業務を見直し従業員の体制を整える

AIがもたらす創造的破壊によって、人々の働き方も変革を迫られます。AIを企業文化と業務プロセスにうまく取り込むことができる企業は、ビジネス、従業員、顧客それぞれのための価値を高めることができます。アクセンチュアの調査レポート「AI: Built To Scale(ビジネス全体でAIを活用する)」によると、AIの本格導入に成功している企業(戦略的スケーラー)は概念実証(PoC)段階にある企業に比べ、AIの所有権限と説明責任が利用部門に与えられており、人間とAIの業務上の役割分担を従業員が明確に理解している傾向が強いことが分かりました。

今すぐ始めるべき未来に向けた組織編成

AIをビジネス全体に取り入れるためのビジネスプロセスと従業員の編成に着手するために、いくつかの実践すべき実用的な手順があります。

業務計画の視点を「労働力」から「業務」へと捉え直す
従来の職務内容を詳しく分析し、タスクと活動を完全に自動化できるものと人間と機械の協働が必要なものとに分類します。さらに、各要素が実現した場合、従業員や部門の間にどのような相互作用が生まれるかを検討します。

新しいスキルの習得に本格的に取り組む
人間と機械の協働によって真の価値を引き出すために、必要とされる知識とスキルを明確に理解する必要があります。リーダーシップ、教育、採用などのプログラムを見直して、新しい知識とスキルを獲得するための新たな手法に投資しましょう。例えばアクセンチュアでは、AI投資額のおよそ60%を研修プログラムに割り当てています。

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AIトレーナー」など、AIが生み出す新しい役割にはどんなものがあるでしょうか?新たな市場や製品、顧客体験を創出するために有効な新しい役割や業務に、組織は対応する準備ができていますか?

人間と機械の協働が進むにつれて、AIは様々な人間の仕事を補強することになります。例えばAIが意思決定そのものを担うわけではありませんが、意思決定を支援するリアルタイムデータのビューを提供してくれます。人間と機械の協働における役割分担では、両者の境界線と業務プロセスを明確に分割し、今後の組織のAI成熟度の変化に応じて境界線が変わる可能性についても最初に考慮しておく必要があります。企業はスキルアップや再教育のプログラムを通じて「データネイティブ」な従業員を育成し、新しいアプローチで再定義した役割と業務タスクによって、組織図がどのように変化するのかを正確に把握しておくことで、AIの本格導入を成功させることができます。

アクセンチュアが実施した未来の職場に関する調査では、従業員は企業が考えている以上にAIとの協働に対する心構えができていることが分かっています。つまり、AIの本格導入に踏み切るかどうかは企業の決断次第なのです。

AIは労働者にとってもプラスに働くかもしれません。

62%

の労働者は、AIが自分の仕事にとってプラスに働くと考えており、67%が「インテリジェントな機械と連携して働くためのスキルを身に付けることが重要だ」と回答しています。(*1)

適切な人材ミックスを確立する

価値を実現するAI製品やAIサービスを創造するためには、これまでとは異なる能力を持つ人材が必要になるのは当然のことです。しかし、AI実用化の道のりを開拓できるのはデータサイエンティストだけだという思い込みは排除して臨みましょう。データ統合の専門家、ビジネスアナリスト、データエンジニア、ソフトウェアエンジニアなど、専門スキルを備えた多様な人材を適切な構成で揃えることが大切です。

技術スキルに加え、早い段階から産業、ビジネス、デザイン、ガバナンスに関する専門知識を最適な方法で取り入れるために学際的なチームを構成する必要があります。これらの分野の専門知識は見過ごされがちですが、AIアプリケーションの開発を成功させる上で重要な役割を果たします。

概念実証(PoC)から実用段階への移行には、適切な人材ミックスが必要

組織の現在の体制を見直す

誰が業務を完遂するかという役割を明確にするとともに、遂行するための「手法そのもの」を見直すことも大切です。ビジネス目標を達成し、AIを最も効果的に導入するためには、どのような物理構成が役に立つのかを考える必要があります。例えば、ビジネスユニットやAIツールを地理的に分散させるべきか、それともより集中化されたセンター型の構成にすべきかなど、十分に検討を重ねましょう。

アクセンチュアの調査では、戦略的スケーラーは現在のところは集中型アプローチを採用しているケースが多く、集中型の組織モデルが効果的なアプローチのひとつであることが示されています。

別のモデルとしては「ハブ・アンド・スポーク」モデルが挙げられます。これは部門横断型のAIグループを「ハブ」(または「センター・オブ・エクセレンス」)として設置し、ビジネスユニットごとに自律したAIチームを「スポーク」として分散配置するモデルです。また、部門ごとに高度に自律したAIチームを配置する「分散型」モデルでは、各ビジネスユニットおよび各部門にフォーカスして成果を実現することができます。

企業のビジネス目標とAI成熟度に応じた最適なモデルによるアプローチを選択しましょう。

組織内に潜む認識のギャップに注意する

AIが実現できることとその方法」について、CEOと実際にAI導入に携わるチームとの間に大きな認識のギャップがある場合があります。CEOは経営トップラインの戦略意図、経営陣の意見、コミットしている長期的な企業目標などの影響を受けながらAIを部分的に理解しています。一方で、AI導入は企業目標に基づいて戦略的に遂行されるべきものですが、プロジェクトリーダーが、常に経営幹部の意向に沿って行動するとは限りません。アクセンチュアの調査では、経営陣がAIについて限定的にしか理解していないことが、AIの本格導入の際に最大の課題を生じさせる可能性が示されています。戦略的スケーラーは、組織内の認識のギャップに注意を払い、AIの導入が世界をどのように変えるのか、その変化は企業にとって必要か、という目指すべき成功について、経営幹部とプロジェクトリーダーの認識のギャップを取り除くよう尽力しています。

組織の外に目を向けて、いつAIを導入すべきか検討する

今、AIケイパビリティに対してシリコンバレーをはるかに凌ぐ爆発的な投資が行われており、まさに「AI実装の時代」と言えます。(*2)最近は厳密な学術的裏付けと実績があり、低コストで実装できるツールが多く登場しています。また、オープンソース、アプリケーションプログラミングインタフェース(API)、中小規模(SME)のベンダーなど、企業がAIを導入するために必要な手段として、多彩かつ柔軟な方法も整備されつつあります。AIが市場のメインストリームとなることで、ソリューション価格はますます低下するでしょう。

既製のAI機能の再利用や購入、提携などによって導入することができるケースも多いため、新たに独自技術の開発を検討する前に、まずは入手可能な技術を活用して迅速に本格導入を進めるべきです。

再利用や購入、提携、あるいは開発のタイミングはどのように決定すべきか、という問題は様々な課題を含んでいます。しかし、多くの場合において、他の企業がすでに投資を行った成果の再利用や購入または提携による実装が、スピーディーにAIの本格導入を推進するためには有効であるということは確かです。

出典:(*1)Accenture, "The big disconnect: AI, leaders and the workforce," July 12, 2018.

(*2)Dr. Kai-fu Lee, AI Superpowers: China, Sillicon Valley and the New World Order. Houghton Mifflin Harcourt, 2018.

保科 学世

ビジネス コンサルティング本部 AIセンター長 アクセンチュア・デジタル・ハブ統括 アクセンチュア・イノベーション・ハブ東京共同統括 マネジング・ディレクター 博士(理学)

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