IBM CEOが説くAI業務モデル変革｜フィリピン日本企業の実践ガイド | ケーススタディ

IBM CEOが語る「AI時代の業務モデル変革」— フィリピン拠点での実践ガイド

IBMのアービンド・クリシュナCEOが提唱する「AI時代の業務モデル変革」を、フィリピン拠点の日本企業向けに実務目線で解説します。導入の段階別アプローチと現地特有の注意点が学べます。

Part 1: このテーマが重要な理由

Step 1: フィリピンビジネスでの背景 (3分)

IBMのCEOであるアービンド・クリシュナ氏は、AIへの投資から最大の成果を得るには、技術を導入するだけでは足りず、業務の進め方そのものを根本から作り直す必要があると述べました。この考え方は、フィリピンに拠点を持つ日本企業にとって特に重要です。フィリピンでは、コールセンターや、経理のシェアードサービス、ITヘルプデスクなど、多くの業務が「人手の量」で成り立ってきました。AIを既存の業務にそのまま乗せるだけでは、生産性は思ったほど上がりません。

日本企業がフィリピンで競争力を維持するためには、ただAIツールを契約するのではなく、社員の動き方や部署同士のつながり方を見直すことが求められます。マニラやセブの拠点では、現地スタッフ・日本人駐在員・本社の三者が関わるため、業務の作り直しは日本本社よりも難しい一方で、成功すれば差別化につながります。

マニラのオフィスで、IT責任者の田中さんが現地マネージャーのマリアさんに話しかけます。「IBMのCEOが、AIで成果を出すには業務の進め方を作り直す必要があると言っていました。うちのチームでも、AIを入れる前に、まず誰がどの作業をしているのかを書き出してみませんか」。マリアさんは答えます。「賛成です。今のやり方のままAIを乗せても、結局は今と同じ仕事を少し速くするだけで終わってしまいそうです」。

Step 2: 元記事の要点を整理する (5分)

元記事の事実を、フィリピン拠点で働く方が短時間で把握できるように整理しました。

観点	元記事から読み取れる事実
発言者	IBM CEO アービンド・クリシュナ氏
主張の核心	AI投資の成果は、技術導入だけでなく業務の進め方の作り直しで決まる
AI活用の段階	個人 → 小チーム → 部署をまたいだチーム → 全社、と段階的に広がる
成果の伸び方	段階が進むにつれて、AIから得られる成果も大きくなる
IBM社内の事例	人事の業務の流れを見直したことを、全社展開の例として挙げた
記事掲載日	2026年5月5日

出典元名 — Wall Street Journal「IBM CEO Says AI Triggers Need for New Operating Models」(2026年5月5日)

この表は学習目的で公開情報の事実をもとに作成したものです。詳細は上記リンクの元記事をご確認ください。

Step 3: 理解度チェック (5分)

Q1. 元記事でAI投資の成果を最大化する鍵として挙げられているのは、何でしょうか。

ヒント: 「技術の導入」と「業務の進め方」のどちらに重きが置かれているかを思い出してください。

Q2. 企業内でAIの活用が広がる順序を、4つの段階で答えてください。

ヒント: 一番小さい単位から始まり、最後は組織全体に到達します。

Q3. 発言者であるアービンド・クリシュナ氏の役職と所属企業を答えてください。

ヒント: 米国の老舗のIT企業で、頭文字3文字で呼ばれることが多い会社です。

Q4. クリシュナ氏が、全社規模でAIを広げる業務モデルの例として挙げた社内の業務分野は何でしょうか。

ヒント: 採用や人材配置などを担当する部署です。

Q5. 元記事の主張を一言で表すと、「AIの成果は何の更新によって決まる」と言えるでしょうか。

ヒント: 古くからある「業務の進め方」と「人と人のつながり方」が答えに含まれます。

Part 2: 実務への応用

Step 4: フィリピンでの導入ステップ (10分)

フィリピン拠点でAI活用を業務モデルの作り直しと一緒に進めるための手順を整理しました。

ステップ	内容	フィリピン特有の注意点
1. 現状の業務を可視化する	誰がどの作業を、どれくらいの時間で行っているかを書き出します	現地スタッフは口頭での合意で動く場面が多いため、文書化されていない作業も丁寧に拾い上げます
2. 個人レベルでAIを試す	まず数名のスタッフに生成AIを試してもらい、効果と課題を集めます	月額の費用は1人あたり1,000〜1,500ペソが目安です。BIR（内国歳入庁）への経費計上の方法を経理と確認してください
3. 小チームに広げる	効果が出た使い方を、5〜10名のチームに広げます	英語と日本語の両方でマニュアルを用意し、現地スタッフが質問しやすい雰囲気を作ります
4. 部署をまたいで連携する	複数の部署で同じAI基盤を使い、業務の流れ全体を見直します	NPC（国家プライバシー委員会）のデータ保護法に沿った運用設計が必要です。社内データの扱い方を文書化しておきます
5. 全社の業務モデルを作り直す	古くからある業務の進め方を見直し、AIを前提にした新しい流れを設計します	SEC（証券取引委員会）への報告が必要な業務（財務関連など）は、変更内容を記録に残せるようにします

Step 5: よくある失敗と対策 (5分)

失敗パターン1: 「AIツールを契約しただけで満足してしまう」

NG例: 経営層がAIの契約書にサインした時点で「導入完了」と考え、現地スタッフへの説明や業務の見直しを後回しにしてしまいます。結果として、ツールはほとんど使われず、月額の費用だけが発生し続けます。

OK例: 契約と同時に、マニラのIT責任者と一緒に、現地の業務に合わせた使い方の手本を作ります。チームの会議では具体例を見せながら説明し、最後に質問を受ける時間を必ず取りましょう。

失敗パターン2: 「個人の試用で止まり、チームに広がらない」

NG例: 一部の優秀なスタッフだけがAIを使いこなし、その成果が他のメンバーに共有されません。個人の生産性は上がっても、組織全体の成果にはつながらないままです。

OK例: 月に一度、AIの使い方を共有する短い会議を開きます。うまくいった事例と、うまくいかなかった事例の両方を持ち寄ってもらい、チーム全員が同じ手本を使えるようにします。

失敗パターン3: 「日本本社のやり方をそのまま持ち込む」

NG例: 日本で作ったAI活用の進め方を、現地の業務の流れを確認せずにマニラのチームに渡します。フィリピンの商習慣や口頭での合意を前提とした業務とは合わず、現場が混乱します。

OK例: 現地のマネージャーと一緒に、フィリピンの業務に合わせた使い方を一から設計します。日本本社のやり方は参考程度にとどめ、現地の文化や法令に合った形に作り直しましょう。

Part 3: さらに深く学ぶ

Step 6: 関連する技術用語 (5分)

オペレーティングモデル（業務の進め方の枠組み）は、誰が何を、どの順番で、どのように行うかを定めた会社全体の仕組みのことです。フィリピンの拠点では、日本本社の枠組みをそのまま使うのではなく、現地の商習慣に合わせて作り直すことで、AI導入の効果が大きく変わります。

ワークフロー（業務の流れ）は、一つの仕事が始まってから終わるまでの作業の順序を表します。マニラのコールセンターでは、顧客からの電話を受けてから問題が解決するまでの流れを書き出すことで、AIで自動化できる部分が見えやすくなります。

クロスファンクショナル（部署をまたいだ協働）は、営業や経理、ITなど異なる部署のメンバーが一つのチームを組んで仕事を進めることを指します。フィリピン拠点では、日本人駐在員と現地スタッフが部署を越えて集まる場を作ると、AIの活用範囲が広がります。

エンタープライズスケール（全社規模での展開）は、ある取り組みを会社全体に広げて運用することを意味します。マニラの一拠点で成功したAIの使い方を、セブやダバオの拠点にも広げる場合、各地の事情に合わせた調整が必要になります。

ヒューマンリソース（人事業務）は、採用や教育、評価など、人に関わる業務全般を指します。IBMが業務の進め方を作り直した分野として元記事で挙げられており、フィリピン拠点でも、現地スタッフの育成方法をAIで見直す動きが今後広がると考えられます。

Step 7: 自社への応用を考える (10分)

自社の業務の流れを書き出して、AIで変えられる場所を探す

考えるヒント: 普段の仕事の中で、誰かが手作業で行っている繰り返しの作業はありませんか。報告書の作成、顧客への返信、データの転記など、毎週同じことを繰り返している作業を5つ書き出してみましょう。

次のアクション: 来週の月曜日に、現地のチームリーダーと30分の打ち合わせを設定し、繰り返し作業のリストを一緒に作ります。

AIの活用が「個人」で止まっていないかを確認する

考えるヒント: 自社のフィリピン拠点で、AIを使いこなしているのは誰でしょうか。その人の知見は、他のメンバーに共有されているでしょうか。一人の優秀なスタッフに頼り切っていないかを点検します。

次のアクション: 今月中に、AIの使い方を共有する短い社内発表会を企画し、3名のスタッフに事例を発表してもらいましょう。

日本本社の進め方をそのまま持ち込んでいないかを点検する

考えるヒント: 現地で運用しているマニュアルや業務の流れは、日本本社のものをそのまま翻訳したものでしょうか。それとも、フィリピンの法令や商習慣に合わせて作り直されているでしょうか。

次のアクション: 主要な業務マニュアルを3つ選び、現地のマネージャーに「日本のやり方と合わない部分はないか」を確認してもらう機会を作ります。

Part 4: FAQ

Q1. フィリピン拠点でAI導入を始める場合、どれくらいの予算を見込めばよいでしょうか。

A1. 個人で試す段階であれば、1人あたり月額1,000〜1,500ペソ程度の生成AIサービスから始められます。10名規模のチームに広げる場合でも、月額15,000ペソ程度から実験できます。本格的な業務システムへの組み込みは、規模によって数十万ペソから数百万ペソに広がるため、まずは小さく試して効果を見てから判断することをお勧めします。

Q2. 現地スタッフに業務の進め方の変更を受け入れてもらうには、どうすればよいでしょうか。

A2. フィリピンでは「顔を立てる」文化が大切にされており、急な変更を一方的に通達すると反発を招くことがあります。変更の理由を丁寧に説明する場を設け、現地のマネージャーに先に相談してから全体に伝える順序が効果的です。日本本社が決めたから、という説明だけでは現場は動きにくいため、現地にとっての利点を具体的に示しましょう。

Q3. AIに会社のデータを学習させてしまうことが心配です。どう対処すればよいでしょうか。

A3. 多くの法人向けAIサービスには、入力したデータを学習に使わせない設定があります。契約前に、その設定が標準で有効になっているかを必ず確認してください。フィリピンではNPC（国家プライバシー委員会）のデータ保護法があり、顧客情報を第三者のAIに送る場合の取り扱いには注意が必要です。法務担当者と相談しながら、社内の運用ルールを文書化しておきましょう。

Q4. 日本本社とフィリピン拠点で、AI活用の進め方に違いを設けてもよいのでしょうか。

A4. むしろ違いを設けるべきです。日本では文書での合意が中心ですが、フィリピンでは口頭での合意や、上司との人間関係を重視する場面が多くあります。同じAIツールを使う場合でも、運用ルールやマニュアルは現地の商習慣に合わせて作り直すほうが、定着しやすくなります。本社のやり方を参考にしつつ、最終的な形は現地で決める姿勢が大切です。

Q5. 業務モデルの作り直しに、どれくらいの期間がかかるのでしょうか。

A5. 個人や小チームでの試用は1〜3ヶ月、部署をまたいだ展開は半年程度、全社規模での業務モデル変更は1〜2年が一つの目安です。フィリピン拠点の場合、現地スタッフの教育や、本社との調整に時間がかかるため、日本国内よりもやや長めに見積もると安心です。焦らずに段階を踏むことが、結果的に成功への近道になります。

活用のコツ(3 Tips)

現状の業務を、まず1枚の紙に書き出してみましょう。 AIの導入を考える前に、誰がどの作業をしているのかを目で見える形にすることが出発点です。書き出してみると、自動化できる作業や、そもそも不要だった作業が見えてきます。フィリピン拠点では、口頭で動いている業務が多いため、この作業の価値が特に大きくなります。

「個人」で止まっている使い方を、月に一度はチームで共有する場を作りましょう。 AIを使いこなしている人の知見は、共有されなければ組織の力になりません。短い発表会や昼休みの勉強会など、気軽に話せる場を月に一度設けるだけで、活用の輪が広がっていきます。フィリピンでは話すことを楽しむ文化があるため、共有の場は自然に盛り上がります。

日本本社のやり方を、現地のマネージャーと一緒に見直す時間を設けましょう。 本社の手順をそのまま輸入しても、現地では機能しません。四半期に一度、現地のマネージャーと一緒に主要なマニュアルを点検し、フィリピンの商習慣や法令に合わせて修正していきます。この継続が、業務モデルの作り直しの土台になります。

ボーナス: PH AI Worksの活用法

PH AI Worksは、フィリピンでAIやテクノロジーを活用したい日本企業を支援しています。本教材のテーマである「業務モデルの作り直しを伴うAI導入」については、現地の商習慣や法令に詳しい専門家が、日本企業の事情に合わせた支援を提供しています。

次のステップとしてご相談いただける内容は次のとおりです。

フィリピン拠点における業務の流れの可視化と、AIで効率化できる場所の洗い出し
現地スタッフ向けのAI活用研修の設計と、日本本社との運用調整
NPC（国家プライバシー委員会）のデータ保護法に配慮した、AI運用ルールの策定支援

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