「意識的な試行錯誤」が組織のAI導入を加速させる方法

• AI導入のペースは、野心的なデジタル変革プロジェクトに関して、多くの組織を圧倒された気持ちにさせることがあります。

• AIへの別のアプローチ（「意識的な試行錯誤」）を試すことで、チームが実験を行うための、リスクの低い場が生まれます。

• ここでは、資源が限られた環境で技術革新を促進するための実践的な枠組みを概説します。

AIをどのように統合すれば、意味のある持続可能な成果をもたらせるでしょうか。一般的な考え方に従うなら、AI戦略を策定し、目標に沿った主要なAIのユースケースを特定し、十分な資源を割り当て、複雑なプロジェクトに着手することになるでしょう。このような従来のトップダウン型モデルでは、経営陣がAIの可能性を認識していること、実行可能なユースケースが明確であること、従業員が業務プロセスの変更に前向きであること、そして組織の基盤（ガバナンスの仕組み、データ管理、ITシステム）がこれらのプロジェクトに対応できていることが前提とされています。

実際には、これが当てはまることはほとんどありません。アショカにおいても、そうではありませんでした。30カ国以上に拠点を持ち、約4,000人のフェローのネットワークを擁するアショカは、世界最大の社会起業家ネットワークです。2022年に最初の実験を行った後、2023年9月に専門のAIラボを立ち上げました。その動機は、組織的なAI戦略を待つのではなく、AI戦略を実現可能にするために試行錯誤を始めることでした。

これまでに、2名のスタッフで25件のプロトタイプを作成しました。これには、アショカの知識にアクセスできるチャットボットや、世界中のスタッフの中から協力者を見つけるツールといった、分かりやすいアイデアが含まれます。また、リアルタイムの会話で8歳の子どもたちのグループに対し、アショカのビジョンを説明するよう同僚に求めるロールプレイ体験といった、意外性のあるアプリケーションも含まれています。

現在、AIアプリケーションは、数名のフルタイム従業員に相当する時間を組織にもたらしており、包括的なAI戦略も形になりつつあります。私たちはこのアプローチを「意識的な試行錯誤」と呼んでいます。この名称は、当社のアプローチを取り上げた世界経済フォーラムによるレポート「AI for Impact: The PRISM Framework for Responsible AI in Social Innovation」に由来しています。私たちはこの用語を気に入っており、社内でも採用しています。また、他の組織にとっても適切である可能性があると考えています。

意識的なAIの試行錯誤

意識的なAIの試行錯誤は、小規模に始めて成功を基に反復的に積み上げていくことで、リスク回避、限られた資源、変化への抵抗、AI戦略の欠如に対処します。3つの単純なステップからなる好循環によって、大きなコストやリスクを負うことなく、技術革新を促進し、AIへの準備を加速させることができました。

プロトタイプのアイデアは、組織のあらゆる部門から生まれ得ます。プロトタイプが期待していた価値を生み出さなかった場合でも、学びを得るために投じたのは40～80時間だけです。価値を生み出した場合には、より大規模な投資を正当化するデータと、実現に意欲的な同僚が得られます。

作成したプロトタイプの数が増えるほど、アショカのAIへの準備はより整いました。例えば、最初のプロトタイプでは、法務チームが特定のデータプライバシーの問題を解決したり、ITチームがサーバーに新機能を提供したりする必要があるかもしれません。こうした改善が整うと、次のアイデアは、前回のものよりもAIへの準備の面でより高い要求を伴うことが可能になります。また、各サイクルによって、より多くのチームが技術の実験に取り組むようになり、導入の促進にも役立ちます。

スピードとAIへの準備の推進は、「意識的な」試行錯誤の「意識的な」という部分によってバランスが保たれています。これは、プロトタイプが組織として確実かつ責任を持って管理できる範囲内にとどまる必要があることを強調しています。法的および倫理的なコンプライアンスを確保するガバナンスの仕組みがなければ、機密データを処理するプロトタイプを作成することはできません。ITインフラが堅牢でなければ、重要な業務プロセスを支えるアプリケーションを構築することはできません。プロトタイプは、現在の能力を尊重しつつ、1つか2つの分野におけるAIへの準備をわずかに改善するにとどめるべきです。このようにして、このアプローチは、破局を招くことなく迅速な技術革新を生み出します。

実践における意識的な試行錯誤

当社の組織文化により、こうした実験は容易に行えます。誰もが変革の担い手となる世界の実現に向けて取り組む中で、私たちはこの起業家精神を体現するスタッフも選抜しています。新しいアイデアや協力者を見つけることは、決して問題になりません。

実験を行うということは、すべてのプロトタイプがより大規模な投資や経営陣の注意に値するわけではないことを意味します。とはいえ、そのうちのいくつかはそれに値します。3つの異なるプロトタイプが、社会起業家とそのイノベーションに関するデータベースに対して分析を実施しました。1つ目は、当社ネットワークへの新規の潜在的メンバーの評価プロセスを支援するためのベンチマークを作成しました。2つ目は、あらゆる目的に対する潜在的な協力者を特定しました（「アジアで鉛への曝露に対する政策を推進している社会起業家を見つける」）。3つ目は、より建設的で解決志向の記事にしたいと考えるジャーナリストのために、メディア向けブリーフをまとめました。いずれの分析も、同僚のかなりの時間を節約し、ベンチマークの場合には最大2日分の作業に相当しました。私たちは、投資すべき時が来たと認識しました。

当社は、統合アプリケーションのための洗練されたユーザーインターフェースを作成するため、外部の開発スタジオに依頼し、当該アプリケーションが世界中のスタッフにアクセス可能であることを確保するためにITインフラをアップグレードしました。また、4,000人のフェローとその組織に関する最新情報を自動的に収集する、野心的なモニタリングシステムの開発にも着手しました。

社会起業家のネットワークにとって、メンバーに関するデータを分析するAIツールのスイートを作成することは、当然のことに思えるかもしれません。しかし、どのAIアプリケーションが組織に最も大きな価値をもたらすかを上級の同僚に尋ねたところ、この答えは得られませんでした。代わりに、このプロジェクトは、異なるチームによる小規模な実験から生まれました。それらのチームは、知らず知らずのうちに同じ方向を目指していたのです。

始め方

意識的な試行錯誤は、小規模に始め、アイデアを検証し、迅速に学ぶことを推奨するアジャイル、リーンスタートアップ、デザイン思考といった、よく知られたアプローチを基にしています。また、小さく継続的な改善を通じて学ぶという日本の哲学である「カイゼン」とも共通しています。おそらく最大のインスピレーションは、デジタルインクルージョンを推進し、将来のユーザーと共同で解決策を開発したコミュニティプロジェクトから得られたものでしょう。これにより、解決策はより適切なものとなり、導入も促進され、ユーザーに当事者意識が生まれました。意識的な試行錯誤は、これらの原則をAIに特化して適応させ、イノベーションを受け入れるための柔軟で責任ある方法を提供します。

あなたがイノベーターや「社内起業家」であるなら、経営陣からの指示を待たずにAIへの取り組みを始めてください。反復的な作業を特定し、ITチームに依頼して迅速に何かを構築してもらいましょう。あるいは、コーディングができない場合はmake.comのようなプラットフォームを使って、個人的な副業としてプロトタイプを自ら作成することもできます。

マネジャーの方は、試行錯誤が認められ称賛される環境を作ってください。ハッカソンを開催し、イノベーターが通常業務から離れてプロトタイプを作成する時間を与え、組織内でこれらの取り組みを披露しましょう。そのうえで、貴重な成果を戦略の立案に活かし、変革管理を支援し、さらに次の段階へと発展させてください。