだけ見るとワークマンさんもついにAI使い始めたんだみたいな感じで思うかもしれないんですけれども、
これ仕組み化の視点で切り口で考え直すと、
主役AIはもちろんそうなんですが、実験の仕組みがすごい巧妙に構造化されているなというふうに私は見て思ったわけでございます。
なので普通にこのニュース見ると画像生成のAI使おうみたいな、
ワークマンさんももう使えるんだったらうちも使えるかなみたいな感じで思うかもしれないんですが、
今日の本質はそこじゃなくて、実験が回る仕組みをやっているからこそうまくいってるんじゃないかという切り口でお話ししたいと思いますが、
当然これは私の解釈なので、実際にワークマンさんがどういうふうにやっていたかはわからないので、
あくまでもこういうふうなのかなというふうに私が解釈したというのを前提に聞いてもらえればとは思います。
ワークマンのAI活用における4つの仕組み
ここから今日の本題なんですが、ワークマンさんのこの実験の設計という部分が、
台座、席所、数字、順番みたいな、こんなところかなというふうに思っております。
これ実はAIの話ではなく経営全体としても似たようなことが言えるんじゃないかなというふうに思うので、
一つ一つ見ていこうかなというふうに思います。
一つ目が台座ですね。
ワークマンさんの使い方はですね、AIの出番は撮影が間に合わないときですね。
外に出しても痛まないサイズで実験をしているみたいなところでございます。
そもそも人による撮影は今もやっていて、ただ撮影が間に合わないとかですね。
天気がずっと崩れていてみたいな、ちょっと今回厳しいよねっていう部分になったときにAIを使うと。
今まで諦めていたことをAIで代替しているというふうなところですね。
これって地味に見えてすごく優秀じゃなというふうに思っています。
なぜかというと失敗してもダメージがないんですね、そんなに。
もともとの利用シーンの画像諦めていたものをAIで使った画像でやっているので、
うまくいったらプラスですし、うまくいかなくてもそんなにデメリットがないというところですね。
うまくいかなくて瞑想する企業さんとかは来月から一気に商品画像は全部生成AIだみたいな。
テストも実験もしないで、いきなり新人をバンバッターに置くみたいなですね。
そりゃ打てないでしょみたいな。
AI使えないでしょみたいな。
これが使い方の問題というところかなと思っています。
ワークマンさんはまずこのAIをやるときにいきなりバンバッターに任せるみたいなことはせずに、
しっかりと実験している。
本当にバンバッターとして打てるんだっけみたいなところも含めて実験をして、
それがうまくいくかどうかというここをまずちゃんとやっているというところは大きな特徴かなと思います。
私もAIにしても何にしてもよくお伝えさせていただいているのがまずは実験ですよね。
実験してうまくいくかどうかっていうのを見ないでいきなり本作用っていうのは、
もちろんこれ物にもよりますが、
リスクが大きいものであったりとか引き戻せないものに関してほど、
慎重に実験した方がいいんじゃないかなというふうに思っております。
次が二つ目の設計が、
全ての画像は全て人によるチェックを通して世に出すという、
この積書があるというのが工程に入っているというのが素晴らしいなというふうに思います。
ワークマンさんはもともと商品画像が実物とずれていないかっていうチェックの工程は、
これ以前から普通に人で撮影している時からあったみたいです。
なのでAIが画像を生成しても実務上はそんなに変わらないんですよね。
これ記事だとさらっと書いてるんですが、
これかなり大事だなと思っていて、
AIの出力したものを野放しにしてしまうと、
特にワークマンさんほど大きい企業さんが野放しにしてしまうと、
いろいろ問題もあるでしょうと。
ただAIの画像をちゃんと確認してから出してねって言っても、
なかなかお願いっていうのは実行されないと。
なのでちゃんとチェックすると、
全ての人がチェックを通すっていう積書を通らないと画像が外に出ないと、
ここがかなり巧妙だなというふうに思っております。
なのでちゃんとチェックする仕組みがあるということですね。
実験してみて、
じゃあ本当にこれって世の中に出して大丈夫なんだっけ?どうなんだっけ?
っていうチェックをやってから世の中に出すと。
世の中に出した後、この設計3つ目ですね、数字です。
ここは本当に大事だと思いますが、
結局数字で振り返ってみて、いいか悪いかを見ない限り、
その実験や取り組みが良かったか悪かったかっていうのは当然分かることがない。
ただ意外とですね、この感覚的にAIを導入したりとか、
感覚的に何かされている社長さんであったり、
方は数字を見ないで、
肌感で早くなってるよねとかですね、
最近反応いいよねみたいな、
LINEからの集客いいよねみたいな、
そんな肌感で考える方もいると思うんですが、
そうじゃなくてちゃんと数字で見てるっていうのが、
さすがワークマンさんだなと思います。
開封率が1.5倍という風に数字が出てるということは、
そもそもやっぱり前と比べている、
それ以外と比べているという風なところになってくると思います。
○×がつけられるように実験しないといけないというところが、
これが一番重要です。
なので実験します、
外に出していいかどうかをチェックします、
問題ないものは世の中に出しました、
数字で良かったか悪かったかっていうのが見えるようにしていってると。
そしてその全体の構成をさらに順番ですね。
この順番というのはどういうことかというと、
ウェブであったりとかアプリで成果が出たことを、
今度紙の冊子のような、
後から修正効かない媒体に活用を検討しているという風なところみたいです。
これ順番がすごい面白いですね。
ウェブであったりとかアプリであったりとか、
いわゆるデジタル上であれば、
すぐに失敗しても戻したりとか、
うまくいかなかったら変えるってことができますが、
印刷してしまったりとか、
そういう物体ですね、
アナログなもので持ってしまうと、
当然変えるのはすごい費用がかかりますし、
反響が落ちてしまったらその分リスクになってしまうと。
なので、ウェブ上、オンライン上で一回実験してみて、
うまくいった部分を仕組み化して、
数字で検証してですね、
それをさらに紙の冊子などに横展開をしていくと。
この順番をディスクがないとか、
すぐに戻れるところからやっているというところがですね、
非常に面白いなという風に思ったところです。
なので、今日の一言で言うと、
構造を変える「5倍人材」とAI活用
一発当てる才能より実験が回る仕組みというところですね。
とにかく実験が回る仕組みを持っている企業は強いですし、
特にこれからの時代は、
私たちプリマベラも弊社もそうですが、
どれだけ実験を回せるかどうかというところがあるんじゃないかなと思います。
実験してみてよかったら仕組みで残す、
実験してみてうまくいかなかったら冷めるという風なところですね。
なんでワークマンさんがここまでできるのかというと、
もともと構造で物事を考える企業様なのかなと思っていて、
これもまた今月8月の、今2026年8月の中旬ですかね、
中旬ぐらいに出たニュースですが、
これもですね、ワークマンさんが扱っている作業服ですね。
それが4400円から3400円に1000円値下げしたと。
にもかかわらず利益が5割増えたという非常に面白い記事が出てました。
これも種明かしすると加工貿易という風な仕組みを使って、
中国で製地やフォスナーなどの材料を調達して、
それを東南アジアの縫製工場に無償に支給をすると。
工場には縫製の作業代だけを支払うことによって、
中間業者を返せないのでコストが丸ごと下がるみたいです。
すごいですね。無理して我慢して値下げをしているというわけじゃなくて、
構造を変えることによってコストそのものを消していると。
ここの構造作り、利益を出すための動き方というのが、
まさにプロだなというふうに私は見てて思いました。
ここでAIの話ともつながってくるんですが、
別の回でもお話したと思いますが、
最近私はよく1.2倍人材と5倍人材みたいな話をしたりしています。
作業を早くするという人は1.2倍ともありで、
AIで前提の構造を変えて、
作業や機械損失ごとを消す人が5倍人材みたいな。
5倍人材はものすごく少なくて、
これからどんどん市場価値が上がっていくんじゃないかなと
私は思っているんですけれども、
ワークマンさんがやっているのも、
まさに5倍人材の構造を変えているということだと思います。
なぜならば、
AIで何をやっているかというと、
撮影できなかったものですね。
今まで撮影できていなくて、
間に合わなくて諦めていたという機械損失をなくしている
というふうなところになるんですよね。
なので、どんなにこのAIを活用するにしても、
早くするという1.2倍どまりの思考構造で物事を考えるのか、
構造とか前提とかを変えるように思考して取り組むかで
AIの効果、得られる期待成果というのは大きく異なる
というふうに思っております。
実験の失敗から学ぶこととAI活用の注意点
そんなことを偉そうに言ってますけれども、
私たち自身も散々実験で痛い目を見てきました。
例えば農業ですね。
農業って非常にいいことで、
私たちもいいなと思ってやりましたか。
まるでうまくいかなくてすぐ撤退しましたし、
権限上等するときに倫理の金額を、
部長さんの権限を増やしたら、
なぜか金魚鉢を買って金魚を飼ってるみたいな、
よくわからないことをやってたりとかですね。
こういうふうに実験というのは、
大体うまくいかないことが多いです。
ただ、実験の失敗を悪にしてしまうと、
やっぱり誰も実験しなくなってしまいますので、
ここら辺をどういうふうに考えていくかというのは、
一つ大事だと思います。
とにかく失敗しても実験を回し続けるというところですね。
実験失敗した人を問い詰めないというところも、
大事かなと思ったりしております。
なので、こういうふうにツールというのも、
もちろん真似できるものはたくさんあると思いますし、
それ自体の使い方を真似して成果が出るということも、
もちろんあると思います。私たちもそうしています。
ただ、それだけを見るんじゃなくて、
全体の構造であったりとか型を見ると。
その構造とか型を見て、
本質的な部分を真似ていくことによって、
成果がより最大化されていくんじゃないかなというふうに思います。
ただ一個だけ注意点をお伝えしていくと、
いつもお伝えしていますが、
AIで時間が浮いても、
顧客接点まで効率化してはいけないというふうに、
私は考えています。
基本的にAIを使ってバックヤードですね、
お客様から見えない部分は、
徹底的に効率化をしていくと。
その浮いた分を、
お客様に対して非効率化を行っていくというのが、
私の基本的な考え方になっております。
効率化して浮いた時間を、
さらに効率化に当てるというのも本末転倒ですし、
効率化して時間が浮いたのに、
お客様に対して効率化をするというのも、
なんか違う部分があるんじゃないかなと。
もちろんこれ業種業態であったりとか、
企業のステージによって全く異なると思うので、
一概には言えないと思いますが、
基本的な私たちの考え方でいうと、
バックヤードは効率化、
お客様は非効率化というふうな考え方で、
AIを活用しております。
AI活用による業務改善と今後の展望
今日の番組のお話の中で、
お伝えしておきたいなと考える、
問いとしてお伝えするのであれば、
今諦めている業務を一つ何かAIで
任せることができないかなみたいな、
そういうふうなことを考えてみていただけると、
今までこういう業務諦めてたけれど、
これ今だったらAIに任せられるかもしれないよねみたいな、
そんなことが出てきて、
諦めてた部分の仕事がしっかりと業績や利益に対して
インパクトのあるものであれば、
それがプラスの売上利益に増えていくと、
いうふうなことになると思いますので、
諦めている業務がないかなみたいな、
それをAIに任せるとどのくらい成果あるかなみたいな、
そういうふうな視点で見ていただければな、
というふうに思っております。
ということでですね、
この番組では毎週1本様々な事例を
仕組み化の視点で解説しておりますので、
ぜひチャンネル登録やグッドボタン、
フォロー、いいねなどなど、
多分できることをですね、
いろいろやっていただけると非常に嬉しいです。
あとはですね、私のほうで、
松田幸之介の仕組み化実践会というものと、
AI実践会というですね、
仕組み化経営を勉強するコミュニティと、
AIをですね、勉強する経営者のためのコミュニティと、
二つ行っております。
これからはですね、本当に、
仕組み化経営とAI経営がますます、
重要になってくると私は思っておりますので、
興味ある方はぜひ概要欄からチェックしてみてください。
ということで今日は、
ワークマンはAIを代打で使うというテーマで、
お話しさせていただきました。
それでは来週もまたお会いしましょう。
さよなら。