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業務効率の改善や新たなサービスの創出などを見据え、生成AIの導入に積極的な企業が増えている。ただ、成果が出ている企業、出ていない企業の差は、すでに大きく開きつつあるのが現状だ。デロイト トーマツ コンサルティング執行役員の宍倉剛氏は次のように語る。
デロイト トーマツ コンサルティング合同会社
執行役員
「生成AIは個別のタスクごとに指示していた段階から、設定したゴールに向かってAIエージェントが自律的に判断して動くことも可能になるなど、労働力として大幅な進化を遂げています。人間の作業を代替してもらうことで生産性を引き上げたり、新たなビジネスにリソースを振り向けたりといった効果を期待して、企業の導入意欲も高まり続けています。特にここ数年の急激な進歩もあって、われわれとしても生成AIのさらなる進化を楽しみにしているところです」
同社の支援を得て生成AI導入プロジェクトを進めたJFEスチールのDX戦略本部デジタル化推進部ソリューションプロジェクトグループグループリーダーの西村智氏もうなずく。
「みんな最初はどういうものだろうという漠然としたイメージでした。導入プロジェクトを進めていく中で、非定型の業務文書が利用できたり文書作成や要約の回答精度が上がったりと成果が見え始めました。社内の各部署からの問い合わせも増加するなど、関心の高さを感じています」
では、生成AI導入・活用を着実に前進させるためのポイントは、どこにあるのだろうか。宍倉氏によれば、「先進的な企業についてはPoC（概念実証）から本格導入へと移行しています。かつ、自社体制を中心に実装を推進できる体制を構築できている企業が生成AIを使いこなし、他社をリードしている印象です。一歩抜きん出るためのポイントとなるのが、社内にある報告書やマニュアルなどのデータをいかにうまく学習させるかということです。適切にデータを読み込ませて、欲しい情報を検索できるようにすることで、ハルシネーションを抑制し、目的に沿った精度の高い答えを引き出すことが可能です」
生成AIを中心とした業務プロセスへの再設計を
生成AIのビジネスへの取り入れ方としては大きく二つあり、どちらも一定の効果は見込めるが、どこまでの成果を求めるかによって「向き・不向き」がある。そのことを理解した上で、何を選択するかが大切だと宍倉氏は言う。「一つはチャットタイプでの導入です。業務プロセス自体が大きく変わることはなく、あくまでも補助ツールとしての位置付けです。導入効果は残業代抑制などの数字として表れますが、財務的なインパクトとしては薄くなります」
もう一つが、業務プロセスの中で活用する「プロセスタイプ」である。
「生成AIの活用というと、ともすれば人の作業をAI化するという発想にとどまりがちです。効果を最大化するためには、生成AIを中心とした業務プロセスへの再設計も含めて、体制の見直しが欠かせません」
JFEスチール株式会社
DX戦略本部 デジタル化推進部ソリューションプロジェクトグループグループリーダー
JFEスチールDX戦略本部デジタル化推進部主査の久米正洋氏も、プロセスタイプを推進する中で、効果が徐々に表れ始めているのを実感している。
「当社内でも、かなり意識的に業務プロセスへの組み込みを進めてきました。社員のリテラシー底上げにもつながり、生成AIの活用が進んでいます。今後はユースケースの作成をより充実させていきたいと考えています」
効果が見込めるとはいえ、もちろん業務プロセスを転換するのは容易ではない。生成AI導入のけん引役となるCoE（センターオブエクセレンス）の取り組みを各現場に浸透させるには、「従来の中央集権型とは異なり、ビジネス部門が従来CoEが持っていた推進機能の一部を持ち、相互に連携し合うハブ＆スポーク型への進化が求められます。それにより、ビジネス部門側にも人材が育ち、業務適用が進みます」と、デロイト トーマツ コンサルティングのディレクター・上平安紘氏は強調する。
「JFEスチールさんのように、本社の業務部門、製造現場など、それぞれの現場に適した生成AIの活用を推進していかなければならないケースは非常に多いのです。部門横断的に関わる部分はCoEの後押しによって進めていくことが必要でしょうし、現場が主導していくべき領域もあるでしょう。われわれが持つ技術の専門性に加え、これまで積み重ねてきたさまざまな業界固有の知見と、自社で生成AIの業務活用を進めてきた経験をベースにしながら、多岐にわたるCoEの取り組みをご支援できればと考えています」
分散するノウハウや文書を効率的に探し出したい
業種にかかわらず多くの企業がDXの推進を掲げ、中でもAIが今後の成長の鍵を握ると捉えている。JFEスチールでは、現時点でどのような感触を得ているのだろうか。取り組みの中で見えてきた課題とは何か。西村氏が答える。
JFEスチール株式会社
DX戦略本部 デジタル化推進部主査
「JFEグループでは第8次中期経営計画（2025〜2027年度）でも掲げている通り、DXによるビジネス変革と生産プロセスの変革に向けて、データを活用した意思決定を強化させていくとの方針を示しています。工場では長年の操業データを用いてより効率的な運営を目指し、また、CPS（サイバーフィジカルシステム）化を推し進めて、製造プロセスの高度化を図りたいと考えています。基幹システムのオープン化によってデータを使いやすい環境は整いましたので、そのデータをどのように組み合わせて業務活用し、連携をシームレスにするかといった点をデザインして、社員を巻き込んでいくことがこれからの課題だろうと考えています」
久米氏も続ける。
「生成AIの活用に当たって、当社内に存在する各種データをどういう形で取り入れていけばいいのか、デロイト トーマツさんとディスカッションしながら進めていきました。改めて思うのは、ベテランのノウハウや、昔作られた大量の文書などを効率よく活用しきれていないということです。先輩から指導を受けたり、マニュアルを渡されて仕事を覚えていったりという従来の仕組みから、人材育成のスピード感が求められています。生成AIを活用するメリットは、過去の多くのドキュメントから容易に情報抽出・要約できることだと感じています。今までは、ドキュメントが存在していることは分かっているのに、どこに必要な情報があるのか探しづらかったのです」
最も重視すべきポイントは精度が上がらない原因の究明
実は、ここに「企業の強みを次世代に引き継ぎ、強化していくヒントがある」と宍倉氏は強調する。
「業務のマニュアルはそろっていて、それを見れば基本的なことは解決できるはずです。ところが、現場にはマニュアルでは解決できない問題も多々あり、ベテランや専門家がその場面ごとに工夫して対応していくことで品質を保ってきた面も少なくないでしょう。まさに日本企業らしい強みだといえますが、問題はほとんどデータとして残されていないことです。このような暗黙知を、テクノロジーを活用してどう拾い上げて共有していくかについて、企業の皆さんはとても悩んでいるのです」
デロイト トーマツ コンサルティング合同会社ディレクター
上平氏も「暗黙知を組織の中にどう広げていくか」をキーワードに挙げる。
「暗黙知の中には、企業の競争力の源泉ともいえる重要なノウハウや技術も含まれているはずです。それらを取り込んだ組織内の形式知として活用し、いかに高い精度で問い合わせに対する回答を引き出すか、その仕組みづくりをデロイト トーマツではお手伝いしています。さまざまなソリューションのご提供が可能で、先進的な技術を用いて精度を引き上げるパッケージとしても展開していますが、やはり最も重要なのは、なぜ精度が上がらないのか、上げるためにどんな対策を講じたらいいのか、原因を徹底的に究明することだと考えています」
暗黙知をデータ化する過程でも生成AIが大きな役割を果たす。例えばデロイト トーマツでは、インタビュー自体をAIが代行する独自アセットを開発しており、ヒューマンキャピタル部門のコンサルティング力を駆使して「暗黙知を引き出すためのシナリオ」を組み込むことで効率的な情報収集を可能としている。「組織のインテリジェンスをいかに形式知に変換してため込み、使っていけるか、これからますます重要視されていくと思います」
技術がどれだけ進化しても組織変革には時間を要する
今後の生成AIの進化、そして企業の活用はどうなっていくのか。宍倉氏が説明する。
「論点はシンギュラリティが起こるかどうかではなく、“いつ起こるか”に移りました。2030年代には、生成AIの進化がこれまでとは異なるステージに入るといわれています。AIエージェントの実装もこれまで以上に進み、想像を超える速度で業務の代替が起こると予測しています。朝PCを開いたら、生成AIに頼んでいた仕事のチェックから1日が始まり、自分でメールに1通ずつ目を通すのではなくて生成AIがサマリーにして優先度の高さを示してくれる、そんな働き方をする世界は遠くないタイミングでやってくると思います」
技術的な革新は途切れることなく生まれる。その一方で、根強く変わらない課題もあると、宍倉氏は指摘する。
「技術が進歩しても、組織や業務の変革を実現するには、今後も一定の時間をかけなければならないと思います。というのも、最新のテクノロジーが登場しても、それを業務に適用し、浸透させることができるのか、受容性という課題が浮かび上がるからです。その意味で技術に関して重要なのは、技術スタックに対して何を選び、どう意思決定するかに集約されます」
デロイト グローバルが実施した「AIの優先事項」に関する調査では主な6項目がピックアップされており、うち5項目が技術以外の優先度が高いと報告されている。「ビジネス戦略とユースケースの識別」「価値創出の迅速化と運営モデルの柔軟性」「倫理、コンプライアンス、リスク管理」「エグゼクティブとステークホルダーの支持獲得」「変革に向けた組織整備」である。全社的に進めていく上では、経営戦略ともアラインする形でステークホルダーコミットメントを獲得した上で、組織再編にも踏み込んだ骨太な意思決定が、その成否に大きく影響する。
成長に直結する「時間」が大きなインパクトをもたらす
生成AIの導入・活用を一過性のものに終わらせず、持続的な取り組みとして定着させるためには。改めて、4人に尋ねた。
「生成AIが普及したことによって、自分の業務をどうやったら効率化し負担を減らせるかを考えて、自らチャレンジしやすい環境になったと感じています。私や久米のような推進する立場としては、情報提供、ツール提供・開発を通じて、みんなが“自分ごと化”して考えられるよう、手助けをしていくことが大事な役割だと思っています。また、情報発信を通じて、AIエージェントとの組み合わせによる業務の可能性を示し、従業員自らの変革意欲を高めたいと考えています」（西村氏）
「生成AIが業務プロセスを大きく変えた時、それを受け入れて次に何ができるかを考えるのは、自分自身や組織の付加価値を高めるきっかけになると思います。そうした前向きな方を評価する制度であったり、従業員全体でモチベーションが上がるような仕掛けができたらと思っています」（久米氏）
「継続的な取り組みは、たった一つのピースが欠けてしまうことで途切れてしまうことがあります。われわれが展開している支援の仕組みであるAI Factory as a Service でも、インフラやツール、人材育成、カルチャー変革など、必要なものを包括的に提供して生成AI導入を促進しています。戦略策定から技術実装までをワンストップで支援することで、経営効果のあるAI変革の実現をサポートしていきます」（上平氏）
「3年、5年といった単位で事業計画を考えることが多いと思いますが、生成AIによって大幅に短縮し、目標に早く到達すると絶大なインパクトがあるでしょう。コスト削減などの経済的な効果はもちろん期待しつつも、私は時間の流れを変えるという点に大きな価値があると考えています。時間を短縮した分、ビジネスの機会も増やせますし、新たなサービスや製品をいち早くマーケットに供給することで先行者利益も得られます。企業の成長に直結する価値ある時間を、生成AIは創出できるのです」（宍倉氏）
