AI推進組織論 II

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前回の記事では「AI推進組織論I」として、AIを推進する組織の必要性や、4つのフェーズについて紹介してきました。

今回の記事では実践編として、実際にどのようにAI推進組織を作っていけばいいのか、5つのポイントと、AI推進組織のタイプを紹介していきます。

AI推進組織をつくる5つのポイント

AIを推進する組織を作るには、以下の5つのポイントが重要です。

  1. 小さくはじめていく
  2. 政治力がある人間を巻き込む
  3. 作ることを意識しすぎない
  4. 将来の強みを設計する
  5. AIだけに頼りすぎない

1.小さくはじめていく

AIを推進する組織をつくる上で重要な考え方の1つが「小さくはじめていく」ということです。AIを活用するとなると、どうしても「最新の技術をかっこよく使って、良い成果を上げたい」と大風呂敷を広げてしまいがちです。

しかし、小さくても成果をあげ、社内で認めてもらわなければ、社内でAIの活用を進めることはできず、AIに対する信頼感を高めることはできません。

そこで、まずは既存の技術やサービスなどを活用してでも、小さく成果をあげることが重要です。また、成果を上げる上でも、以下の視点で考えることが重要です。

  • どのようにサービスが改善し、KPIが向上したのか
  • どのように売上が上がったのか
  • 何時間の業務が効率化されたのか

数字を用いて定量的に、ビジネス視点で成果をあげることで、さらに大きいプロジェクトに挑戦する機会を得ることができるようになります。

AIの活用を推進するためには、まず小さく始めることを意識してみましょう。

2.政治力のある人間を巻き込む

AIの活用を進めると言っても、社内のさまざまな部署との連携が必要になります。ときには現場の意見を聞く必要がある他、法務部と契約書の確認をしたり、経営企画部と予算の相談をしなくてはいけません。

特に現場の意見を聞く必要がある場合、社内でさまざまな部署に知り合いがいる、政治力のある人間を巻き込むことで、迅速に部署をまたいだ連携を進めることができます。

AIの活用となると、技術そのものやトレンドを理解している人材が求められがちですが、社内で太いパイプを持った人間を巻き込んでいくことを忘れないようにしましょう。

3.作ることを意識しすぎない

どうしてもAIの推進となると、データを集めて、一からAIを開発しなくてはいけないと自前主義に陥ってしまう方も多いでしょう。しかし、最初から作ることだけを意識してしまえば、活用の段階で成果があがるかがわからず、不確実性を伴ったままプロジェクトを進めることになります。

そこで重要なのが、「作ることを意識しすぎない」ということです。

現在、多くの企業がAIを用いたさまざまなサービスを提供しています。多くのサービスは業界内で一般化した課題を解決できるものも多く、まずはこれらのサービスを活用して、成果をあげていくことが重要です。

そして、実績が出てきた後に、必要に応じて社内でAIを開発し、さらに自社の優位性を高めると、効率的にAIの活用を推進していくことができます。

4.将来の強みを設計する

AIの活用を進めていく上で将来の強みを設計することも重要です。

闇雲にAIの活用を進めても部分的には業務が効率化されたり、ビジネスのチャンスが訪れるかもしれません

しかし、本質的に自社の優位性を高めるには、将来の自社の強みを設計し、その強みを実現するには、どのような技術開発が必要なのかを検討することが重要です。

自社の強みはどこにあるのか、その強みをさらに強固にするために、データやAI技術をどのように活用すればいいのか、将来の強みから逆算して小さく活用を進めていくことが重要です。

5.AIだけに頼りすぎない

「AIの活用を推進する」となると、AIの活用を推進することが目的となり、従業員はどのように仕事が楽になるのか、ユーザはどのように喜んでくれるのか、どんな課題を解決できるのかが曖昧になりがちです。

極論を言えば、課題を解決し、従業員やユーザが喜んでくれるのであれば、AIを活用する必要はありません。

そもそもAIは必要なのか?もっと簡単に解決できる方法はないのか?など、AIを活用する上で、AIの必要性を常に疑う意識を持つことが重要です。

タイプ別 AI組織

AI組織は以下の3つのタイプに分けることができます。

1.中央集権型

中央集権型の組織は、1つの部署が一挙にAIの活用を進めていくタイプです。特に初期の頃の組織に多く、経営層の意思決定を受けて、短期間で構築でき、一気にAIの活用を進めていくことができるのがメリットです。

 

また、人材が集中し、同じ人がさまざまなプロジェクトを回すため、教育機会にもなり、その後の社内でのAI活用推進のキーマンを育てる上でも強力です。

一方で、部署が異なるため、部署間のコミュニケーションが発生したり、他部署の課題を把握しにいくことが困難などのデメリットもあります。

2.分散型

分散型の組織は、主要な各部署にAIの活用を推進できる人材を配置するタイプの組織です。社内でAIの活用が進んだ段階で分散型を徐々に取り入れる企業もあります。

分散型の組織では、それぞれの部署にAIを推進する担当がいるため、各部署内の課題をいち早く察知し、AIの企画を開始できるメリットがあります。また、社内にAI推進人材が幅広く展開することで、さらに多くのプロジェクトを遂行できます。

一方で、AI活用のノウハウをしっかり共有できるように、分散した人材を横串にとどめておくことも重要で、事業が多岐にわたる企業では、横串組織を構築し、常に社内のAI推進人材が連携できる体制を整えているケースも多くなっています。

3.P2P型

P2P型の組織は、一人ひとりの人材がAIの活用を企画検討できる組織です。真のP2P組織に達している企業はほとんどありませんが、社内の一人ひとりがAIにできることを知り、企画をはじめることができれば、分散型の組織以上に、さらに多くのAIプロジェクトが生まれるでしょう。

一方で、社内の一人ひとりがAIの知識をつける教育コストがかかるほか、より簡単にAIを導入できるように、プログラミングなしでもAIを構築できるノーコードのツールを使えるように環境を整備するなど、工夫が必要です。

P2P組織ほど、AIの活用を強力に推進できている企業は多くありませんが、P2P組織に近い理想像を掲げることで、社内の隅々でデータを活用していく文化も醸成されるため、最終形態として想像しておくこともおすすめです。

まとめ

2回の「AI推進組織論」の記事では、AIの導入の進め方を組織の視点から紐解いてきました。AIを導入し、活用していく組織の姿にはいくつかパターンがありますが、重要なのは「小さく始める」ことです。いきなり組織を大きく変えるのではなく、小さなトライと小さな結果を意識しながら少しずつ、組織を大きくしていきましょう。

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WRITER

 

  Asei AI/DX専門ライター「Asei」

AIやDXなどが専門のライター。累計執筆数500本以上。 「曖昧な技術を具体的に」を心がけ、トレンドに合わせてさまざまな視点から発信します。フリーのフォトグラファーも。

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