生成AIと人間の共進化：新たな価値創造への道
こんにちは、広瀬です。
生成AIは、私たちの社会やビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術です。しかし、その可能性を最大限に引き出すためには、AIをどのように活用すれば良いのでしょうか？
本稿では、Harvard Business Review (December 6, 2024) に掲載された記事「How to Create Value Systematically with Gen AI（生成AIによる体系的な価値創造）」を参考に、生成AIを体系的に活用し、組織全体の価値創造を促進するためのフレームワークを紹介します。
具体的には、生成AI価値創造ピラミッドと呼ばれる4段階の成熟度モデルを用いて、組織の現状を把握し、段階的にAI活用を進めていくためのステップを解説します。
さらに、各ステップにおける具体的な行動指針や成功のためのポイント、組織規模や業種に応じた柔軟な活用方法、そしてAIと人間の共存・共栄という未来展望についても考察していきます。
生成AIの導入を検討している方、あるいはすでに導入しているものの、さらなる活用方法を模索している方にとって、本稿が有益な情報となることを願っています。
記事の著者紹介
Todd McLees
トッド・マクリーズ氏は、AI時代における人間のスキル開発を支援する組織 humanskills.ai の創設者です。AIアジリティは、AI技術の進化に迅速に対応するためのフレームワークであり、AIエコノミーのための人間スキルは、AIと協働し、AIを活用して新たな価値を創造するために必要なスキルセットを定義したものです。マクリーズ氏は、これらのフレームワークを通じて、高等教育機関や企業と連携し、人々がAI時代に活躍できるよう支援しています。
Nicole Radziwill
ニコール・ラジウィル氏は、AIを活用したチームパフォーマンス向上を支援する team-x.ai のチーフデータサイエンティストです。また、Qzuku では、企業に対して最高技術責任者（CTO）や最高データ・AI責任者（CDAIO）としての役割を担っています。国際品質アカデミー（IAQ）のアカデミシャンおよび米国品質協会（ASQ）のフェローとしても活躍しており、デジタル変革と品質4.0に関する著書『Connected, Intelligent, Automated: The Definitive Guide to Digital Transformation and Quality 4.0』などがあります。
Greg Satell
グレッグ・サテル氏は、組織変革とチェンジマネジメントを支援する ChangeOS の共同設立者です。国際的な基調講演者として活躍するだけでなく、変革者のマインドセットをテーマにしたポッドキャスト "Changemaker Mindset" のホストも務めています。著書に、変革をもたらすムーブメントの創造方法を解説した『Cascades: How to Create a Movement that Drives Transformational Change』や、イノベーションを体系的に捉えるためのフレームワークを紹介した『Mapping Innovation』などがあります。
1. 生成AIがもたらすパラダイムシフト
近年のAI技術の進化は目覚ましく、特に生成AIの登場は、ビジネスの世界に大きなパラダイムシフトをもたらしつつあります。従来のAIが、主にデータ分析や予測などに活用されてきたのに対し、生成AIは、テキスト、画像、音声、コードなど、今までにないような多様なコンテンツを創造することを可能にします。
これは、ビジネスにおける価値創造のプロセスを根底から変える可能性を秘めています。創造性を刺激し、新たなアイデアを生み出し、顧客体験を向上させるなど、生成AIは、企業が競争優位性を築き、成長を加速させるための強力なツールとなり得ます。例えば、文章作成、翻訳、画像生成、コード生成、作曲、創薬など、様々な分野で生成AIが活用されています。
しかし、現状に目を向けると、多くの企業が生成AIの導入に苦戦しているという現実があります。技術の進化スピードに、組織の理解と戦略が追いついていないことが、その大きな要因と言えるでしょう。
個別の部署や担当者が、それぞれの判断で生成AIツールを導入するケースが増えています。例えば、マーケティング部門では顧客ターゲティングに、人事部門では採用活動に、それぞれ異なる生成AIツールを導入しているケースが見られます。しかし、全体的な戦略やビジョンが欠如しているため、限定的な効果にとどまっていることでしょう。部門間の連携不足、データ活用基盤の未整備、人材育成の遅れなど、様々な課題が浮彫りになっています。
真に生成AIの力を引き出し、ビジネス変革を成し遂げるためには、組織全体で体系的な価値創造が不可欠です。全社的な戦略のもと、組織全体で生成AIを活用し、その効果を最大化していく必要があります。そのためには、組織全体で生成AIに関する知識を共有するための研修プログラムの実施や、部門横断的なAI活用プロジェクトの推進などが有効です。
「AI導入ありき」の発想ではなく、ビジネス目標を達成するために、AIをどのように活用すべきかを考えることが重要です。生成AIは、あくまでも手段であり、目的ではありません。企業は、自社の課題やニーズを明確に理解した上で、生成AIを戦略的に導入していく必要があります。
2. 生成AI価値創造ピラミッド： 4つのレベルで読み解く組織の成熟度
生成AIを効果的に活用し、その真価を引き出すためには、組織全体で段階的に成熟度を高めていく必要があります。 それを実現するためのフレームワークとして、生成AI価値創造ピラミッド（Generative AI Value-Creation Pyramid）を紹介します。
by Todd McLees, Nicole Radziwill and Greg Satell
Harvard Business Review
December 6, 2024
このピラミッドは、組織の生成AI活用度合いを4つのレベルに分け、各レベルにおけるAI活用状況、課題解決に必要な能力を明確化しています。 各レベルを順に見ていきましょう。
2.1 レベル1：個人の改善
Individual Improvements
AI活用状況
このレベルでは、個々の従業員が生成AIツールを使いこなし、日々の業務効率を向上させることに重点が置かれます。 例えば、営業担当者が顧客への提案資料作成に生成AIを活用したり、カスタマーサポート担当者が顧客からの問い合わせ対応にチャットボットを活用したりするといったケースが考えられます。成功事例
ソフトウェアエンジニアが生成AIを活用することで、コーディングの生産性を大幅に向上させたケースや、マーケティング担当者が生成AIを活用することで、より効果的な広告コピーを作成できたケースなどが挙げられます。失敗事例
生成AIツールを導入したものの、従業員のトレーニングが不足していたために、活用が進まなかったケースや、生成AIが出力した内容を鵜呑みにしてしまい、誤った情報を含む資料を作成してしまったケースなどが挙げられます。課題
このレベルに必要な能力としては、生成AIツールに関する基礎知識や操作スキルはもちろんのこと、生成AIが出力した内容を批判的に評価する能力や、業務に適切に適用する能力などが求められます。
2.2 レベル2：集合知
Collective Intelligence
AI活用状況
このレベルでは、チームや部門全体で生成AIを活用し、組織全体の知恵を結集することで、より高度な課題解決を目指します。 例えば、複数のメンバーが共同でドキュメントを作成する際に、生成AIを活用してアイデアを創出したり、議論を活性化させたりするといったケースが考えられます。成功事例
新規事業開発プロジェクトにおいて、生成AIを活用して市場分析や競合分析を行い、新たなビジネスチャンスを発掘したケースや、社内コミュニケーションツールに生成AIを導入することで、従業員同士の情報共有や意見交換を促進したケースなどが挙げられます。失敗事例
チームメンバー間で生成AIの活用方法が統一されておらず、混乱が生じてしまったケースや、生成AIに過度に依存してしまい、人間の創造性や発想力が阻害されてしまったケースなどが挙げられます。課題
このレベルに必要な能力としては、チームで協力して生成AIを活用するスキルや、生成AIが出力した情報を共有し、議論するスキルなどが求められます。 また、組織文化として、新しい技術を積極的に受け入れることや、失敗を恐れずに挑戦することを奨励することが重要です。
2.3 レベル3：変革と成長
Transformation & Growth
AI活用状況
このレベルでは、生成AIを既存の業務プロセスに組み込み、抜本的な改革を推進することで、組織全体の変革と成長を目指します。 例えば、製造業において、生成AIを活用して生産ラインの自動化や品質管理の効率化を図ったり、金融業において、生成AIを活用してリスク管理や不正検知の精度向上を図ったりするといったケースが考えられます。成功事例
小売業において、生成AIを活用して顧客の購買行動を予測し、パーソナライズされた商品提案を提供することで、売上増加を実現したケースや、医療業界において、生成AIを活用して画像診断の精度向上や創薬の効率化を実現したケースなどが挙げられます。失敗事例
生成AIの導入によって従来の業務プロセスが大きく変更され、従業員の反発を招いてしまったケースや、生成AIの活用範囲を明確に定義せずに導入した結果、期待した効果を得られなかったケースなどが挙げられます。課題
このレベルに必要な能力としては、ビジネスプロセスを再設計する能力や、生成AIと既存システムとの連携を図るための技術力などが求められます。 また、リーダーシップとして、変革を推進する強い意志と、従業員の不安を取り除き、モチベーションを高めるためのコミュニケーション能力が求められます。
2.4 レベル4：先見の明のあるイノベーション
Visionary Innovation
AI活用状況
このレベルでは、生成AIを駆使して全く新しい製品やサービスを創出し、新たな市場を創造することで、業界のリーダーとしての地位を確立します。 例えば、生成AIを活用して、これまでにない革新的な顧客体験を提供したり、社会課題の解決に貢献する新しいソリューションを開発したりするといったケースが考えられます。成功事例
生成AIを活用して、個々の顧客のニーズに合わせたパーソナライズされた旅行プランを提案するサービスや、生成AIを活用して、環境問題の解決に貢献する新しい素材を開発するといったケースなどが挙げられます。課題
このレベルに必要な能力としては、未来を予測し、新たな可能性を創造する能力や、リスクを恐れずに挑戦する精神などが求められます。 また、組織文化として、イノベーションを促進し、創造性を育む環境を整備することが重要です。
生成AI価値創造ピラミッドは、組織全体で生成AIの活用を推進し、その効果を最大化するためのロードマップとなります。 各レベルのAI活用状況と課題を理解し、必要な能力を育成することで、組織は生成AIの力を最大限に引き出し、新たな価値を創造することができるでしょう。
3. ピラミッドを実践する： 具体的なステップと成功のためのポイント
生成AI価値創造ピラミッドを理解したところで、次は実際に組織でどのように活用していくか、具体的なステップと成功のためのポイントを見ていきましょう。
3.1 ステップ1：現状評価
ピラミッドを実践する前に、まずは自組織の現状を把握することが重要です。
組織は今、ピラミッドのどのレベルにいるのか？
これを明確にすることで、適切な目標設定や戦略策定を行うことができます。
具体的な評価方法としては、以下のようなものがあります。
質問票による自己評価
組織のメンバーに質問票に答えてもらい、現状のレベルを把握します
【質問例】生成AIツールを日常的に使用していますか？ （例: ChatGPT, Gemini, Copilotなど）
生成AIに関する知識を習得するためのトレーニングを受けていますか？
チームで生成AIを活用するためのルールやガイドラインはありますか？
生成AIを活用して、業務プロセスを改善した経験はありますか？
生成AIを活用して、新しい製品やサービスを開発した経験はありますか？
これらの質問への回答を分析することで、組織全体の生成AI活用レベルを評価することができます。
既存資料の分析
組織内で作成されている資料を分析することで、現状のレベルを把握する方法です。
【分析対象】社内資料
企画書、報告書、議事録など。従業員アンケート
生成AIに関する意識調査など。AI活用事例集
社内で共有されている事例集など。
これらの資料から、生成AIに関するキーワードの出現頻度や、AI活用の内容などを分析することで、組織全体の生成AI活用レベルを評価することができます。
専門家による評価
外部の専門家に依頼し、組織の生成AI活用レベルを評価してもらう方法です。専門家は、客観的な視点から、組織の現状を分析し、改善点などを指摘してくれるでしょう。
【専門家】AIコンサルタント
大学の研究者
ITベンダー
生成AIに特化した調査機関
3.2 ステップ2：発見
現状を把握したら、次は生成AIを活用できる領域を発見します。多様な部門のメンバーを集めたワークショップ形式で、以下の項目について議論すると良いでしょう。
どのような業務課題を抱えているか？
生成AIはどの課題解決に役立ちそうか？
ピラミッドの各レベルのうち、どのレベルを目指したいか？
活用可能なAIツール、データ、人材は？
この段階では、ブレインストーミングを通じて、自由な発想でアイデアを出し合い、可能な限り多くのユースケースを検討することが重要です。
【ブレインストーミング成功のヒント】ファシリテーターを決め、時間制限を設ける。
アイデアを可視化するためにホワイトボードや付箋を使う。
参加者全員が積極的に意見を出しやすい雰囲気を作る。
3.3 ステップ3：優先順位付け
ステップ2で洗い出したユースケースの中から、優先的に取り組むべきものを絞り込みます。以下の基準で評価すると良いでしょう。
既存のリソースで実現可能か？
どの程度の範囲に影響を与えるか？
どれだけの価値を生み出すか？
どれほど緊急性が高いか？
3.4 ステップ4：学習のための構築
いよいよ、プロトタイプ開発を通して、生成AIの価値を検証します。この段階では、完璧なシステムを作るのではなく、「学習」を重視し、小さく始めて、素早く改善を繰り返すことが重要です。
具体的には、
簡単なプロトタイプを作ってみる。
プロトタイプを実際に使ってみて、問題点や改善点を見つける。
見つかった問題点は修正し、プロトタイプを改善する。
2と3を繰り返すことで、徐々に完成度を高めて行く。
このように、試行錯誤を繰り返しながら、生成AIを効果的に活用する方法を学んでいくことが重要です。
【開発のヒント】完璧主義を捨てる
最初から完璧なものを目指さない。スピードを重視する
素早く試作品を作り、改善を繰り返す。フィードバックを活かす
利用者からの意見を積極的に聞き、改善に活かす。
プロトタイプ開発時の補足
プロトタイプ開発を行うには、ソフトウェア開発の知識を持つ人材が不可欠です。ステップ4に進む前に、開発者をチームに加えるか、外部の開発者に協力を依頼しましょう。
開発者の人数
プロトタイプの難易度に応じて、適切な人数の開発者を確保しましょう。
開発者のスキル
生成AIやプロトタイピングツールの知識、アジャイル開発の経験など、必要なスキルを持つ開発者を選びましょう。
3.5 成功のためのポイント
多様なチーム
多様性
部門だけでなく、年齢、性別、経験、スキル、考え方など、様々な角度からの多様性を意識することで、より質の高いアイデアが生まれ、多角的な視点から課題解決に取り組むことができます。チームビルディング
多様なメンバーが集まるからこそ、チームビルディングが重要になります。お互いの個性や強みを理解し、協力し合えるような関係性を築くことで、チームワークを高め、より良い成果を生み出すことができます。コミュニケーション
積極的な意見交換や情報共有を促進するために、定期的なミーティングやコミュニケーションツールの活用などを検討しましょう。
共通理解
共通言語
ピラミッドを共通言語として活用することで、チームメンバー全員が同じ方向を向き、共通の目標に向かって進むことができます。意識統一
生成AIに対する理解度や期待値を共有し、認識のずれをなくすことで、スムーズなプロジェクト進行を促します。目標設定
ピラミッドのどのレベルを目指すのか、具体的な目標レベルを設定し、共有することで、チーム全体でモチベーションを高めることができます。
心理的安全
失敗を許容する文化
失敗を恐れずに、自由にアイデアを出し、挑戦できる環境を作ることで、創造性を刺激し、イノベーションを促進することができます。オープンなコミュニケーション
率直な意見交換や建設的な批判を奨励し、互いに助け合い、学び合えるような雰囲気作りが大切です。リーダーシップ
リーダーは、メンバーの意見に耳を傾け、積極的にサポートすることで、心理的安全性を確保する役割を担います。
継続的な改善
PDCAサイクル
計画（Plan）、実行（Do）、評価（Check）、改善（Action）のサイクルを回し、継続的に改善していくことで、より効果的に生成AIを活用することができます。フィードバック
定期的にフィードバックを行い、改善点を特定することで、プロセスの最適化や成果の向上を図ることができます。学習
生成AIは常に進化しています。最新の技術や情報を常に学習し、取り入れていくことで、競争力を維持することができます。
3.6 組織規模や業種に応じた柔軟性
生成AI価値創造ピラミッドは、あらゆる組織で活用できます。それぞれの組織規模や業種に合わせて、柔軟にピラミッドを活用していくことが重要です。
大企業
豊富なリソースを活用し、全社的な規模で生成AIを導入することができます。部門横断的なプロジェクトを立ち上げ、各部門の連携を強化することで、より大きな効果を生み出すことができます。
【具体的な例】全社的なデータ活用基盤を構築し、データの共有と活用を促進する。
AI人材育成プログラムを実施し、従業員のAIリテラシー向上を図る。
生成AIを活用した新規事業の創出を支援するインキュベーションプログラムを設立する。
中小企業
限られたリソースを有効活用し、費用対効果の高いAI導入を検討する必要があります。業務効率化や生産性向上に重点を置いたAIツールを導入することで、大きな成果を上げることができます。
【具体的な例】顧客対応業務を効率化するために、AIチャットボットを導入する。
営業活動を支援するために、AIによる顧客分析ツールを導入する。
生産管理システムにAIを導入し、生産効率の向上を図る。
スタートアップ
スピード感を持って、生成AIを活用した新しいビジネスモデルを創出し、市場に参入する必要があります。迅速なプロトタイプ開発と市場検証を繰り返すことで、顧客ニーズを捉え、競争力を強化することができます。
【具体的な例】生成AIを活用した新しいサービスを開発し、市場に投入する。
顧客の声を迅速に反映するために、アジャイル開発を取り入れる。
生成AIを活用したマーケティング戦略で、顧客獲得を促進する。
適用事例
製造業
生成AIによる品質検査の自動化（例：画像認識AIによる製品の欠陥検知、不良品の発生原因分析）金融業
生成AIによる不正検知システムの構築（例：異常取引の検知、リスク予測、顧客の信用スコアリング）医療
生成AIによる創薬研究の加速（例：新薬候補物質の探索、薬効予測、副作用予測）小売
生成AIによるパーソナライズされた顧客体験の提供（例：顧客の嗜好に合わせた商品提案、チャットボットによる顧客対応、購買履歴に基づいたクーポン発行）教育
生成AIによる個別学習支援システムの開発（例：生徒一人ひとりの学習進度に合わせた教材提供、学習内容の理解度チェック）エンターテイメント
生成AIによるゲームコンテンツの自動生成（例：キャラクターデザイン、ステージ設計、ストーリー作成）
生成AIは、使い方次第で無限の可能性を秘めています。ピラミッドをガイドとして、積極的に実践し、新たな価値を創造していきましょう。
4. 生成AIと人間の共進化： 新たな未来を創造する
生成AIは、私たちの社会や働き方を大きく変えようとしています。しかし、それはAIが人間を支配し、人間性を奪うような暗い未来ではありません。むしろ、AIは人間の創造性を拡張し、新たな可能性を拓く、強力なパートナーになります。
生成AIは、これまで人間が行ってきた多くの仕事を自動化することができます。しかし、それは人間の仕事を奪うということではありません。むしろ、人間はAIを活用することで、より創造的な仕事や、より人間らしい仕事に集中することができるようになります。
例えば、医師はAIを活用することで、診断や治療の精度を高め、より多くの患者を救うことができるようになります。教師はAIを活用することで、生徒一人ひとりの個性に合わせた教育を提供することができるようになります。アーティストはAIを活用することで、今までにない表現方法を生み出すことができるようになります。
このように、生成AIは、人間が本来持つ能力を最大限に引き出し、新たな価値を創造するためのツールとなるでしょう。
しかし、生成AIの活用には、倫理的な側面や社会的な影響についても十分に配慮する必要があります。
責任あるAI開発、公平性、透明性、プライバシー保護など、解決すべき課題は多く存在します。AI技術の進歩と同時に、これらの課題にも真剣に取り組んでいく必要があります。
AI時代を生き抜くためには、私たち人間も、継続的な学習と自己成長を心がけなければなりません。
AIに代替されない、創造性、問題解決能力、コミュニケーション能力など、人間ならではのスキルを磨くことが重要です。
また、AI技術を理解し、倫理的な観点からAIを活用できるような、新しいリテラシーを身につけることも必要です。
生成AIは、私たち人類にとって、大きな可能性を秘めた技術です。
しかし、その可能性を最大限に引き出し、より良い未来を創造するためには、AIと人間が共存し、協力していく必要があります。
私たち一人ひとりが、生成AIに対する理解を深め、積極的に活用していくことで、私たちはより豊かな社会を築いていくことができるでしょう。
Let's create a better future with Generative AI!
今日も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
参考情報
いいなと思ったら応援しよう！
