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AI活用拡大の鍵は社内連携と専門知識――成功と失敗を分けるハブとスポークモデルの重要性

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記事概要

この記事は、企業におけるAI活用の拡大について、特にその難しさと成功・失敗のパターンを解説しています。2019年に行ったインタビューを基に、AI導入で失敗する企業の共通点と成功する企業の特徴を明らかにしています。また、AI活用を社内で広げるための具体的な手法として、「ハブとスポーク」モデルの有効性を説明し、その中で「グレーエリア」が果たす重要な役割についても言及しています。

ポイント

  1. AI活用の失敗パターン

    • AI導入が失敗する主な要因として、以下の3つが挙げられています。

      1. 発注ベースでの取り組み：「AIを買って来い」というような発注型のアプローチで取り組む。

      2. 全ておまかせで技術を理解していない：技術的な理解が乏しく、AI導入を完全に外部任せにする。

      3. 現場の理解が不足し、データが集まらない：現場の技術者の協力が得られず、質の高いデータが不足する。

  2. AI活用の成功パターン

    • AIをうまく活用できた企業は、以下の4つの特徴を持っています。

      1. 技術の内製化：社内で技術を内製化し、外部と協力しても社内にノウハウを蓄積。

      2. 戦略的な人材育成：全社員のリテラシー教育だけでなく、中核・高レベルの人材を計画的に育成。

      3. 担当者と現場の協力体制：社内でAI担当者と現場の技術者が連携し、相互理解を深める。

      4. スピード感と柔軟性：計画に固執せず、短期間での試行錯誤を繰り返すアジャイルな進め方を重視。

  3. AI活用の拡大の課題

    • 初期の概念検証（PoC）レベルで成功しても、社内全体に広げることが難しい。多くの企業がPoCレベルで止まってしまい、社内のAI活用の拡大が進まないという問題が存在しています。AI人材の育成もPoCレベルにとどまり、さらに高度なスキルを持つ人材の育成が難しい状況です。

  4. ハブとスポークモデルの重要性

    • AI活用を企業内で拡大するためには、中心となるAIチーム（ハブ）と各事業部門（スポーク）の協力が不可欠。特に、ハブとスポークをつなぐ「グレーエリア」において、専門知識とAI技術を持つ人材を育成することが重要です。これにより、AI活用の推進と事業部門のニーズを効果的に結びつけることができます。

  5. 専門分野の知識とAIの統合

    • AI活用の成功には、専門分野の知識とAI技術を統合することが鍵となります。専門分野に特有の課題を理解し、それをAI活用に組み込むためのスキルが求められます。オンラインビジネスに関する教材が多くを占める中で、自社にとって重要な知識やスキルを見極め、育成することが重要です。

今回の記事のキーワード

  • AI活用の課題

  • ハブとスポークモデル

  • グレーエリア

  • 技術の内製化

  • PoC（概念実証）

  • 戦略的な人材育成

  • アジャイルなアプローチ

この記事は、AI技術の活用を成功させるためには、単に外部から技術を導入するだけでなく、社内でのノウハウ蓄積や人材育成、事業部門との連携が不可欠であることを強調しています。また、専門知識とAI技術のバランスを取ることが重要であり、これが企業の競争力を左右する要素であると指摘しています。


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