AI CoEによるAIトランスフォーメーションの本格推進 第1回 AI CoE立ち上げの要諦 ～生成AI利活用に関する成功要因調査から見える推進の壁と突破口～

これまで多くの企業が生成AI活用に取り組んできたが、部門単位の試行が先行しやすく、成果が個人の生産性向上にとどまるケースが多く見受けられた。しかし、AIエージェントの登場により、生成AIは業務プロセスの自動化・半自動化へ拡大し、AIXが本格化している。
一方で、AIの適用範囲が広がり自律度（人の介在なしに業務判断・実行を行う度合い）が高まるほど、業務や顧客への影響リスクも増大する。すなわち、技術導入だけでなく、統制やAIと人の役割分担、業務・システム運用のあるべき姿も同時に問われる状況となっている。
こうした背景から、全社的なAIXの加速や投資最適化、統制を目的にAI CoEを立ち上げる企業が増加している。しかし、任命されたリーダーは「何から始めるべきか」「どこまでCoE組織で担うべきか」「既存組織とどうすみ分けるか」といった課題に直面し、立ち上げに苦戦している声が多く聞かれる。本連載では、国内企業のAI活用の現状と課題を整理し、AI CoEの立ち上げと実行に向けた具体的なアプローチを解説する。

AI CoEで検討すべき機能は、次の9類型に整理できる（図7、図8）。AI CoEの機能設計は、戦略（⑤⑥）／実装（①②③④）／統制（⑦）のいずれの課題を主に解くかで優先順位が変わる。

いずれの場合でも重要なのは「すべてをAI CoEが担う」という発想を避けることである。経営戦略やDX戦略といった上位戦略と整合させつつ、既存のIT、セキュリティ、人事、法務、財務・経理、監査などのコーポレート部門、事業部門、さらにはパートナー企業との役割を明確化することが求められる。役割を明確にすることで、AI CoEはAIX推進に不可欠な機能に集中することができる。加えて、企業文化・組織文化に適した型を選択することも重要である。文化と合わない変革の進め方では、社内の抵抗により成果創出のスピードが低下するためである。ここでは、実務上よく使われる3つの型の例を示す。

全社の重点領域と投資優先順位を定義し、経営と現場の意思決定をつなぐ型である。AIビジョン・ロードマップの更新、ユースケースのポートフォリオ管理、価値検証の基準作りを主導する。実装は各部門に委ねつつ、成果の再現性と投資最適化（重複回避、共通化、撤退判断）を担保する。トップダウンで改革を進める風土に適した型である。

現場でのAI実装速度を最大化する型である。設計リファレンス資料の整備、評価手順、プロンプトやコンポーネントの再利用、相談窓口の提供、教育・啓発による利用者層の拡大を担う。PoC（概念実証）にとどまらず、効果創出まで伴走する。ボトムアップで現場主導の推進文化が強い企業に適した型である。

社員がAIを安心して利用できる境界線（ガードレール）を整備する型である。データ分類、利用ルール、監査ログ、外部提供判断、インシデント対応を標準化し、リスクを具体策に落とし込む。過度な禁止ではなく、許容される実験範囲を明確化し、“安全に速く学ぶ”状態を実現する方法である。機能分担を決める際は、「意思決定」「実行責任」「品質保証」の観点から問いを立てることが有効である（図9）。守りを重視する企業に適した型である。

こうした機能を検討したうえで、組織形態の検討も必要である。独立した中央集中型の組織とするか、事業部にも専任要員を配置する出島型とするかといったモデルが存在する。中央集中型は標準化と統制に優れる一方で、実行力が弱まりやすい。出島型は実行力が高い反面、重複投資が発生しやすい。したがって、重点領域は出島で推進し、共通基盤・ルールは中央で統括するハイブリッド型が現実的な解となりやすい（図10）。
また、人材育成やアセット・ナレッジの展開を狙い、AI CoEに各部門から人材を集めて一定期間の経験後に戻す逆出島型も存在する。成熟したAI CoEを核として取り組みをスケールするフェーズで有効である。

また、上記のいずれのパターンを採用する場合でも、横展開の成否を左右するのは組織としての「学習の仕組み」である。次章で、AI活用の定着に必須となる学習機能について述べる。