組織がAIの導入と価値実現までの時間を加速させる中、リーダーは持続可能な競争優位を得るための戦略を求めています。
一般的なアプローチが確立されつつあり、それらは多くの場合、先を見越した考え方と責任ある実践に根ざしています。
トップパフォーマーがよく採用している主要な戦略をご覧いただき、リスクを管理しながら迅速なイノベーションを可能にする方法をご確認ください。
AIの導入は、世界中・あらゆる業界で加速しています。競争圧力と業務効率化への取り組みにより、組織はこれらの目標を達成し市場での優位性を得られる戦略を求めています。
AI導入を加速させるための主要な戦略
AI導入と価値実現までの時間の改善には、強力な連携、厳格な優先順位付け、パートナーシップ、頻繁な評価、そして設計段階からの責任あるAIの実践が求められます。これを実現するため、先進的な組織はよく次の5つの戦略を採用しています。
1. AIオフィスまたは卓越センターの設置
AIオフィスまたは卓越センターを一元的に設置する組織は、専門的な知見を効果的に活用し、AIイニシアチブ全体で主要な利害関係者間の連携を図ることができます。これがない場合、組織は最優先のAIユースケースを特定し、適切に拡大することに苦労することがよくあります。効果的なAIオフィスには、AI開発者、プロダクトオーナー、ガバナンス専門家など、AI導入を成功させるために必要な主要な活動を遂行できる人材が通常含まれています。
2. 厳格な優先順位付けプロセスとユースケース選定の実施
最も有望なAIユースケースを選定することは、迅速に効果的な拡大を実現するために必要な注力とリソースを割り当てる上で極めて重要です。適切な優先順位付けがなされない場合、組織のユースケースは拡大に時間がかかりすぎ、重要な市場機会を逃す可能性があります。また、リソースや管理の不整合により、AIイニシアチブが失敗につながることもあります。これを回避する一つのアプローチは、潜在的なユースケースを検証するためのラボ型環境を整備することです。例えば、当社HCLTechは、世界的な製薬企業のために「GenAI Lab」を設立し、研究および医薬品開発におけるイノベーションの加速を支援しました。これにより、同社はAIの概念実証を効果的に開発・検証し、安全かつコンプライアンスに適合したユースケースを特定・優先順位付けし、最終的にパイロットおよびプロトタイプに要する期間を短縮することができました。
3. パートナーの活用による展開期間の短縮と専門的能力の導入
パートナーは、組織単独では実現し得ない速度でAIイニシアチブを成功させるスキルやツールを提供できます。例えば、世界的なテクノロジー企業と提携して生成AIツールのエンタープライズ版を導入することで、組織は大規模言語モデルやエージェント型技術にアクセスできます。これらを自社で開発するには、多大な時間とリソースを投じる必要があり、そもそも実現可能かどうかも不透明です。パートナーはまた、例えば新たなAI導入に対するAIレッドチーミング評価を提供するなど、管理体制の外部検証といった重要な役割を果たすこともできます。
フォーラムが、リーダーのAI理解と責任あるイノベーションに向けた協働をどのように支援しているか
AI卓越センターは、各セクターのリーダーを結び付け、急速に進化する人工知能と、その経済・社会への影響を理解する取り組みを支援しています。AI導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を促進しています。
信頼できる場や協働イニシアチブを通じて、本センターはパートナーが共通理解を築き、AIイノベーションと活用における責任あるアプローチに向けて協働することを可能にしています。
4. 期待される成果の定期的な評価
AI導入を加速させるには、期待される成果を頻繁に見直し、必要に応じて早期に方向修正を行うことが不可欠です。期待される成果に関連する主要業績評価指標（KPI）を設定することで、組織は解釈が容易で迅速な意思決定に役立つ、定量的な成功の尺度を定義できます。基本的なAIシステムの精度に加え、導入率、顧客満足度スコア、削減された時間などの指標も考えられます。
5. 初期段階からの責任あるAIとガバナンスを前提とした設計
組織は多くの場合、ガバナンスやコンプライアンスの取り組みがイノベーションを遅らせるのではないかと懸念しています。しかし、組織が設計段階から責任あるAIの考え方を適用し、AIの開発・導入プロセス全体を通じて適切なガバナンスの確認点や管理を組み込むと、実態は大きく異なることが多いのです。早期段階から責任あるAIのガードレールを組み込んでAIシステムや導入を設計することで、組織は後の段階でも自信を持って進めることができ、最終的な導入や拡大の取り組みをより迅速に進めることができます。例えば、システムの学習時に代表性のあるデータセットを検証することで、潜在的な問題を早期に解決でき、AIのライフサイクルの後半で、よりバランスの取れたデータセットに基づいて再学習やファインチューニングを行う高コストな是正措置を防ぐことができます。次の研究によると、オハイオ州立大学の研究では、リーダーは、責任あるAIがもたらす価値の大半が製品品質の向上と競争優位の実現によるものだと報告しています。
これら5つの戦略は、パイロット段階を超えて拡大導入へと価値をもたらす、調整が行き届いた規律ある実施アプローチを通じて、AI導入の加速を支援します。
これらの戦略を支えているのは、それを現実のものとするリーダーと人材です。成功に向けた人的側面は難しい場合もありますが、適切な考え方とスキルセットを備えることが、すべてを機能させるための基盤となります。
正しく整える：考え方とスキルセット
個人の考え方とスキルセットに関する3つの共通の特性が、トップパフォーマーに見られ、AI導入の加速を成功させる基盤となることがよくあります。
1. 先を見越した姿勢（プロアクティブ）
法律や利害関係者からの要請を待たずに行動することは、トップパフォーマーのリーダーに見られる考え方の結果であることが多いです。この先を見越した考え方を採用することで、倫理的投資の正当性を見出し、長期的な価値を生み出すことにつながります。AIに関するスキルを身につけるための研修プログラムを通じて組織の能力を構築する投資は、その好例です。先を見越したスキルセットとは、新たに登場しつつあり、需要がまだピークに達していないものを指します。例としては、プロンプトエンジニアリング、AIレッドチーミング、マルチエージェントシステム設計などが挙げられます。
2. 前進し続ける姿勢（プログレッシブ）
AI導入を加速させるには、勇気と戦略的な先見性が必要です。最初の課題や初期の成功で立ち止まらないことが重要です。リーダーは、得られた教訓を活かしながら、さらなる成果に向けて前進し続けることができます。初期の概念実証は、たとえ成功したとしても、その先に待つ追加的な利益を見据え、それを現実のものとするために積極的に取り組む前進的な考え方を必要とします。スキルセットも同様に、初歩的な基礎スキルを超えて、より高度なレベルへと進む必要があることが多いです。例えば、生成AIの基礎に関するスキルから、カスタムの生成事前学習型トランスフォーマー（GPT）の構築や、エージェント機能の活用を可能にするスキルへと進み、より個別化され自律的なソリューションを提供することが挙げられます。
3. 生産的な姿勢（プロダクティブ）
スキルを有意義な生産性へと転換するには、新たに習得した能力を応用して問題を解決し、これまで乗り越えられないと思われていた障壁を取り除こうとする考え方が必要です。それは、スキルの習得にとどまらず、そのスキルを日々の業務で積極的に活用することへと進むことです。これにより、生産性向上の機会を見出す力が高まります。この力は、応用的な実践を通じて身につけることができるスキルです。例えば、新たに習得したプロンプトエンジニアリングのスキルを、一般的な調査業務のためのより効率的なプロンプトの設計にすぐに応用する方法を見つけること。さらに一歩進んで、削減された時間を活用し、新たな収益源を生み出す可能性のある新製品のアイデアに関する提案を作成することもできます。次の「2026 Skills Horizon」報告書によると、「生産性のための生成AI」を活用することは、現在ではリーダーの「生産的基盤」の一部とみなせるスキルです。
適切な戦略がもたらす利益は、人材の先を見越した、前進し続ける、生産的な考え方とスキルセットを支えるための投資によって一層高まると、組織は期待できます。
先進的な戦略、考え方、スキルセットによって、組織は新たなユースケースや革新的な発見への舞台を整えることができます。この進化は、測定可能な投資収益をもたらすことが多く、すべての人に持続的な価値を創出する機会を責任ある形で拡大します。
