「AIを導入したのに、意思決定がむしろ遅くなった」
そんな声を、最近よく耳にします。AIが情報を整理し、提案までしてくれるはずなのに、会議では「判断が進まない」「検討が長引く」。
AIが入ったことで速くなるどころか、迷う時間が増えてしまう。
この現象は、実は多くのPdMチームで起きています。
AI導入で“判断が遅くなる”チームの特徴
あるBtoBサービスのチームでは、AIを活用して機能開発の優先順位を自動算出する仕組みを入れました。
AIが過去のユーザーデータを解析し、「この機能はROIが高い」とスコア化してくれる。
導入当初は「これで意思決定が早くなる」と期待されていました。
ところが実際には、会議時間が倍になりました。
AIが出したスコアをもとに議論が始まるのですが、
「この重み付けは正しいのか？」「データの期間を変えると違う結果になるのでは？」
という“検証合戦”が続き、なかなか決まらない。
AIが提案した瞬間、みんなの頭に“裏を取りたくなる心理”が生まれていたのです。
これはまさに、AIが「判断を増やす構造」になっている典型です。
人間が持つ“納得したい”という欲求を、AIが刺激してしまう。
AIが出す提案の量とスピードが、人間の思考速度を追い越してしまうんです。
なぜAIは「決める」を遅くするのか
意思決定が遅くなる原因は、AIが悪いのではなく、決め方の構造を変えていないことにあります。
AIを入れると、情報量は増える。でも、判断基準（どの情報を採用するか）が変わらないままだから、
結局“情報を増やした分だけ悩む”構造になってしまう。
これは、私が以前携わったプロジェクトでも起きました。
リリース前のABテスト結果をAIで自動分析し、「このパターンがCVR＋12%です」と出る。
でも、最終会議では「サンプルが偏っていない？」「条件を変えたら？」という話が延々と続く。
AIが答えを出したのに、みんな“その根拠”を求め始める。
つまり、人がAIを信頼できる構造になっていないんです。
PdMが再設計すべき「決める構造」3つのポイント
AI導入後に意思決定が遅くなるのを防ぐには、「誰が、どこまで、何を根拠に決めるか」を再定義する必要があります。
私はこれを「決める構造の3層設計」と呼んでいます。
① 目的レイヤー：AIが何を“支援”するのかを明確にする
AIを導入する目的が「意思決定を支援すること」なのか、「意思決定を代替すること」なのかを最初に定義する。
多くのチームはここが曖昧なまま進めてしまい、AIが出した答えを「人が再確認する」状態に陥ります。
AIの役割を“補助”に明確化するだけでも、判断の重複が劇的に減ります。
② プロセスレイヤー：判断を分業化する
AIを使っても、「誰が最終的に決めるか」が曖昧だとスピードは上がりません。
たとえば次のような分業が有効です。
- AI：データ整理・提案（ファクトベース）
- PdM：意思決定（目的・顧客価値ベース）
- チーム：検証と改善（フィードバックベース）
この分業をドキュメント化し、「AIの出力に対して議論しない項目」を明示します。
これをやるだけで、会議の30％は短縮できます。
③ KPIレイヤー：「速く決めた数」ではなく「迷わず決められた数」を追う
AI導入で見るべきKPIは「意思決定スピード」ではなく、「意思決定の迷い率」です。
つまり、“迷わず決められた割合”をKPI化する。
たとえば次のような指標が使えます。
- 判断までに発生した再議論回数
- AI出力に対して議論が発生しなかった割合
- 決定後に覆らなかった意思決定の比率
これを定量化してチームに共有すると、
AIが「正しい情報を出すこと」ではなく「迷わず決められる構造を作ること」に貢献しているかが見えるようになります。
AIを“入れる”時代から、“決める”を設計する時代へ
AI導入が広がるほど、PdMに求められるのは「技術理解」ではなく「判断設計」です。
AIは答えを出してくれます。でも、それを採用するかどうかを決めるのは、やっぱり人。
そしてその“決め方”の設計こそが、PdMの最大の仕事になっていく。
AIを導入しても速くならないのは、AIが多すぎる情報をくれるから。
でも、それを“迷いなく決められる仕組み”に変えるのは、人の設計です。
AIと人の境界線をどう設計するか。
その設計力が、これからのPdMの実力を決める時代です。
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AI導入の本当の成果は、スピードではなく「迷わず決められるチーム」が増えること。
PdMは“決める構造のデザイナー”です。
AIと人の協働が生む新しい判断設計を、次の記事でも掘り下げていきます。
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