読書記録：書評・要約｜生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方 梶谷健人

生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方　梶谷健人

梶谷健人氏の著書『生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方』は、生成AI（Generative AI）の進化に伴うビジネスと組織の変革を深く掘り下げた内容である。本書の重要なポイントを以下にまとめる。

著者名、書名、出版者、出版年、総ページ数は以下のとおり。

梶谷健人、生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方、日経BP、2024年2月、304p

生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方

生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方 [ 梶谷健人 ]

1. 生成AIのビジネス活用と社会変革

生成AIは、人間の生産性を大幅に向上させる新しいツールとして登場した。この技術は、従来のAIの延長線上ではなく、「創造的な出力を行う」点で大きな革新といえる。生成AIを活用する企業は、プロセス効率化だけでなく、新規事業の創出にも注力できるようになる。

• 代表的な生成AIのカテゴリ：
  • テキスト生成AI：現在ではテキストや画像など複数のメディアフォーマットの入力に対するものが増えている
  • 画像生成AI：Midjourney（クオリティタイプ）、Stable Diffusion（コントロールタイプ）、Adobe Firefly（クリーンタイプ）が代表的
    • クオリティタイプのMidjourneyは高品質な1枚絵を生成するのが得意
    • コントロールタイプのStable Diffusionは、見た目を制御するための「LoRA」と、狙った構図やポーズで画像生成するための「ControlNet」と呼ばれる手法を用いてキャラクターの見た目や構図などを指定して画像を生成できる
    • クリーンタイプのAdobe Fireflyは、Adobeが保有するストック画像をベースに学習されているため権利的に安全というのが特徴
  • コード生成AI：GitHub Copliotのほか、Advanced Data Analysis、Open Interpreter、Cursorが代表的
  • ビデオ生成AI：米Runwayが提供するGen-2が注目されている
  • 音楽生成AI：Suno AIが話題になっている
  • 3Dモデル/シーン生成AI：テキストから3Dモデルを生成できるKaedimが注目されている
• 生成AIを活用した事業作り： 例えば、製品デザイン、広告コピー、プログラムコード生成など、創造的な分野での活用が進んでいる。企業はこれを「価値創造の加速装置」として捉え、顧客体験を劇的に変えるプロダクトやサービスを生み出している。
• 重要な視点: 技術の導入には、単なるツール以上のものが求められ、生成AIが提供する「意義」と「意味」を設計することが事業成功の鍵となる。これにより、顧客が生成AIの価値を単なる機能ではなく、感情的・文化的に受け入れる道筋を整え、企業の存在価値を再定義する取り組みが重要となる。

2. 組織変革のステップ

生成AIを成功裡に組織へ統合するためには、組織自体を「生成AIネイティブ」なものへと進化させる必要がある。

• 生成AIネイティブ組織: これは、生成AIが業務の中核を担う組織のことで、単なる効率化ではなく、新たな価値創出に取り組むことが求められる。組織文化の一部として生成AIを浸透させるには、経営層の理解と関与が不可欠。
  • 具体例: 医療分野で生成AIを用いて診断書作成や治療計画を自動化する組織がある。このような活用は医師の負担軽減と患者の満足度向上につながっている。
• 具体的なアクション: 部門ごとに小規模なプロジェクトを立ち上げ、効果を測定しながらスコープを拡大する。例えば、週次アクティブユーザー（WAU）率を測るなど、効果の明確化が重要。この方法により、生成AIの採用が企業全体に広がりやすくなる。最終的には、経営層が主導して全社的な活用を目指す。

3. リーダーシップと人材育成

生成AI時代では、単に技術を導入するだけでなく、技術とビジネスの橋渡しをして戦略的に活用できる「ハイブリッド型リーダー」が重要な役割を果たします。

• ハイブリッド型リーダー: このリーダーは、生成AIの技術的側面とビジネス価値を統合できる能力を持っています。データサイエンスやAIエンジニアリングのスキルはもちろん、戦略策定能力やリーダーシップが求められます。
  • 具体例: 米国の大手小売業者では、AIデータサイエンティストとビジネス部門のリーダーが協力し、顧客購買パターンを予測してマーケティング施策を調整している。
• 教育と文化醸成: 社員が生成AIを受け入れ、日常業務で活用できる環境を作るため、社内研修や勉強会、定期的な評価を行うことが効果的である。

4. 課題とリスク管理

生成AIの導入には、技術的な可能性だけでなく、倫理的課題や過剰な期待など運用上のリスクも伴う。これらに対応するための戦略的アプローチが不可欠である。

• 過度な期待の調整: AIに対する「100点主義」を排し、90点の精度を活用しつつ、人間の介入で補完するマインドセットが必要。この考え方は、成功事例であるKlarnaが実証している。
  • 事例: Klarnaでは、生成AIアシスタントがカスタマーサポートの2/3をカバーし、再問い合わせを25%減少させると同時に、60億円の収益改善を実現した。
• 倫理的課題への対応: AI生成コンテンツの透明性と信頼性を維持するためのガイドラインの策定が求められ、特にコンテンツの真偽や偏見の排除が課題となる。また、導入のROIを定量的に検証することで、コスト対効果を明確化することが重要である。

5. 長期的なビジョン

生成AIは、短期的な業務改善を超えて、未来の市場や消費者行動に影響を与える存在である。そのため、企業は長期的な視点で戦略を構築する必要がある。

• UX（ユーザーエクスペリエンス）の進化: サービス設計における生成AIの役割は、顧客とのインタラクションをより自然かつパーソナルなものにすること。
  • 事例: 大手eコマースサイトでは、生成AIを活用して、顧客が質問をする前にニーズを予測するチャットボットを導入している。
• 実践的視点: 利用者視点に立ったサービス設計や、従来の方法では実現できなかった価値提供を目指すことが重要。
• 産業別の未来予測: 著者は、各業界が生成AIによってどのように変化するかを具体的なシナリオとして提示（詳細は本書を手に取っていただきたい）。これにより、企業は業界特有の機会とリスクを見極めやすくなる。

6. 実践的なガイドライン

生成AIを効果的に導入するためには、具体的なロードマップが欠かせない。本書では次のようなステップが提案されている。

• 導入戦略: 部分的に生成AIを導入して成功体験を積み重ねることが推奨される。特に、カスタマーサポートやデータ分析の分野からスタートすると効果が高い。
• 成功事例の活用: Klarnaのような他社事例を参考に、実践可能な方法を学ぶことが有効。また、学びを共有し、社員全員が生成AIを活用する文化を醸成する。
• 成功指標: WAU（Weekly Active Users）率など、利用度を測定する定量的な指標を活用することで、導入効果を明確に評価できる。例えば、60%のWAU率を超えると、生成AIが実際の業務で定着していると判断できる。

まとめ

『生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方』は、生成AIの技術的可能性だけでなく、それを活用してビジネスや組織を変革するための具体的な手法を提供する実務的な一冊である。本書を活用すれば、生成AIを通じて企業の競争力を強化し、未来を見据えた経営戦略を設計するための指針が得られるだろう。