はじめに：AIファーストな企業になる方法
皆さんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、 初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、AIファーストな企業になる方法について話していきます。 はい、ということで今日は、AIファーストな企業になる方法について話していきます。
こちらは、海外のBOXという企業が発信している内容、それを参考に話していきます。 結構私の周りでも、2026年になって、社内でAI専門のチームを立ち上げたとか、
本格的にAI導入の取り組みを始めたという話、よく聞きます。 ただ、国内の企業でも海外の企業でも、AIの事例、結構みんな手探り状態の部分があります。
個人単位だと、結構導入は簡単なんですけど、 企業単位でAI導入を考えると、一気にハードルは上がってくると。
今回は、海外の事例からAIファーストな企業になる方法について話していきます。 今日話すポイントは、主に3つです。
1つ目に、AI導入における落ち入りやすい罠とは何なのか。 2つ目に、企業をAIファーストへ転換する5つの具体的なアクション。
3つ目に、部門別のAI活用事例。 これら3点を中心に話していきます。
Box社の事例紹介とAI導入の現状
はい、では早速話していきましょう。 まず、そもそも今回紹介する内容は、海外のBOXという企業が公開している事例となります。
このBOXという企業、何なのかというと、簡単に言うとそうですね、 法人向けのストレージサービスを提供している企業です。
Googleドライブとかあるじゃないですか、 データをアップロードできて共有ができるような機能。
ああいったストレージサービスの機能を法人向けに提供している アメリカカルフォルニアの企業です。
このBOXという企業、AI導入に積極的な企業でもありますし、 あとは自社でもAIツールを開発しています。
さまざまな企業にAIツールを提供していく中で、 そういった中でたまった知見をブログでよく公開しています。
今回はこのBOXが公開している AIファーストな企業になる方法について話そうと思います。
なおこちらのリンクは概要欄に添付しておきます。 興味のある方はぜひチェックしてみてください。
AI導入の変遷と企業における課題
はいでは早速始めたいと思いますけど、 そもそもちょっと振り返ってみるとチャットGPTが日本で公開されたのが
2022年の11月30日でした。 でそれよりも前に5月ぐらいでしたかね。
アメリカとイギリスで公開されていました。 実際どうでしょうか。私の周りでもAIを使う人増えてきています。
これは最近より一層あの強く感じています。 なんなら私のお一方もAI使っていますし、
あの私の母もAIを使っています。 でAIが出た当初のインパクトっていうのはやっぱり若干薄れ始めてきているなと感じています。
で一方でそろそろ本格的にAI活用していかないといけないよねと、 AI活用に本腰を入れる企業が増えている印象です。
AIが出始めの頃ってまあそもそもこのAIっていうのは仕事に活用できるのかと、 人間が仕事やっちゃった方が早いんじゃないのっていう考えの人多かったと思います。
私も実はそう思ってました最初はGPT 3.5ぐらいの時ですね。
でもやっぱり今はそう考えることさえ難しいと思うようになってきていると感じています。
AIなしで仕事をしていくっていうのはちょっと今では考えられないなと。 ただAI活用の難しいところってあるタスクではものすごくフィットするけど
他の別のタスクではやっぱりまだ人間の手が必要だよねと、 こういったAI活用の見極めが難しい部分があります。
個人であればAI導入は自分の判断だけで完結するわけですけど、 企業で導入するのであればAIを使っていない人、
AIに対してネガティブな意見を持っている人、そういった人の説得もしないといけないと、 これが結構ハードルになっているケースはあります。
確かにAI導入に慎重になる理由っていうのはよくわかります。 AIが入力した情報を学習してしまう個人情報やプライバシーの流出のリスクであったり、
あとはAIが間違った回答を出してしまうハルシネーションだったり。 なのでなかなか導入は難しいと思うんですけど、
AI導入のメリットと企業導入の現実
とはいえこのAIの流れっていうのは無視できないものになってきているなと。 このVOXが公開した資料によると、
AIを導入した企業は実際に生産性が平均して37%も向上しているという、そういったデータがあります。
あとは今後2年以内にAIを導入すると予想される企業の割合は60%にも上ると言われています。
もうすでにAIを導入している企業が珍しいわけではなくて、 AIを導入していない企業の方が少数派になってしまうと。
これは海外のデータによるものですけど、 日本でも遅かれ早かれ、こういった時期はやってくると思います。
じゃあAI導入しないといけないねっていう話になるんですけど、 それもまた一筋縄では行かないんですよね。
例えばよくあるパターンとしては、弊社AI導入しましたと。 ただ実際に蓋を開けてみると、オープンAIやジェミニのようなアカウントを開設して、
従業員が使えるようにしただけとか。 表向きはAIを導入しましたと言えると思うんですけど、
実際はうまく機能しないケースが多いです。 AI使う人は使うけど、使わない人は使わないと。
企業のAI活用が個人頼みになってしまって、組織的にAIが活用されないケース。 このケースっていうのはすごく多いです。
AI導入における陥りやすい罠
で、こうした企業がAIを導入する際の落とし穴として、 VOXのブログでは色々紹介されています。
その一つが、自動化による現状維持。 これ何なのかというと、既存のワークフローをAIを使って自動化すると。
これだけでは足りないと主張されています。 ワークフローを抜本的に再設計する。こっちの方がより効果的ですよと。
これちょっと私もハッとした部分で、既存のワークフローをAIを使って自動化する。 そういった視点だったんですけど、VOXのブログによるとそれだけでは足りないと。
そうじゃなくて、ワークフローをもう全部一度見直して、 新しくAI自動化に適したワークフローを再設計する必要があると。
そこまでやった方がより効果的だと主張しています。 あとはコスト削減への過度な期待。
これもよく陥りやすい罠として紹介されています。 AI導入のゴールをコスト削減に置くのではなくて、イノベーションや事業の拡大へフォーカスすべきだと。
つまりどういうことかっていうと、AIを使ったら今まで10人で回していた仕事が5人で回せるようになりましたと。
じゃあその5人の人を解雇して、5人分の人件費が浮きましたね。 利益率上がりましたね。そういった話ではなくて、AIを使って生産性を上げて、
その浮いたリソースを新しいイノベーションであったり、事業の拡大へ投資する方が良いと。 これ、働く側からしてもすごくまっとうな意見だと思います。
AIを活用することで生産性が上がったと。 その結果、自分の給料が削られたり、職を失ってしまうという、そのような事態になるのであれば、
誰もAI活用に積極的にならないですよね。 従業員がAIを恐れることなく、自然に導入できる支援体制が会社側にあるのかどうか、
これも重要だと資料では述べられています。 結構前でしたけど、このポッドキャストでもお便りをいただいてましたよね。
AI導入に対して積極的にいきたい反面、自分のポジションがなくなりそうな不安もあると。 こうした従業員の方の不安というのは、会社側が明確に方向性を提示してリードする必要があると思います。
あとは、AI導入における陥りやすい罠として、個別のプロジェクトで終わってしまうケースがよくあると。社員個人にAI活用をお任せするのではなくて、企業が戦略的にどうAIを活用していくのか
ということを打ち出していくと。これ本当によくあるパターンだと思います。 企業のAI活用を社員個人の判断やスキルに委ねてしまっていると。
あとはそれ以外の陥りやすい罠として、変化への抵抗やマネジメントの軽視があると。 企業側がこういったAI全盛期の時代なので、AIを活用していこうと。
社員もそれを望んでいるだろうと。 でアカウントを開設してAIを使える環境を整えたとしても、社員個人ではやっぱり
AIを使っていくことに対する抵抗であったりとか不安がたくさんあると。 でそれを企業側が軽視してしまっているのがよく陥りやすい罠であると。
企業がAIを導入する、実際は泥臭い作業の連続ですよと。 ちょっと一旦整理しましょうか。
AI導入における陥りやすい罠を4つ紹介しました。 1つ目は既存のワークフローをそのまま自動化してしまうこと。
そうしたアプローチではなく抜本的な見直しが必要であると。 2つ目はAI導入によるコスト削減への過度な期待。
それよりも浮いたリソースで事業拡大にフォーカスすべきだと。 で3つ目は個別のプロジェクトで終わってしまうケースがよくあること。
社員個人にAI活用をお任せするのではなくて、企業が戦略的にAI活用を打ち出していく必要があると。
そして4つ目は変化への抵抗やマネジメントの軽視。 AI導入に対する社員の抵抗であったり不安、
そういったものを企業側が軽視してはいけないと。 こうしたAI導入における陥りやすい罠、こういったものを回避しながら
AIファーストへ転換するための5つのアクション
どのように企業にAIを浸透させていくのか。 資料では具体的なアクションプランが5つ紹介されています。
ここちょっと詳しく紹介していきます。 1つ目がリーダーの任命、AI導入に対して責任者を決めると。
経営層が主導でやっていくことが好ましいです。 そして2つ目のステップがAIの利用環境の整備。
これはシンプルですね。社員がAIを使える環境を整えると。 そして3つ目のステップがガバナンスの確立。
会社でこれからAI使っていきましょうね。 こういった点は注意していきましょうと。
AIのデメリット、問題点、そういったものを全社で把握して AI利用時の注意点を会社が主導で設定していくと。
個人的にはこの3番目が一番大事だと思います。 そしてステップ4つ目が従業員のスキルアップ。
簡単に言うと、社員がAIを活用するための研修であったり機械を提供すると。 これ他の会社の事例なんですけど、社内でAIハッカソンを開催するのも有用であると。
そういった話もありました。 こうした社内ハッカソンの開催も社員に任せるのではなくて、
企業が率先して開催していくのが望ましいと。 そして5つ目のステップが新しいワークフローの開発。
既存のワークフロー、既存のシステムに単純にAIを上乗せするわけではなくて、 新しくゼロからAIに最適化されたワークフローを開発していく必要があると。
ちょっと一旦整理すると、ステップ1つ目がリーダーの任命。 ステップの2つ目がAIの利用環境の整備。
ステップ3つ目がガバナンスの確立。 ステップ4つ目が従業員のスキルアップ。
そして最後のステップ5つ目が新しいワークフローの開発。 こうしてみると、5つ目の新しいワークフローの開発、
これ一番難しいですよね。 AI導入しました。じゃあAIを組み込んだ新しいワークフローを開発しましょう。
これなかなかうまくいく話ではないと思います。 そのために4つ目の従業員のスキルアップを通じて、全従業員を巻き込んでAIに強い組織に変革すると。
こうした土壌がないと、新しいワークフローの開発っていうのはなかなか難しいと思います。
AI活用のコンサルティングを社外から招くっていうのも一つの選択肢だと思うんですけど、 やっぱり一番インパクトのあるワークフロー開発できるのは社内の仕事に精通している人間だと思います。
なので長期的な視点で見ると従業員へのAIトレーニング、これは不可欠かなと思います。
AI活用を促進する具体的な施策
資料でも現場主導でAIの導入を促すことが推奨されています。 そのまま先ほど言ったAIハッカソンみたいなイベントの開催や、
あとは社内で使えるプロンプトを共有する仕組み、 こういったものも効果的ですと資料では説明されています。
例えばAさんが作ったプロンプト、なんかめちゃくちゃいいらしいよと。 じゃあそれをAさんだけの仕様で終わらせるのではなくて、
社内で共有するような仕組みを作ってプロンプトを作るのが得意な人、 AIを率先的に活用できている人、
そういった人の成功体験をどんどん社内で共有できる仕組みを作っていくと。 例えばスラックなどのチャットツールでAI専用のチャンネルを立ち上げて、
そこに知識や成功事例、あとは失敗談なんか、そういったものをどんどん共有していく、 そういった方法もおすすめです。
部門別AI活用事例
最後に資料に記載されているAI活用のユースケースについて紹介したいと思います。 結構様々な部署でユースケースが紹介されているので参考になると思います。
まず最初がマーケティング部門。 ここではコンテンツの作成や編集、公開までのワークフローをAIを使って効率化していくと。
シンプルに生産量を倍増していくという戦略です。 あとは海外に展開している企業は他言語でのローカライズもAIを使えば簡単に行うことができます。
これ私の個人的な経験補足させてもらうと、AIを使ってコンテンツを作成するとき、
AIを信じないというのも重要なポイントだと思います。 人間のチェックなしでコンテンツを作成して公開する。
これは現時点では良くないアプローチだと思うので、人間のチェックを挟むべきだと思います。
AIはあくまでコンテンツの下書きであったり、誤字雑字のチェックや意外な視点を提供する、そういった方法で使うのがおすすめです。
はい、では次は人事部の活用事例。 採用候補者へのサポートや一連の流れをAIを使って合理化していくと。
あとは社内の就業規則や問い合わせ、そういったものもAIを使って対応スピードを高めていくと。
ラグというアプローチがあるんですけど、これを採用している企業も増えていますよね。 でこのラグって何なのかっていうと、えっとですね、
AIって一般的な質問には回答できるじゃないですか。 ただ個別の質問には回答できないという側面があります。
なぜならその内容を学習していないからです。 例えば自分の会社の就業規則をAIに質問したとします。
でもAIは回答できないですよね。 なぜならAIはその会社の個別の就業規則を学習していないからです。
そういった場合でもAIが回答できるようにするのがラグというアプローチです。 具体的にはAIにその会社の個別の就業規則、
そういった情報を渡します。でAIはその情報を参照して回答ができるようになります。 社内の人事の効率化にラグを採用している企業も多いです。
次はエンジニアリング部門。これはもうこのポッドキャストでもたびたび紹介しているのでイメージしやすいと思います。
プログラミングの作業をAIを使って効率化していくと。 開発の支援を行っていくというものです。
次がカスタマー部門。AIを使って顧客対応の効率化をしていくと。
先ほどのラグのように会社の製品に関する情報をAIが参照できるような環境を整えると。
で顧客から問い合わせがあった時にすぐに回答できるようなワークフローを構築しておくと。 顧客からの問い合わせって結構ある程度同じような内容が多いじゃないですか。
なのでメールでのテンプレの返信みたいなものを作っている企業多いと思うんですけど、それのさらに進化版のようなイメージでしょうか。
つまり社内の情報に精通したAI環境を整えておくと。 でお客様からの問い合わせがあった時に、問い合わせがあった瞬間に
AIがその内容を分析して返信の下書きを作成すると。 であとは人間がその内容をチェックして問題なければ顧客に返信メールを送ると。
AIを活用することで顧客対応の高速化を実現することができます。 次はホーム部門、契約書の分析などをAIを使って自動化して対応時間を大幅に改善していくと。
もちろん契約書関連のタスクなのでAIに丸投げするのは危険です。 ただ契約書の分析っていうのはAIが得意とする領域なんですよね。
なのでAIが担当する領域、人間が担当する領域っていうのをしっかり分けることで一連の契約管理業務を効率化することができます。
次は営業部門、AIを使って提案書の下書きを作成する。 このような事例が紹介されています。
個人的にはZoomのようなオンラインミーティングにAIを組み込むと強いなと感じています。 というかそういったツールたくさんありますよね。
オンラインミーティングで話した内容を即座に文字起こしして、ミーティング終了後すぐに提案書を作成すると。
AIを使って楽に提案書を作成する、楽に営業するとかそういったアプローチではなくて、
AIを使うことで提案の質を上げる、提案のスピードを上げる、そんな使い方がおすすめです。 以上AI活用のユースケースを紹介しました。
まとめと今後の展望
エンジニアリング部門が一番AI活用のわかりやすい事例だと思います。 このポッドキャストでもたびたび紹介していますけど、AIとプログラミング非常に相性が良いです。
ただ最近ではこのエンジニアリング部門以外でも活用事例は出てきています。 結構そのマーケティング、あとは人事、カスタマーサポート、あとは営業、
こういった部署はAIと相性が良いと思いますし、そういった部門で仕事されている方のお話聞くと、ここAI使いそうですよねっていう気づき結構あるんですよね。
はい、今回はAIファーストな企業になる方法ということで、ボックスブログの事例を紹介しました。 個人の活躍も大事だと思うんですけど、やっぱり最終的に会社側が、
うちはAI使っていくぞと、社員が自由に安心してAIを活用できる、そういった環境を整えていく、これが一番大事かなと思います。
はい、それでは今日のポイントをまとめます。 一つ目に、企業がAIを導入するには、まずはAIを安心して使える環境整備が重要です。
これは、利用環境の整備以外に、AIを安全に使っていくためのガバナンスの確立も含みます。
二つ目に、AIを活用して人件費を削る。 このようなアプローチは落とし穴に陥りやすいです。
人件費を削ることを目的とするのではなくて、 浮いたリソースを事業拡張に投資していくことが推奨されています。
三つ目に、企業の経営層はAI導入を社員任せにするのではなくて、 企業が率先的に方向性を打ち出す必要があります。
はい、今日はこの辺ということで、本日もお付き合いいただきありがとうございました。 ちょっと話変わりますけど、先日、ユーデミーの割引クーポンを発行しました。
動画の学習プラットフォームで、生成AIを学習できる講座を公開しています。 興味のある方は是非チェックしてみてください。
概要欄にリンクを貼っておきます。 あと一つ考えていることがありまして、耳で学ぶAI。 このポッドキャスト、今日で116回目の配信となります。
今までAIの活用方法であったり、その時その時のAIの最新ニュースなんかを配信しましたけど、
ちょっとここら辺で一度、生成AIというものを耳で学習できるコンテンツをシリーズで配信しようかなと考えています。
大体全10回ぐらいのボリュームで、通勤中や家事の合間に耳だけでAIを学習できる音声コンテンツを作りたいなと。
知人がたまたまこのポッドキャストを見つけてくれて聞いてもらったんですけど、途中から参入するとちょっと内容についていけないっていう意見をもらったんですよね。
これ知人以外にもそういった話はリスナーの方からもいただいたりしています。 ここら辺で一度シリーズとして、投資でAIを耳で学べるコンテンツ作った方がいいかなと思ったりしています。
例えば今回ポッドキャストの中でラグというものをちょっと話題に挙げたんですけど、 これラグを実装するには埋め込み、エンベディングっていうものが必要になってきます。
じゃあその埋め込みって何ですかっていう話になると思うんですけど、 こうしたものの説明ってやっぱりちゃんと体系だって解説をした方がいいと思うんですよね。
AIエージェントって何なのかとか、ラグ埋め込みって何なのかとか、 ちょっとまだ未定なんですけど、こういった耳で学べることに特化したAIの音声コンテンツ作ろうかと思っています。
こちら確定したらこのポッドキャストでもお知らせしたいと思います。 いずれにしろ引き続き、AIを耳で学べる音声コンテンツ配信していきたいと思いますのでよろしくお願いします。
番組ではこのように耳で学べるAIを毎週発信しています。 通勤中や家事の合間にAI情報をキャッチアップできます。
毎週水曜朝に更新しています。ぜひフォローをお願いします。 そしておすすめの生成AIツールをまとめた資料も配布しています。
興味のある方はこちらもぜひ概要欄にリンクを貼っておきます。
お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした。 また次の配信でお会いしましょう。
