DXはもちろん、AIへの対応も不可欠になってきた。しかも、IT部門のスタッフに限らず、全社のあらゆる部門のあらゆる人々が対応しなければ「周回遅れ」になると感じられるほど技術の進展は急である。「うろたえている」「焦っている」「迷っている」等々、どのような言葉でも現在の状況を表現できる。私たちは今、AIに対してどんな位置にあるのか。すでにAI関連の導入コンサルティングで多くの実績を持つAI Leapセクター長の西岡千尋氏に話を聞いた。
（聞き手・執筆構成：船木春仁）
AI＆DXで失敗しないために不可欠な「事業戦略デザイン」と「成功のための４要素」
AI Leapセクター長 西岡千尋
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執行役員 プリンシパル
AI Leapセクター長 西岡千尋
「AI」と一括りに語られ、検討が始まるケースも多い
アメリカのオープンAIが2022年11月に会話型（汎用型）AIサービスである「ChatGPT」を公開して以来、マスコミ報道で「AI」を見ない日がありません。曰く、「AIを使った自動運転」とか「AIが画像診断で病気を特定」等々。あたかも夢の武器を手にしたかのような報道ぶりです。
一方で専門家としての立場から見ると、AIとは思えないケースも多々見受けられます。数学理論を活用して課題解決策を見出す「数理最適化」は論理構造があるので、厳密には「人工知能」であるAIとは言えません。しかし、それも広義のAIと一括りに語られることもあります。
でも私は、それで構わないと思っています。AIについての理解度はさほど高くなく、ITやDX（デジタルトランスフォーメーション）と同じような感覚であっても、社会や企業が抱える課題をテクノロジーの革新的な技術で解決して貢献できるのであれば、AIなのかDXなのかなどと規定する議論はあまり意味がないからです。言葉の定義以上に重要な本質があるものです。
「事業戦略デザイン」とは、AIかDXかの議論よりも一歩、上流側にある
ただ私は、DXにしろAIシステムの導入にしろ、いつもお客様に強く訴えるのは「事業戦略デザイン」の重要性です。取り組もうとする事業の目的や目標はなんなのか。それは既存のあり方のままの自社にどれほどのインパクトを持つものなのか。課題を解決するためであれば課題を解決することでどのような事業の地平が開かれるのか。さらには実現に向けたアジェンダとはどのようなものなのか。
AIやシステムを具体的に検討する際に、もう一つ手前、上流側に課題を設けて徹底的に検討・検証する必要があるのです。
この取り組みがしっかりとしていればしているほど、「どのようなデータが必要か」「AIでどう分析するのか」「システム基盤をどのように構築するか」「もう一段精度を上げるにはどれぐらいの投資が必要か」などという次の議論が深掘りされます。
さらにPoC（概念実証）段階で期待通りの成果が見込めないと分かってもスムーズに再検討を始められますし、実際にシステムを導入してからの活用の充実度や精度を上げることにつながります。当社でもご支援の際には、こういったAI導入前の戦略デザインにおいてお客様とのヒアリングを重ねることを重要視しています。
実績が示す「AI導入成功の４つの要素」
別な視点からもAI導入を成功させるポイントを考えてみましょう。私たちのこれまでの実績から浮かび上がるのは４つのポイント、つまり、①ユースケースの創出、②ユーザーの課題意識とコミットメント、③利用されるための仕組みづくり、④ROI（投資収益率）の考え方、です。
AI導入を成功させる4つのポイント
「①ユースケースの創出」とは、私たちがお客様と会話や議論を繰り返しながら共に「なにが課題なのか」を深く理解し合うことです。私たちにはお客様へのコンサルティング支援から学んだ多くの知見があります。しかし、だからといってお客様が抱える課題について「こういうことですよね」と押しつけるようなことがあっては決してならないのです。
逆にお客様も、「私たちの方が課題を深く理解している」と考えるのではなく、議論を重ねることで共に深い理解領域をめざしていくことが肝要です。
「②ユーザーの課題意識とコミットメント」とは、言うまでもなく「やらされている」ではなく、積極的に課題解決に挑む姿勢と責任感の強さです。これが希薄だと、ちょっとうまく進まなかっただけで、「AIは使えない」と言い出したりするものです。
実は極めて重要なのが「③利用される仕組みづくり」です。画面デザインとかボタンの位置とか、やはりユーザーが使いにくいと感じるプロダクトは敬遠されますし、使われないので当然、定着せず、期待通りの効果も得られません。利用者の声を改善に取り込むことや、上手い使い方のノウハウを共有するコミュニティづくりなど、サービスのファンやインフルエンサーをどう形成するかも重要です。
「④ROIの考え方」とは、システム導入にあたって狙いとする効果や評価の仕組み自体を決めておき、プロジェクトメンバーが共有するという意味です。そもそもユースケースの創出で課題に対して議論を深めていますので、「では、もう１億円を投資してシステムの精度を上げよう」とか、「売上に直接の効果はなくても社員のウェルビーイングで画期的な効果が期待できる」など、金銭的なものだけではない評価点を設定することもできるのです。
ドメインを深めるならば「自分たちの言語」である自社ナレッジの組込みは必須
AIは、業務改革や新事業の創出などで力を発揮するよう期待されますが、汎用言語モデルで充分といえるでしょうか。この疑問には、「自社独自の事業領域でのAIを利用した課題解決や新事業創出では自社データを組み込み、一般的な調査業務や事務処理などでは汎用型の言語モデルを活用できる」と答えるべきと考えます。
ちなみに当社では、「大規模言語モデルによる『永遠のベテラン社員』の創造」をテーマに、失敗学の第一人者で、東京大学名誉教授である畑村洋太郎先生と共同で失敗学のデータを盛り込んだLLM（大規模言語モデル）システム「失敗学コンサルタント」を提供しています。
「失敗学コンサルタント」では、自社で蓄積しているさまざまな業務や失敗、事故などのデータを組み込みます。一口に製造業と言っても、例えば鉄鋼業と電気・電子業ではトラブルが発生するポイントはまったく異なります。失敗学から導き出される産業に共通するトラブルポイントに自社の発生事例や対応策を加味することで、より精度の高いAIアドバイスを得られるのです。
その上で、その企業ならではの評価や対策軸となる「独自の言語」「独自のナレッジ」を組み込みます。自社独自の事業領域でのAI活用を考えるならば、自社ナレッジの組込みによる独自AIの構築は必須です。
「想像を超えた使われ方」によって価値が生まれる
ITは、その登場以来、多くの驚きを利用者に与え続けてきました。ただ、一貫してあったのは、開発者が考えたり構想した「より良い状態」を超える使われ方を利用者が編み出していることです。自ら開発した製品でありながら「こんな使われ方もするのか」と開発者側も驚かされ続けてきたのです。
実は、社会の変化とは、開発者が想像していたのとは違う使われ方が編み出される（創造される）ことで起きています。ツールを使って社会変化を生み出すのは開発者ではなく利用者なのです。
ではAIでは、どんな意外な社会変化やインパクトが生じるでしょうか。お客様と取り組みを進めている中でも、すでに私たち自身がアッと驚かされるようなさまざまな導入効果が創出されています。
私がリーダーを務めるAI関連のコンサルティングを提供する組織の名は「AI Leapセクター」です。「Leap」、つまり「跳躍」という言葉を盛り込んだのも、人間のために役立つ思わぬ利活用の仕組みをお客様にお届けしたいと願ってのものです。
当セクターには多くのAIサイエンティストが属していますが、お客様に対して技術支援をすることを主軸に置くのではなく、AIというテクノロジーとそこから創出できるイノベーションの組み合わせによって社会に貢献していくことをビジョンとしています。今後も、これまで前例のなかった様々な社会課題・経営課題に対し、我々のケイパビリティを活用して社会に貢献していきます。
略歴
西岡 千尋
執行役員 プリンシパル
AI Leapセクター長
コンサルティングファームのマネジングディレクター、チャットボット開発企業のCDO（最高デジタル責任者）を経て、アビームコンサルティングに入社。テクノロジーとイノベーションによる社会貢献を進めるとともに、クライアント企業のDXやデータドリブン経営の実現を支援する。慶応義塾大学大学院政策・メディア研究科修士。
「聞き手・記事構成者」について
船木春仁（ふなき・はるひと）
経済ジャーナリスト。新聞記者を経てフリーに。製造から金融まで、さまざまなジャンルで取材と執筆活動を展開。
取材に関するお問い合わせ
アビームコンサルティング株式会社
コーポレートコミュニケーションユニット
Email：JPABPRTeamDL@abeam.com
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