AIドリブン経営の導入
こんにちは、ザ・ディープダイブです。さて今日はですね、あなたからいただいた資料をもとに、AIが日々の経営判断を下すと、これちょっと先の未来みたいに聞こえるかもしれないけど、実はもう結構現実になっているテーマ、AIドリブン経営について深掘りしていきます。
資料は株式会社miiboのCEO、まくぬぎさんという方のものですね。はい、そうです。で、このmiibo社では、もうAIが経営提案を行って、人間がそれを実行するっていう、そういう体制が動いているそうですね。そうみたいですね。いや、単なる夢物語じゃない具体的な事例があるっていうのはなんかすごく興味深いです。
今回の探究では、このAIドリブン経営が具体的にどういうものなのか、そしてどうすれば機能するのか、その辺りをmiibo社のリアルな経験から確信を掴んでいきたいなと思っています。早速ですけど、本題に入りましょうか。まず、このAIドリブン経営って、よく聞く業務効率化とはちょっと違うんですよね。
そこがすごく重要な点ですね。資料で強調されているのは、AIが単なるツールっていう位置づけじゃなくてですね、経営の意思決定プロセスそのものに深く関わっていくと。で、企業の方向性を左右するような提案まで行うことで、生産性を根本から変えろ、そういうアプローチだということです。
なるほど。根本から。
で、miibo社では、2023年のチャットGPT登場直後、かなり早い段階からこれに取り組んで、グロースバディーっていうAIエージェントがいるらしいんですね。
グロースバディー。
はい。これが、リスク分析からプロダクト改善、イベント企画まで、本当に多岐にわたる提案を日常的に行っているそうです。
日常的にですか。
ええ。
なので、これは将来の話じゃなくて、今もう実現可能なんだとそういうことが書かれてますね。
グロースバディー、面白い名前ですけど、具体的にはどういうふうに動くんですか?やっぱり人間が何か聞かないと答えないみたいな感じじゃないんですか?
AIの機能と分析
それが違うみたいですね。社内のいろんなデータを常に学習していて、スラック上で今このアクションを取るべきではみたいな感じで、能動的に提案してくると。
AIのほうから?
そうなんです。だから人間がちょっと見落としが気な点とか、あるいは新しい成長の機会みたいなものをAIが見つけてくれる、そんなイメージですね。
なるほど。
これを支える技術の一つとして、Text to SQLというのが紹介されていて、これがあると専門家じゃなくても普通の言葉でデータベースに質問して必要な情報を引き出せるようになっているということのようです。
なるほど、それは便利ですね。専門知識がなくてもデータにアクセスしやすくなると。それでもう一つなんか面白い取り組みが紹介されてましたよね。モメンタム新聞でしたっけ?
これもかなりユニークですよね。AIが毎日全社のデータを横断的に分析してくれるんです。重要ニュースとか、社内で活躍した人、つまりMVPですね。
あと緊急度の高い問題、顧客の動向、改善提案なんかをまとめて報告してくれると。いわばAIによる日報みたいなものでしょうか。
日報ですか、AIの。
しかも客観的な分析にユーモアを交えてっていうのが面白いところで。
人間が毎日このレベルの分析と報告を続けるのって正直かなり難しいですよね。
確かに日々の業務に追われていると、そういう不観的な分析ってどうしても後回しになりがちですからね。
ただ、ミー・ボゾの例は具体的でわかりやすいですけど、こういう仕組みを他の会社でも本当に機能させるには何がポイントになるんでしょうか。
資料では特に重要だっていう点がいくつか挙げられてましたよね。
はい。そこがまさに肝心な部分だと思います。
資料ではAIドリブン経営を成功させるための5つの必須要素っていうのが示されているんですね。
これが揃わないと、結局AIからの提案を人間が信頼できなくて使われなくなってしまうと。
なるほど、信頼。
その5つっていうのが、まず1、AIが会社の目指す方向性、MVVとかOKRとかですね、それをちゃんと理解しているっていう方向性の共有。
2つ、今何が起きているかっていうリアルタイムの状況をAIが把握している今の共有。
今ですね。
3、AIの提案が具体的な行動計画にちゃんと結びつくっていうアクションとの交往。
4、なぜAIがそう判断したのか、その根拠を追える透明性。
透明性。
そして5、フィードバックを通じてAIがどんどん賢くなっていく、自己進化です。
なるほど。
5つどれも、確かにそれは必要だなと納得感がありますけど、特にその透明性っていうのは結構難しそうな気がしますね。
AIの判断プロセスって時としてブラックボックスになりがちですけど、そのあたり資料ではどうやって透明性を確保するのか、具体的な方法に触れていましたか?
良い点ですね。
完全な解明っていうのは難しい場合もあると思うんですが、ミーボ社の仕組みではデータストリームっていう考え方が確認になっているみたいです。
データストリーム。
ここに売り上げみたいな直接的なデータだけじゃなくて、AIが生み出した分析結果とか提案、つまり示唆ですね。
これも全部この流れの中に記録されると。
その示唆に基づいて人間がアクションを起こして、その結果どうだったかっていうフィードバックもまたデータストリームに戻すんですね。
フィードバックも。
こうすることで過去の提案がどう機能したかっていうのをAI自身が学習して判断の精度を高めていく。
これが自己進化にもつながりますし、間接的になぜこの提案に至ったかの追跡可能性、つまり透明性を高める一助になっているということのようです。
AIと人間の関係性
なるほどなるほど。過去のデータから判断の根拠をたどれるようにしていくわけですね。
さらに何かより高度なTipsとして、ノーススタープロンプトとかAIとのワーキングアグリメントなんていう言葉も出てきました。
これはどういうものでしょう。
ノーススタープロンプトっていうのは、いわばAIに対する会社の憲法みたいなものと考えていいかもしれません。
憲法ですか。
企業の目標とか価値観を構造化してAIに常に意識させることで、提案がまともハズレになるのを防ぐという狙いですね。
ワーキングアグリメントの方は、AIと人間がどう協力していくのか、そのルールとか約束ごとを明確にして、それをデータとしてAIに参照させると。
なるほど、ルール。
これも状況に応じて更新していくという考え方です。
これらは先ほどの5要素、特に方向性の共有とか、透明性、自己進化を具体的に支える仕組みと言えますね。
ということは、AIドリブン経営というのは単に高性能なAIを導入すればいいですよという話では全くなくて、
AIがちゃんと組織の目標とか今の状況を理解して、信頼できるパートナーとして機能するためのその仕組みとか関係性を人間側が意識的に設計していく必要があるということですね。
まさにおっしゃる通りだと思います。
ミーボの事例は、それがもう技術的に可能であって、実際に機能し始めているということを示唆しているわけですね。
資料では現状の課題としてAI自身が直接アクションを実行する能力、
例えば提案した改善策をそのまま高度に反映するとか、そういうのはまだ限定的だとも指摘されていますけど。
実行の部分はまだ。
ただこれも今後5年ぐらいで大きく進歩するだろうと予測されていますね。
ですから、AIによる提案を受け入れて活用する。
そういう組織文化を育み始めるには、むしろ今が良いタイミングなのかもしれません。
なるほど。非常に示唆に富む内容でしたね。
さて、これをぜひあなたの状況に当てはめて考えてみてほしいんですが、
もし日々の細かな戦略判断とかデータ分析の多くを信頼できるAIパートナーが担ってくれるとしたら、
あなた自身あるいは経営層の時間というのは、何に使えるようになるでしょうか?
うーん、確かに。
AIが提示する客観的なデータとか提案を踏まえた上で、
人間はより本質的な、あるいは想像的な、もしくは共感を必要とするような、そういう意思決定に集中できるようになるのかもしれないですね。
今回は、AIドリブン経営のリアルな姿を探究しました。
この辺りで終わりにしたいと思います。
