【実体験】大企業の組織でAI活用を浸透させたアプローチ１

”AIを使えていない不安”  と  ”会社の実務でAIを使えない”  葛藤。
気持ちと危機感はあるが、結果使っていない。このままだとやばい。
半年前の僕は不安に駆られていました。

僕が働いている会社では、AIの活用に制限があったり、業務の中心がSalesforceのデータを活用することが多い仕事だったので、ChatGPTをはじめとしたAIにデータを渡すわけにもいかず、狭い範囲での活用しかできていなかった。

そんな状況から約半年で、自分だけでなく、自部門を”AIと共存する組織”に変革することができたアプローチ方法をこのNoteをつかって、すべて発信していこうと思います。

同じ葛藤を感じている方、組織のAI活用を推進する立場の方、マネージャーから経営層の方まで、少しばかりでも参考になる情報を与えられるようにまとめていきますので、良ければご覧くださいませ。

【全体像】 組織でAIを共存させるために必要なこと

最初に、僕が必要と考える、あるべき全体像をまとめてみました。
ポイントを３つに絞ってお伝えすると、

1つ目は、AIと効率化できる業務をマッチングする能力を伸ばす施策や環境の整備に力を入れることです。詳しい実装の方法などは、やると決めた後にAIで調べればいいのです。そのため、”どんなことができるのか”を薄く広く知っている状態をつくることが組織にAIを共存させるために重要になります。

2つ目は、AIの知識だけでなく、アプリやツールの機能も含めて捉えること。AIだけで解決できる業務は多くない為です。僕はこの視点で捉えるようになってから、活用できる業務の幅が大きく広がりました。

３つ目は、とにかく、自分ごとと捉えられる自組織での具体的なユースケースをナレッジとして蓄積していくことです。マッチング能力を上げるためのヒントになります。最初は推進力のあるメンバーが他の人を支援しながら、このユースケースを大量創出していくことがより良い施策になると思います。

このマッチング能力（言い換えると業務をAIやアプリ等で変換できる箇所に気づく力）を組織の人財に伸ばしてもらう、または気づける仕組みをつくることをイシュ―として、施策を推進していくことが、組織でAIを共存させるために必要になると思っています。

【キーポイント】 マッチング能力についてもう少し深堀

具体的には、以下の3つのプロセスを行ったり、来たりしながら「どの業務を、何で解決できそうなのか？」を考え、対象の業務と解決策の方針を見いだすことができる能力だと思っています。

ポイントは「何で解決できそうか」という方針を定めることができればよいということです。

そのため、AIやアプリなどに関する知識レベルについて、最初から詳細な操作や設定方法までを含めて、理解をしてもらうための施策を行っていくのではなく、「解決の方針を見いだすことができるレベル」を目標に施策を準備していくことが重要です。

では、具体的にどのような考えで、どのようなアプローチを行っていくと良いのかについて次から説明していきます。

【具体解決策】 具体的なアプローチ内容について

アプローチの全体像について

最初にアプローチの全体像を説明してきます。実際に僕が働いている会社では、AIの導入と推進をするチームがありましたが、活用推進の観点では、全くうまくいっておりませんでした。その状況から組織に共存させた考えや方法を体系化してみました。以下が全体像です。

ポイントは、AIを利用できる環境整備やセキュリティを担う担当とは別で、”AI活用推進”に特化したチームをつくることです。（組織の状況に合わせて、担当者でも問題ありません）

よくある活用推進が進まないケース

よくあるAI活用が進まないケースとして、「AIに関する環境整備やセキュリティ周りに関する事」も同じ担当が担うと、失敗するケースが多いと思っています。

理由は、①利用できる状態にすることがゴールとなってしまって、活用推進の部分に深く踏み込まずに終わってしまうからです。単純に時間が取れないということです。日々アップデートへの対応やAIに関することを担わせてもらっているほど優秀な方なので他にも業務を多く抱えているケースが多く、時間が取れないのです。

②その上で”効率的”な施策でとどまってしまうことが多い。例えば、マニュアルとよくある活用事例を説明会で説明して、終了。というような感じです。セキュリティなどを担うと、おのずとシステムの仕事をしている担当者がアサインされると思います。システムの構築の仕事を僕も支援していた時がありますが、スコープを決めて、効率的に進めていかないと、何も進んでいかないので、システム構築で優秀な方ほどこれが起こってしまうと思っています。

そのため、理想は、「業務主管部側のメンバー」で構成をして、且つ業務主管部に所属している状態で兼務をさせることが望ましいです。

活用推進チームを業務主管部側のメンバーで構成するメリット

メリットは、大きく4つです。

１つ目は、”とにかく早く進むこと”です。

例えば、イメージしてみてください。業務主管部側のメンバーであれば、〇〇さんは△△の業務を実施していて、AI活用できそうだから話してみよう。自分も行っているこの業務って、AIに置き換えれそう。しかも、他の人も同じ業務をしているから周りにも展開できそう。

ただし、他の部門にいる状態だと、〇〇のような使い方ができます。では来週までに〇〇をつかって、自分の業務をAIに置き換えてみてください。また進捗お伺いします。（来週）すいません、ここがうまくいかなくてできていません。このように、日常ではなく、打ち合わせ周期でしか進んでいかないことが多くなります。

２つ目は、”監視状態で受け身にならず、能動的な推進が内からできる”ことです。

活用推進チームが、業務主管部側を監視しながら、見守る状態になります。そうなると、活用推進に責任を持っているチームが”受け身”の状態にならざる負えないケースが多いです。業務主管部側のメンバーで構成すると、内から推進をしていく状態になりやすいので、”能動的”なAI活用推進を図ることができます。

3つ目は、”活用する組織が協力的になること”です。

組織が大きければ、あるあるだと思うのですが、通常の業務ではないことに対して、モチベーションを高く取り組んでくれないことが多々あります。それはこれまでの経験から、新しいことをすることに対して、表面上だけで、何も支援をしてくれない、その上で報告だけしなければいけなくなるというような印象を持ってしまうことが多いからだと捉えています。実際に僕もこのように感じている上司に多くあってきました。そうなると、なかなかうまく進んでいきません。

４つ目は、”AI人財を主管部側で育成できる”ことです。

AI活用は一時的に求められることではありません。今後も継続してアップデートされていくことに対応していくことが求められます。そのため、各業務の中でも、AI以外の変化があり、そこに対して、サステナブルにAI活用がアップデートされていくためには、主管部側の中にAI人財がいなければ、組織でAIを共存させていくことができません。

もちろん組織の人財や状況によって、異なると思いますが、できる限り主管部側組織のメンバーが担うことが、重要なポイントになります。

＜次回予定内容＞AI活用推進チームが取り組んでいくべき具体的な内容について

次回はAI活用推進においての、最初の具体的なアプローチ内容について触れていこうと思います。

できる限り、汎用的に利用できる情報や考え（これに沿って行えばできる状態）として整理をしていこうと思っています。

最後に僕の紹介をさせてください。

僕の提供価値は、以下の内容から、わかりやすく主管部サイドに立って体系的に伝え、支援ができる点です。マーケ支援会社での経験、Salesforceでの経験、事業会社でのDXやAI活用推進の経験で培ってきました。

①さまざま立場の視点
- 営業やインサイドセールス、マーケティング担当、ベンダーサイドでのシステム構築、マーケティング支援などいろいろな経験をしてきました。それぞれの視点から組織でAIやDXを進めるためにどのようなアプローチで行うべきかを熟知していると思っています。

②AIだけでなく、他のアプリケーションの深い理解
-SalesforceのCRMやMAはもちろん、Microsoft関連アプリを中心に、普段業務を進めるために利用しているアプリケーションについても深い理解をしています。そのため業務の状況にマッチした最適なアプローチを提案できると思っております。

③マーケから営業まで一連で業務を捉え、全体最適の観点で提案ができる
-前述したように様々な立場で、マーケから営業までの業務を経験してきました。そのため、実際の行で起きている、各業務で気づかれていない潜在的な課題や将来を見据えた課題の特定が得意です。そのため短期だけではなく、将来を見据えた計画策定を支援できます。例えば、Salesforceの中にいたので、今後どのようなかじ取りをしていくのか解像度高くイメージできています。そのような観点からも提案が可能です。

現在、起業を考えています。もしこれらのNoteの投稿内容をみて、興味を持ってくれた際には、ＸのＤＭまでご相談ください。

改めてですが最後まで、読んでいただき誠にありがとうございました。
続きもできる限り早々に投稿していきます。

続き

参考記事

※トヨタコネクティッドさんの講演内容からヒントをもらい、自分が進めたエッセンスを加えてまとめております。すばらしい内容なので良ければこちらもご覧ください。