AIドリブン経営の概念
こんにちは。今回は、共有いただいた資料をもとに、miiboで実現するAIドリブン経営について深掘りしていきたいと思います。
はい、よろしくお願いします。
AIが人間の意思決定をどうサポートするのか、その仕組みを具体的に見ていきたいなと。
AIドリブン経営、言葉だけ聞くとちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんけど、
要は、AI技術をうまく活用してですね、意思決定とか、あるいは業務の最適化を目指す、そういう経営スタイルですね。
なるほど。
で、重要なのは、AIが何かを決定するんじゃなくて、あくまで客観的なデータ分析に基づいて、人間の判断をサポートする、支えるっていう、そこがポイントなんですね。
あくまでサポート役と。
はい。それで、ご紹介いただいたmiibo社のグロースバディー、これは非常に良い例だと思いますね。
では、そのmiibo社のシステム、具体的にはどういう風に動いているんでしょうか。
まず、資料によるとデータストリームというものがあるようですが。
そうですね。それがいわば、組織の神経系みたいなもので、売上データとか、あとはスラックでのコミュニケーション履歴とか、本当にいろいろな情報がそこに流れ込んでくるわけです。
ほう。
これで、AIが会社の今をリアルタイムに把握するための基盤ができると。
ただ、データ形式ってバラバラですよね。そのままだとAIも扱いにくいんじゃ。
おっしゃる通りです。そこで重要になるのが、次のトラッキングエージェントですね。
トラッキングエージェント。
はい。これがデータの翻訳家であり、整備士でもあるみたいな、多様なデータをAIが理解できる統一された形式に変換して、さらにデータの品質チェックも行うんです。
品質チェックもそこで。
リアルタイムでこれを処理することで、常に新鮮で質の高いデータがAIに供給されるという仕組みですね。
なるほど。データが整って、それでいよいよその中核のAI、グロースバディーの登場と。これは何をするんですか?
はい。このグロースバディーがまさに頭脳部分でして、データストリームの情報を分析して、経営に役立つような提案とか気づきを生成するんですね。
提案や気づき。
で、単に分析するだけじゃなくて、過去に行った提案、それからその結果なんかもちゃんと学習データとして取り込んでいくんです。
つまり、グロースバディー自身が生み出した情報も、またデータストリームに戻って、それをもとに継続的に賢くなっていく。
この、何ていうか、自己進化のループが非常に重要なんですよ。
miibo社のシステム機能
AI自身が学習して改善していくというのは面白いですね。
じゃあ、このグロースバディー、具体的にはどんなふうに助けてくれるんですか?いくつか機能が挙げられてましたけど。
かなり実践的な機能が揃ってますね。一つは、自然言語での戦略相談。
自然言語で。
はい。経営者が例えば、最近の売り上げのトレンドどうなってる?みたいに普通に話しかけるだけで、グロースバディーが関連データを分析してパッと答えてくれる。
それはすごい。専門知識がなくても?
そうなんです。裏ではテキストとSQLみたいな技術が動いているんですけど、ユーザーはそれを意識せずに直接データからインサイトを得られる。これはかなり大きな変化ですよね。
確かに、データ分析の専門家を介さずに直接答えが返ってくるわけですね。他にはどうでしょう?
二つ目が、スラック上でのリアルタイム提案です。これは、AIがただ待ってるんじゃなくて、能動的にデータを監視して変化を見つけたら教えてくれるんです。
ほう、能動的に。
例えば、特定の顧客からの問い合わせが増えてますね。何か対応が必要かもしれませんとか、この機能についてのユーザーの声が多いですよ。改善のチャンスかも、みたいな提案をスラックに通知してくる。
なるほど。人間だとどうしても見逃してしまうような細かい変化とか兆候を捉えてくれる可能性があると。
そういうことですね。そして三つ目が、経営レポート自動生成。これは、モメンタム新聞っていう名前がついてますね。
モメンタム新聞、日報みたいなものでしょうか。
はい、そんな感じです。全社のデータを横断的に分析した結果を、毎日レポートとして自動生成してくれるんです。
例えば、今週のビッグニュースはこれとか、特に活躍したMVPは誰々とか、新しいリードの傾向とか。
うわー、それは便利ですね。これを毎日人間がやるのは確かに大変だ。
そうなんですよ。なのでこれらによって、結局24時間365日、一でも客観的なデータに基づいた分析結果とか提案を受け取れる状態になるわけです。
なるほど。AIが判断材料を整理して、そっとこれどうですかって提示してくれるような、そんなイメージですかね。
まさにそんな感じだと思います。ただ、こういうシステムが本当にうまく機能するためには、技術だけじゃ足りないんですね。資料にもあった成功のための要素が重要になってきます。
成功の要因と課題
方向性の共有、リアルタイム性、アクションとの連携、透明性、自己進化の5つですね。
方向性の共有のために、ノーススタープロンプトっていう言葉が出てきましたけど、これは?
これはですね、会社が目指すべき方向、ミッションとかビジョン、あるいは具体的なOKRKPIとか、そういういわば北極性、ノーススターにあたるものをAIにしっかりとインプットしておくということです。
これをプロンプトとして設定することで、AIが出してくる提案が、ちゃんと全体の戦略とずれないように方向付けをするわけですね。
AIが勝手な提案をするんじゃなくて。
なるほど、AIにも会社の地図というかコンパスを持たせるような感じですね。
他の要素、特に透明性とか自己進化も重要そうですね。
非常に重要です。
透明性というのは、AIの提案がじゃあなぜそうなったのか、どのデータに基づいているのかっていうのを人間が後からちゃんと追跡できるようにすること。
これができないと、やっぱりAIへの信頼って生まれないですよね。
確かにブラックボックスだと怖いですもんね。
そうです。そして自己進化。
これは先ほども少し触れましたけど、AI自身の提案の結果をまた学習データとしてフィードバックして、どんどん賢くなっていく。
特にその組織固有の文脈みたいなものを学習していくことで、時間とともに精度が上がっていく。
これは長期的に見て非常に大きな価値があると思います。
AIが組織と一緒に成長していくみたいな。
あと資料にはワーキングアグリメントという言葉もありましたね。これはどういう。
これはですね、AIと人間がチームとしてうまく共同するための一種の約束ごととか運用ルールみたいなものをAIが参照できるデータ、いわゆるRAG、リトライバルオーグメンティッドジェネレーションのデータとして格納更新していくという考え方ですね。
約束ごとをデータとして。
例えば、こういう種類の情報はこういう形式で報告してほしいとか、アラートを出す緊急度の基準はこうとか、そういうのを決めておく。
アジャイル開発の考え方にちょっと近くて、状況に応じてこの約束ごとを見直して、人間とAIの関係性自体も進化させていこうと。
へえ、面白いですね。
AIとの関係性もデザインしていくということか。
いや、今回の未募者の事例、すごくよく分かりました。
AIドリブン経営って単にツールを入れるんじゃなくて、データがあってそれを分析して学習してというサイクルを回しながら、AIを意思決定の本当に強力なサポーターとして組み込む。
そういう包括的なアプローチなんですね。
おっしゃる通りですね。
そしてそれを成功させるには、今お話にあったような方向性の共有とか、リアルタイム性、アクション連携、透明性、自己進化、こういう要素をちゃんと設計することが不可欠なんだなぁと。
ええ、そう思います。資料の最後の方にも示唆されてますけど、現状AIが自分で何かを実行するところまではまだ限定的かもしれない。
ですけど、意思決定を支援するという領域においては、もうかなり実用的なレベルに来ていると言えるんじゃないでしょうか。
そうですね。
ですから、これを踏まえてですね、皆さんのご自身の業務とか役割の中で、たとえ小さなところからでもいいと思うんですが、こういうAIによるサポート、これを導入してみると、情報への向き合い方とか、あるいは判断のプロセスがどういうふうに変わる可能性があるのか、ちょっと想像してみるのも面白いかもしれませんね。
はい。
