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AIは単なるツール導入にあらず!?組織文化を変革する戦略論
2026-05-25 30:53

AIは単なるツール導入にあらず!?組織文化を変革する戦略論

ep.60👬 リスナーからLINEオープンチャットに届いた「社内AI導入をどう進めるか」という問いをきっかけに、出島型・薄く広く型の2つの浸透パターン、レッドゾーンの設定、ボトムアップで組織文化を変えるアプローチまで、AI導入の戦略論を語りました(長谷川)

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高宮慎一https://x.com/s1kun

グロービス・キャピタル・パートナーズ(GCP)代表パートナー。
「Forbes日本で最も影響力のあるベンチャー投資家ランキング」2018年1位。
アーサー・D・リトル→GCP。
東大経済学部、ハーバード経営大学院MBA(2年次優秀賞)。
投資実績:IPOはアイスタイル、オークファン、カヤック、ピクスタ、メルカリ、ランサーズ、M&Aはしまうまプリントシステム、ナナピ、クービック等。

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︎長谷川リョーhttps://x.com/_ryh

編集者、ライター、ポーカープレイヤー。
言語化 / 文章構成を中心に、経営者や企業、メディアの発信支援に取り組む。
東大情報学環→リクルート→独立→ケニアで3年のポーカー生活を経て現在。
主な編集協力:『ChatGPT vs 未来のない仕事をする人たち』(堀江貴文)、『10年後の仕事図鑑』(堀江貴文、落合陽一)等。

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■編集:樋口聖典(株式会社BOOK)⁠⁠⁠⁠

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感想

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サマリー

本エピソードでは、AIの社内導入における戦略論を深掘りします。AI導入に反対するメンバーがいる中で、組織文化を変革し、新しい技術をインストールするための具体的なアプローチとして、「出島型」と「薄く広く型」の2つの浸透パターンが紹介されます。また、ミッションクリティカルな領域におけるリスク管理のための「レッドゾーン」の設定や、ボトムアップでの組織文化変革の重要性についても議論されています。最終的には、戦略と仕組みの整合性を取る経営判断の重要性が強調されています。

オープニングとリスナーからのテーマ紹介
スピーカー 2
長谷川リョーです。高宮慎一です。ぼくらの戦略論です。ベンチャーキャピタリストで戦略プロの高宮さんと、昨日から僕船のオプチャがオープンして、わちゃわちゃ楽しい長谷川リョーで戦略の話をしていく番組です。
オプチャ意外と盛り上がってますね。 そうですね、ぽつぽつ参加していただいて、なんか楽しい。なんか今のところ僕のポーカー話みたいな話で意外と盛り上がっちゃって、僕は楽しいんですけど、ここから高宮さんの戦略論話が展開されていくのではないかなと。
スピーカー 3
そう、あの大阪に長谷川さんのついにポーカー福祉ポーカーがオープンした。 来週末に向けて今忙しいって感じですけど。 でお店に行くと長谷川さんに会えるそのお店のリンクがオプチャに入っていると。
スピーカー 1
はい、オプチャ限定のクーポンなのは追ってって感じですね。 オプチャ見たよとかあれ言葉を言うとなんかサービス、長谷川さんずっと店にいるんですかそれ。
スピーカー 2
どうなんすかね、とりあえずオープンしてすぐに僕ラスベガス行く6月1日からしばらく。 いきなりいないんだ。 いきなりいないんですよね。だから最初の数日先見届けていなくなり戻ってきてからはしばらくはいますかね。
なるほど。 なので大変ですね福祉を夕方に終えてそこから眠りに落ちるまではポーカーでみたいななかなか激動な数ヶ月になりそうだなと。
おーまじっすか、なかなかハードですね。 そうなんすよ。で今日のテーマなんですけどそれこそオプチャでこんなテーマでお話聞きたいって早速いただいたテーマを取り上げてみたいと思っていまして
AI社内導入の戦略論を聞いてみたいです。一定反対するメンバーが出る中でどのように新しい概念や技術をインストールしていくのがいいかという点をお聞きできたら嬉しいです。とのことですねシンプル。
AI導入の難しさと戦略の必要性
スピーカー 3
そうですねいかに何か組織をAI駆動するかって結構今みんな全スタートアップはやろうとして大企業もね一部積極的なところと若干コンサートのところありつつも大企業も今一番ホットなところじゃないですかみんな悩んでますよね基本。
でその中でやっぱりどうしても組織とかまあ人って感性の法則みたいな働くじゃないですか今までのやり方を変えたくないみたいな危機感を持ってわかっちゃいるんだけど今までのやり方をこう変えるとシステムが合わないとか自分がやり方がわかんないとか
AIを導入してリソースが削減されると人が余っちゃうとかいろいろ多分あると思うんですけどとはいえそれを全部全部置いといて新しい時代に向けてやり始めないと思い越し一回上げないと転がっていかないっていう話だとは思うので
多分やるやらなきゃいけないと思うんですよでほっといても多分やらないのでなんかやっぱり最初はあのプッシュスタートじゃないですけどなんか昔車がバッテリー上がって動かなくなった時ニュートラルに入れて人がガーって後ろから押してちょっとバッテリー充電しながらエンジンかけるとかかるかもみたいな
そこをちょっとね多分人力でもいいから気合で押さなきゃいけないっていう状況だと思うんですよね
AI浸透の2つのパターン:出島型と薄く広く型
結構それはいくつかあって割とAIに限らず新しいことをやるためにいくつかセオリーみたいなのはあると思っててなんか一番なんだろうスモールスタートでやりやすいみたいなの知るとデジマを切り分ける
スピーカー 3
新規事業の時とかよくやるってなんか企業の戦略論とかでも幻の企業の戦略論で言っている僕と長谷川さんしか共有できないこの言ってましたよねっていう
そうだからcoming soon by 2800だから別組織を作ってAI駆動でとにかく全部AIでやるみたいな組織を作ってそこにクイックインで成功事例作らせてあのチームあれで成功したよみたいになる
スピーカー 1
でそこから先は引いてはじゃあそのチームをどんどん他のチームに飛び火させていくのかもうそのチーム単独でどんどん成長させていって何なら既存のやり方と競合するカニバってもいいから他社に食われるよりは自社で食った方がいいっていうやり方でやるかのどっちかですよね
スピーカー 3
そこは結構組織マネージメントでやり方は両方あると思いますとなんで小さく火をつけて広げるパターンが一つでもう一個はセオリー的に言うと分類しちゃうと薄く広く広げるパターンで全組織みんなで使おうねみたいな話でまずはなんかその触るバリアを下げるみたいな話で言うと
AIツール全部みんなに支給する3種類全部使えみたいな話をやってとりあえず使えるようにしてあげるっていうことかあとは使うことを奨励するみたいな話もあると思うんですよね
スピーカー 1
それは例えば本当にAIに限らず組織行動を促したいときのセオリーだと思うんですけどなんか奨励とか保証みたいなのをちゃんと出すみたいな話は一つでなんか月に1回AIエージェントコンテストとかってやって一番イケてるエージェントを作った人は表彰されて
スピーカー 3
AIMVPとかAIエヴァンジェリストみたいな称号を手に入れるとかで保証みたいなシリーズをそこで優勝するとなんか金1分30万もらえるとかそういうなんかちょっとした背中を押すインセンティブをつけてあげるどっちかっていうとアメみたいな話はあると
スピーカー 1
もう一個多分ムチ側みたいな話もあってムチ側で言うと多分いろんなIT企業やってるなんか月に1回何日はAIしか使わなきゃダメ絶対AI使って仕事をしろみたいな強制みたいな話であったりするとか
スピーカー 3
あとはそういうことで非評価の項目に入れ込んじゃってAI使ってない人は強制的に評価が切り下がってそれで評価が下がっちゃうようになるとかなんで薄く広く広げるパターンはそのアメとムチの両方併用してやるみたいな話がすごく大事で
本当繰り返しになっちゃいますけどこれって別にAIを使うに限らずなんかある新しいことをさせるというそういう組織文化を作るときのセオリーだと思うんですよね
ミッションクリティカル領域のリスク管理とレッドゾーン
スピーカー 3
でAI特殊性みたいな話っていうとさっき言ったみたいに広く広げるパターンの場合アメとムチみたいな話であらゆる業務で使いみたいな話になる一方でそれこそヘンテコさんこと今井CTOが木戦のCTOが言ってた話なんですけど
まだ結構ねミッションクリティカルなところに対してノンエンジニアがうかつにやっちゃうとリスクは大きいみたいな話もあるわけじゃないですか
データベースのマスター触らしちゃうとか決済触らしちゃうとかセキュリティーところとかでそれはそれで多分なんか本当にミッションクリティカルの部分はあると思うので
スピーカー 1
切り分けをしてどこだったらみんな自由にビジネス側のこういうレベルの人はここまで自由に使っていいよと例えばビジネス側の人は自分の業務を効率化するためにやって
スピーカー 3
こことここはレッドゾーンで入らないこのマスターデータベースを叩かなければ自由にやっていいよとかそういうなんかやり方は
スピーカー 2
そこは経営人の一定リテラシーが求められる
スピーカー 3
そうですねそこはトップダウンで一定のルールのもとやんないとダメだと思うんですね
スピーカー 1
なんか本当にのほうずにみんな全部やれみたいなのはさすがにそれは危ないっていう話だと思っていて
スピーカー 3
経営人だけじゃなくて現場のリテラシーが伴っているAI人材を採用していてAI人材だけでやるデジマのところだったらいけると思うんですよ
だけど薄く広く火をつけるみたいな話だと火ついちゃいけないところまで火ついちゃうかもしれないっていう
スピーカー 2
あー確かにその観点AI人材だと抜け落ちがちかもしれないですね
スピーカー 3
なんでそこがすごいどこまでやらせるかっていうのは経営判断だし組織のそのAIに対する習熟度によってもどんどんそのレッドゾーン触っちゃいけないゾーンみたいなのがこう交代していくんだと思うんですよね
長谷川氏の実践:ボトムアップでのAI導入
スピーカー 2
そうですよねなんか一旦僕の話を差し込ませていただくとなんか僕の場合もともと高谷さんとのあれもそうだしスタートアップ業界に近いところにいたこともあって
世の中全体で見るとそういうテクノロジーとかに近いしなんか好きだしとかあって大阪来てその福祉業界でかつ組織にシニアな方々が多いみたいな環境で
22テクノロジーとの距離があった中で割と経営に近いところにぶち込まれて結構僕次第なんですよ全てが多分
多分それも見込まれて引っ張られているのもある分かってたんで
まさに今日のお話を自でやってるわけでそこまでなんか戦略論にのっとって動けてたわけではないんですけど
個別最適してたんですけど僕はなんか1個目の高谷さんの方法で多分やってたなって今振り返っていて
要は全体に全社合例でみんなAI使ってくださいじゃなくて僕と僕のチームというか一番ちっちゃいところから始めて
一人に教えてそのチームに教えて成功事例ができて他の事業所に広がっていってみたいな方法論
ボトムアップって言ったほうがいいんですかね広がっていってというのもやっぱりなんかその
僕も一応予算権限というか意思決定できる立場にいるんですけどもう社長だったりとかに
あの許可を得なきゃいけない時になんか絵に描いたものをしてるからこうなるんですよって口で説明してもなんかどういうことってなっちゃうんで
勝手にやってある程度こういうものですよって見せて結果出してからいいねってなる順番だなっていうのが最近の気づきで
いかにAIがこんな便利なんですよって言っても伝わらないですよねやっぱりこっちで勝手に動かしたものを見せないとっていうのは
ハウの話になっちゃうかもしれないんですけど一個方法論としてあるなぁと思ってですね
経営判断と現場のリテラシー
スピーカー 3
なんか今の話って微妙な長谷川さんのなんだろう二面性がある立場みたいな話はあると思ってて
なんか子会社社長とはいえ上に立っている社長がまだいて社長がなんか抽象的なこと言っても裸を持ってくれないみたいな
話と一方で自分の組織には浸透させたいみたいな話の両方あると思うんですけどまずなんかどうだろうな
自分の組織に浸透させる系の話で言うとさっきのレッドゾーンの線引きをするみたいな話とかも含めて
いて経営チームの中にリテラシーがある人がいないとそこの線引きできないしどこで積極的によりAI活用を強化していくのかみたいのは分からないじゃないですか
スピーカー 1
という意味でいうとまあなんかね今井さんCTOみたいな人がいてここは触っちゃダメよって言ってくれればいい一方でいない場合
で多分長谷川さんがそれを判断くださなきゃいけないので結構自分で触りながらそしてなんかCTOがいなかったとしてもエンジニアの人と
スピーカー 3
AIに詳しいエンジニア人材の人とタッグを組んで自分がガンガンやってその足りない部分は穴埋めしてもらうんだと思うんですよ
例えばなんか利用者向けにちょっとしたサービス作ってそこで決済行われます決済のところは流石にAIに任せるのは怖いから一応AIでやったんだけどそれデビューして修正してみたいなのを
多分具体のタスクに落としてエンジニアの人にお願いするみたいなことをやってそれを積み重ねる中でどこが危なそうだっていう多分裸を得ないといけないと思うんですよね
でそれを下に落とすっていう話で今度メンバーの立場もしくは長谷川さんとその全体のグループ社長の関係性においてどちらかというと長谷川さんが下だとするとまずは本当に支障がないところでやれることっていっぱいある話じゃないですか
さっきの業務の質においてのミッションクリティカルというのの軸とあとはその自分単独で完結する度合いと連携しなきゃいけない度合いでもう一軸あるじゃないですか
スピーカー 1
自分で単独で完結するようななんか今までだとエクセルでごっついマクロを組んでた手作業で2時間かかってたことを四季一髪でやることができますみたいなのはどんどん自分の範囲内においてやればいいと思うんですよAI化
スピーカー 3
そういうのでクイックインを見せながらこんなのができたんですよそうするとじゃあ今度そのデータを受ける側の人受ける側の次の業務プロセスの人でじゃあ受けるところも効率化できないのみたいな話に進んでいくんでそこでコラボレーションが始まっていくみたいな話はあると思うので
徐々に多分左下のミッションクリティカル度が低い自分完結度が高いみたいなとこから始まっててミッションクリティカル度が高いところにはじわじわ広がっていきながらミッションクリティカル度が低い中で他人とのコラボがしていくような領域をまずは自分一人チーム内部署内次は隣の部署とっていう感じで拡大していくっていうのでじわじわやっていくんだと思うんですよね
それは多分対本体グループ社長に対しても一緒で長谷川さん一人完結する長谷川さんの鑑賞の子会社の中で完結するところまでやってうちの会社こんなAI駆動になってこんな成果出てるんでグループ全体でやったほうがいいんじゃないですかみたいな話を本体に持っていくみたいなそういう多分進め方で結構組織の慣性を崩すって要は組織の文化を変えるみたいな話だと思うので
日本型組織とAI導入の特性
スピーカー 3
結構ボトムアップな活動にならざるを得ないんですよね全体に火を広げる場合デジマを築いてデジマを埋め立てて広げろみたいな話は別なんですけど
スピーカー 2
なるほどまあそうですね僕のパターンで言うと完全にボトムアップなのかなという気はしてますねどうなんですかねスタートアップとかだとある程度若い社長が多い中でその人が人等式というかそのカルチャーのそもそもコアだから当たり前にデイワンからそういう考え方があったりすることも多いんですかね
スピーカー 3
いや結論別にスタートアップだからとかそういう分類でもないと思うんですよ大企業の中でとかあとはリーダーシップスタイルリーダーがどれぐらいこう旧新緑ゴーアントップダウンでできるかみたいな話もあるかみたいなところで
スピーカー 1
まあ例えばなんだろうあるところでなんか某メガバンクの頭取りの人が話をしているのを聞いててなんかAIはガンガン導入していきますと人の仕事がなくなって削減されますで削減されたらじゃあ人いらなくなるじゃんという言説がありますがそれは嘘です
余った人が新しいところに配置転換されて新しいことをやればいいんですみたいなことを言っててその考え方も一つあるその人のコンパチビリティが高ければ前の仕事をやってた人はそれこそ違うやり方で新しいことをできればいいみたいなのがあるし
スピーカー 3
もうそこを諦めて新しい人を最初から採用してデジマを作っちゃってもうなんか結構戦略の違い組織戦略の違いみたいな話だと思うので結論両方のやり方はあってまだ多分誰もそこをクリアしてないのでセオリーとしてどっちが正しいってないからやってみるしかなくって
両方のやり方をしたとしてもやりながら模索はしなきゃいけないみたいな話だと思うんですね
スピーカー 2
例えば僕はなんかその決められる一定決められる立場がいるんですけどその例えば質問してくれた方がもし管理者ですらなくて社員レベル例えばだとしたときにそこレベルでのボトムアップも可能なんですかね
スピーカー 3
さっき言った今までのIT時代でも人それぞれ使いこなしレベルが違ったわけじゃないですかExcelをただ手入力してる人と式を使いこなす人とマクロを組んでる人みたいな人がいてマクロを組める人は別に自分の業務内においてマクロ組んでも別に怒られないわけじゃないですか
でこんな面白いマクロ組んだよって隣の同僚に紹介してそれ使ってもらうとか自分の業務ではこういうやり方ができるから隣同省の違う業務にも同じ考え方でマクロ組めばできるんじゃないみたいなマクロの伝道師みたいにもなれるわけじゃないですか
スピーカー 1
多分抽象的に言うカルチャーを変えて新しいやり方を普及させるという意味においては多分あんまり変わんないと思うんですよ
スピーカー 3
そういう意味において言うと究極AI服活動って僕よく日本の大企業昭和で当たり前にやってた改善サークルとか改善活動と一緒だと思うんですよ
スピーカー 1
ボトムアップで現場のメンバーがこういうところ改善の余地があるんじゃないかと思ったら自分たちでアイデア出してやってみるとやってみて改善できたらそれが改善活動優秀賞みたいな表彰されていて
スピーカー 3
同じようなことをやってる他の工場にも横転されるしみたいな話になるしそれを見て刺激を受けた隣の工程の人が同じように改善していく
ただし改善活動という普遍的な文化とか活動そのものの仕組みはみんな共通してやっていくそれによって絶え間なくボトムアップの改善が回るみたいなのが日本の得意技だったわけじゃないですか
スピーカー 1
そう思うとすごくAIの組織導入みたいなところは小さく入れて広げていくみたいなやり方が日本の得意技なんじゃないかなとかって思いますただ一方でいきなりデジマを作って3人ユニコーンを作りますとかいきなりゼロから3人ユニコーンを作りますみたいなところは
スピーカー 3
今までの日本のノリで言うと苦手なところかもしれない
スピーカー 2
その3人ユニコーンが今までの日本のノリと違うっていうのは具体的に言うとどの辺が違うんですか
スピーカー 3
いやそれこそ日本ってすごい組織に強みが持っていてその日本型組織みたいな話言うと大企業出身になっちゃうんですけど
ジョブディスクリプションが明確じゃなくてモジュラー型じゃなくていろんな人がオーバーラップしながらカバーし合う擦り合わせ型の組織だみたいな話があるわけじゃないですか
スピーカー 1
なのでパキッとこの機能をこの人が担ってますっていうのが1対1対応してるわけじゃないんでここをパキッと切り捨てて全部AIで置き換えますみたいなのがやりやすいわけではない
なんでそもそもこの問題の出発点としてどうやったらいいんですかって悩んでるのはまさにそういう背景があるからで
例えばメタがヘッドカウントの10%8000人リスト出して全部AIで置き換えますってメタの方がやりやすいわけですよ
スピーカー 3
多分NECが10%人切りますっていうよりは
なんで本当にゼロベースでAIネイティブの人たちが3人集まって3人ユニコーン作りますみたいなのはそんなに海外と変わんないのかもしれないんですけど
総論としての日本的組織みたいな感じで言っちゃうと隠っちゃうと
AIによる組織変革と競争優位
スピーカー 2
なるほどそうか総論で語るとそうだしユニコーンって言い方だとあれですけどなんか僕が普段めちゃくちゃAI使ってたりとか社員の方々に触ってもらう中で
結構思ってもみなかった奇跡みたいなこと生まれるかなと思っててそれをきっかけに一人がなんとなく作ったサービスというか機能が
めちゃくちゃ跳ねることもあり得る中でそれが会社として切り出されたりみたいな現象ってここから無限に増えていきそうだなっていう肌感覚がめっちゃありまして
それをユニコーンっていうのか別ですけど
スピーカー 1
もちろんあるんじゃないですかでもなんか個人的な感覚でみんなでAI吐かそうみたいな感じでやるとやっぱ改善サークル的なノリで
スピーカー 3
なんかアメリカ型ってもうそもそもめっちゃAIサビーな人が3人集まって3人で全部完結しますみたいな話だと思うので
スピーカー 1
なんかスーパーな人がもともと出来上がってる前提ですよ
スピーカー 3
日本的なノリで言うと長谷川さんの話とみんなに使わせてその中から一定数の対数の法則の中からすごいものが生まれてくることを期待するみたいなところもあるんで
それ日本っぽいっちゃうね僕の中では日本っぽいっていう方の分類です
スピーカー 2
そうですねなんかうちとかで言うと多分この現象が日本全国で今起きてるんだろうなと思うこととして
なんか今までその例えばSaaS系なんかジョブ管とかそういう人事論文のSaaSとか色々個別で使ってたと思うんですけど
それを今一個一個リプレイスしていってるんですよクロードコードとか使いながら
ってなんか結構革命的だなと思っていて
の中で対数の法則になっちゃいますけどそのうちの一個がそれ自体としてプロダクト化するとかも全然あるだろうなと思ったり
スピーカー 3
そうあるんですけどまさにそこが経営判断だと思っていて
例えばできてるSaaSがあるとするじゃないですか人事管理システムとか
それをじゃあ車輪の再発明で自分たちでクロード使って再発明する意味ってあるのかみたいな話はあって
スピーカー 1
一つにはコスパみたいな話だと思うんですよ外部SaaSに払っている値段と自分たちで自社開発したときに
ランニングどう安くなって先行投資と考えたときにROIいいのかみたいな話と
スピーカー 3
あとはそのSaaSが行っている機能すなわち行っている代替している業務っていうのが
スピーカー 1
どれぐらい自社固有内緒業界固有で
スピーカー 3
自社の競争力に直結しているのかめちゃめちゃユニークなやり方をしていて
それが競争有利直結してるんだったら絶対自分でやるべきなんですよ
スピーカー 1
それって多分ROIの観点からして絶対自分でやるべきだったんだけど
スピーカー 3
開発コストが高すぎてやれなかったみたいなのがもしかすると前時代のITの時代にはあったかもしれない
スピーカー 1
そうするとやれなかったことを開発コスト側が下がるから
スピーカー 3
ROIのI側が下がるからRは高いままでやれちゃうねみたいなそういう話だと思うんですよ
スピーカー 1
いってめちゃくちゃ全業界でみんな同じことをやってる標準の管理業務みたいなのがあるとするならば
それは別に周りと差がつかないんだったら
スピーカー 3
一旦業界のベストプラクティスとされてるシステムに乗っかっておいたら
スピーカー 1
もしくはもう純粋に車輪の再発明をする先行投資とリターン
どっちがフェイスなのっていうそこの判断はあるんで
スピーカー 3
そこを本当に自社開発のシステムに置き換えにいくのかどうか
スピーカー 1
もしくはAI駆動の業務プロセスを変えた方が
スピーカー 3
自社の競争優位につながるのかみたいなのが経営判断そのもので
いつかまたフレームワークシリーズもう一個やりたいねみたいな話をしている中で
戦略と仕組みの整合性、そして今後の展望
スピーカー 3
スプロの話とかはしたいなと思ったんですけど
スピーカー 1
経営者目線で見たときに例えば
スピーカー 3
お客さんの満足度をめちゃくちゃ上げるCRMみたいなのは
めちゃくちゃ競争優位につながるから再発明するとか自社ユニークにする
自社がめちゃめちゃユニークなサービス提供をしていて
スピーカー 1
お客さんのフィードバックに対してめちゃめちゃ応えていって
スピーカー 3
そこの改善力そのものが競争優位になってみたいな話だったら
それを支えるシステムを自社で作るべきみたいな話なんで
スピーカー 1
めちゃめちゃリッツカールトンみたいにお客様一人一人に
ホスピカリティを開けていくっていう戦略があったとしたら
スピーカー 3
あえて車輪の再発明をするっていう仕組みを作るっていう
その戦略と仕組みプロセスが合致していることが大事じゃないですか
一方でめちゃめちゃ安くて多くの人に支持される
スピーカー 1
コスパがいいものを作るってなったとすると
スピーカー 3
一個一個のホスピカリティとかどうでもいいから
スピーカー 1
とにかくコストを安くみたいな話になると
スピーカー 3
もしかすると本当に業界標準で数がばらまかれてるから
スピーカー 1
安いものを使うみたいな方がいいかもしれなくて
そこの戦略とやっぱり仕組みの整合性が取れている
スピーカー 3
逆に言うと戦略にその仕組みは従うみたいな話だと思うので
さらにボクセンっぽいこと言うとその戦略はYに規定されるみたいな
自分たちがやりたいことは福祉業界のリズカルトンだと思ったら
プレミアム戦略になるわけだし
スピーカー 1
万人がアクセス可能なコスパのいい福祉を展開したいんだ
取り残される人をなくすんだみたいな思いが強いんだったら
後者のコスパ量を売るみたいな戦略だったりするし
やっぱりそこのY
ボクセンで一番最初の回もそうだったんですけど
スピーカー 3
戦略ってワットの大冗談でYに一番近いところですみたいな話あると
Yと戦略と戦略を支えるプロセス仕組みみたいなのが
綺麗に合致してるのが理想的ですよねっていう
スピーカー 2
ていう意味で言うとなんかワットに紐づくハウみたいな言い方で戦略を説明みたいな
この50回ぐらい今まで配信してきて何回も繰り返し出てきてて
リスナーの人もだいぶ身についてきたと思うんですけど
その仕組みとかプロセスみたいな話って今までそこまでフォーカス当ててなかったんで
今後の回でなんかどんどんどんどん取り上げていけるといいなという中で
高宮さんからスプロっていう言葉があってどれだけの人が聞いたことある言葉かわからないですけどこれはなんか
フレームワークの一つなんですけどっていう意味で言うとフレームワークみたいなのも
がっつり取り上げてもいいかもしれないですね
スピーカー 3
そうですね何回かやっていた中でまたやろうねってゆるく言ってた中で
フレームワークちゃんと話してもいいかなって思います
スピーカー 2
っていうとなんか次回予告みたいになっちゃいますけど
そもそもフレームワークって何ですかみたいなところから始めて
今日出たスプロをがっつり解説してもらうみたいな回いきましょうか
スピーカー 3
そうですね
スピーカー 2
はいじゃあ今回はオプチャでいただいたテーマをもとに
AIをはじめとしてテクノロジーをどうやって組織やチームに浸透させていけばいいのか
そのいろんなやり方だったりそれを考える上でそもそもやっぱ
What? Why? に行き着くよねみたいなところまで話せて
良い回になったのではないかと思います
というわけで今回オプチャでテーマをいただいたマキさんありがとうございました
スピーカー 3
ありがとうございました
マキさんどういう立場の人でどういうコンテクトがあったのか
微妙に測りかねるところがあったんですけどどうですかね
疑問に一つヒントになることができましたかね
スピーカー 2
という感じでバンバン今後もオプチャに限らず
いろんなところ経由からコメントテーマ全然ドシドシいただきたいところですね
スピーカー 3
そういう意味で言うとポッドキャストの概要欄であったり
長谷川さんとか僕とか樹口さん今井さんのTwitterにオプチャのリンク貼ったりと思いますので
ぜひドシドシ参加してコメントください
今だと変なうちは創業メンバーによる熱量が高いみたいな
そういう状況なんでぜひ皆さん来ていただけるといいかなと思います
スピーカー 2
そしてオプチャに加えて皆様お聞きのアプリでのフォロー高評価
企業の戦略論の予約も併せてよろしくお願いいたします
スピーカー 3
ありがとうございました
30:53

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