AI経済の勝者
アジェイ・アグラワル, ジョシュア・ガンズ, アヴィ・ゴールドファーブ
早川書房
AIの勝者の要約
組織全体を最適化したシステムソリューション型のAI導入により、「予測」と「判断」が分離され、適切な人材がイノベーションを起こせるようになります。判断の役割を現場に移行すれば、価値創造が進み、組織のパワーバランスが変化し、パフォーマンスが高まります。結果、売上や利益のアップにつながります。
AIは予測、人が判断という分業がビジネスを強くする理由
AIに関しては、この新しいテクノロジーから誰がパワーを拡大していくのか、まったく見当がつかない。おそらくそれは、これからどんな新しいシステムが構築されるかによって左右されるだろう。(アジェイ・アグラワル, ジョシュア・ガンズ, アヴィ・ゴールドファーブ)
この10年でAI技術は急速に進化し、企業や産業界における期待は飛躍的に高まりました。特に2016年から2018年にかけて、多くの企業がAIに大きな変革をもたらす可能性を見出し、期待はピークに達しました。
しかし、2021年頃になると、その期待通りの広範な変革が実現されていないことが明らかになりました。これは、かつて電気が導入された際の歴史と似ています。技術の真価を引き出すためには、システム全体の変革が求められているのです。しかし、ChatGPTの登場により、AIへの認識も変わり始めています。
電気やコンピューターも、初期段階では部分的な導入にとどまりましたが、システム全体が再設計されることで初めて真の変革が起きました。AIも同様に、広範な変革を実現するにはシステム全体の再構築が必要です。
AIソリューションは主に3つの形態に分けられます。最初に挙げられるのは、タスクレベルの思考から生み出されるポイントソリューションです。人間のタスクをAIに置き換えることで、コストや時間を節約します。経営者はシステム全体に大きな変更を加えることなく簡単に導入できます。
例えば、顧客対応の自動化やデータ入力業務の効率化がこれに当たります。比較的容易に導入でき、多くの企業が最初に取り組むAIの形態です。
次に、アプリケーションソリューションがあります。これは、これまで不可能だった新しい意思決定を可能にするものです。業務プロセスを改善し、新たなビジネス機会を生み出します。
例えば、顧客データを分析し、パーソナライズされたマーケティング施策を打ち出すことや、製造ラインの不具合を予測し、事前にメンテナンスを行う仕組みがこれに当たります。ポイントソリューションよりも一歩進んだAIの活用法と言えます。
イノベーターが新しいシステムソリューションの創造に目を向けて初めて、本当の意味での変容は実現するだろう。システムソリューションによってAIが経済全体に広く普及すれば、その勢いに乗ってアプリケーションソリューションが加速する。AIのシステムには、大きな規模と後続のイノベーションを実現させる潜在能力が備わっている。それは経済的な恩恵が期待できるシステムであり、追求するだけの価値があるだろう。
そして、最も大きな変革をもたらすのがシステムソリューションです。システムソリューションは、組織の業務プロセスを根本から再設計し、AIを基盤とした新しい価値創造の仕組みを構築することを目指します。これは単なる既存プロセスの改善や新機能の追加にとどまらず、組織全体の意思決定の在り方を変革する取り組みです。
このアプローチの特徴は、AIの予測能力を組織の様々な意思決定ポイントに統合的に組み込むことにあります。従来の意思決定プロセスが改善されるだけでなく、全く新しい形での意思決定が可能になります。さらに重要なのは、この変革がシステム内の他の部分にも波及し、組織全体の意思決定の質と効率を高めていく点です。
例えば、サプライチェーンにおいては、需要予測、在庫管理、配送計画など、複数の意思決定が相互に関連しています。システムソリューションでは、これらの意思決定をAIの予測能力で連携させ、より効率的で柔軟な業務フローを実現します。
一つの部分での予測精度の向上が、システム全体のパフォーマンス向上につながるのです。 このように、システムソリューションは組織の意思決定システム全体を再構築することで、AIの持つ潜在的な価値を最大限に引き出します。それは単なる技術導入を超えて、組織の競争力を根本から強化する戦略的な取り組みといえるでしょう。
AIの影響は、すでに多くの業界で顕著に現れています。銀行や金融業界では、不正取引の検出や信用リスクの予測が精度を増しています。製薬業界では、新薬開発のスピードが向上し、臨床試験の効率化が進んでいます。自動車業界では、自動運転技術が発展し、医療分野では診断の精度が向上しています。製造業では、生産ラインの予知保全が実現し、小売業では需要予測や在庫管理が最適化されています。
予測と判断を切り離す！
予測と判断が切り離されると、新たな機会が創造される。意思決定を行なうのは、予測と判断のどちらにも秀でた人ではない。AI予測を使って判断する能力が、誰よりも優れた人になる。AIが予測を引き受ければ、最高の判断力を持つ人が抜きんでた存在になる。
AIの予測精度が向上し、コストが低下することで、意思決定の速度が飛躍的に向上し、従来のビジネスモデルが破壊される可能性が高まっています。 AI技術の発展により、「予測」と「判断」が分離されつつあります。AIが未来の予測を高精度で行うことで、人間はその予測結果をもとに判断することに集中できます。
AI予測はやがて、人間の予測の精度を上回る可能性を秘めています。例えば、医師は、AIの予測によって、医療ミスを防げるようになります。
しかし、AI導入にはさまざまな障壁も存在します。現在のシステムから利益を得ている人々は変革に抵抗する傾向があります。さらに、組織内外の利害関係者との調整も必要です。企業内の政治的な力関係や部門間の対立も、AI導入を阻む要因となります。
加えて、規制が厳しい業界では、AI導入に関するガイドラインが曖昧なことが多く、長い承認プロセスを経る必要があります。これらの障壁を乗り越えるには、柔軟な組織体制と強力なリーダーシップが不可欠です。 AIが真に社会や産業を変革するためには、システム全体を再設計する必要があります。
部分的な導入だけでは、期待するような大きな変革は起こりません。システムソリューションによってAIが経済全体に広がれば、新しいイノベーションが次々と生まれ、アプリケーションソリューションの導入が加速します。AIには大きな規模と後続のイノベーションを生み出す潜在能力があり、経済的な恩恵も期待できるのです。
AIの導入をきっかけに予測と判断が切り離されるときは、価値の創造が促されるチャンスである。ただし、それにはシステムを見直して、判断する役割を現在の意思決定者から別の人たちに移行しなければならない。それが実現すると、パワー配分に変化が生じる。
予測と判断という２つのプロセスが分離されることで、企業や組織には新たな価値創造のチャンスがもたらされます。しかし、そのためにはシステム全体を見直し、「判断」を担う役割を適切に再分配する必要があります。この再配分がうまく機能すれば、組織内のパワーバランスにも大きな変化が生じ、柔軟で効率的な意思決定が可能になるのです。
従来の意思決定プロセスでは、意思決定者が自らデータを収集し、将来の結果を予測し、その上で判断を下していました。例えば、製造業では生産計画を立てる際、需要予測から在庫調整、人員配置に至るまで、管理者が全てのプロセスに関与してきました。しかし、AIが正確な需要予測を行うことで、予測の部分をAIに任せることができるようになります。
そうなれば、管理者は「どのように対応すべきか」という判断に専念することが可能になります。 このように、AIが予測を担い、人間が判断を担う形にプロセスが再構築されれば、組織はより効率的かつ迅速に意思決定を進めることができます。
そして、この「判断」の役割を誰が担うのかという点が、組織のシステムを見直す上で重要なポイントとなります。これまでトップマネジメントが独占していた判断の役割を、現場の担当者や中間管理職に分散することで、より現場に即した柔軟な対応が可能になるのです。
例えば、小売業では、店舗ごとに顧客層や需要が異なります。AIがリアルタイムで需要予測を行えば、これまで本部が一元管理していた商品発注や在庫調整の判断を、店舗の店長や現場スタッフに委ねることができます。現場に近い人々が判断を行うことで、地域ごとのニーズに即した迅速な対応が可能になり、顧客満足度や売上向上につながる可能性が高まります。
また、判断の役割が分散されることで、組織内のパワー配分にも変化が生じます。従来のようにトップ層が全てをコントロールする中央集権型の体制から、柔軟で分散型の意思決定体制に移行することになります。これにより、現場の裁量が増え、組織全体の意思決定スピードが向上します。
同時に、現場の従業員が意思決定に関与することで、彼らのモチベーションや責任感も高まり、組織の活性化が期待されます。 しかし、判断の役割を移行するには、新たなスキルやトレーニングが必要です。現場の担当者や中間管理職が適切な判断を下すためには、データリテラシーや問題解決能力、リーダーシップなどを身につける必要があります。
また、判断の責任が分散されることで、失敗やリスクも現場で管理されることになるため、組織としてのサポート体制やリスク管理の仕組みを整えることが求められます。
さらに、AI導入によるパワーバランスの変化は、組織文化にも影響を及ぼします。従来のヒエラルキーを維持しようとする抵抗勢力が現れることも考えられます。そのため、変革を進める上では、経営層が明確なビジョンを示し、組織全体でAIの導入と判断の再分配の意義を共有することが重要です。透明性のあるコミュニケーションと、全員が納得できる形での権限移譲が、スムーズな変革を支える鍵となります。
AIが予測能力を提供し、人間が判断力を発揮するという新しい意思決定プロセスは、組織に大きな変革をもたらします。価値創造のチャンスが広がる一方で、システムの見直しとパワー配分の変化が避けられません。これをうまく乗り越えた組織は、柔軟で効率的な意思決定を行い、新しい時代の競争に勝ち抜く力を得ることができるでしょう。
AI時代にシステムレベルの変革が重要な理由
ひとつの意思決定だけに予測を導入しても、新しいシステムは創造されない。こうした変化は、関わり合う意思決定のすべてを対象にしなければならない。そのためにはシステム重視のマインドセットを身に付け、複数の意思決定のあいだに成り立つ微妙な関係を理解することが先決だ。
AI技術の進化は、企業の意思決定プロセスに革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。しかし、真価を発揮するためには、単一の意思決定ポイントへの導入にとどめるのではなく、組織全体の意思決定システムを包括的に見直すことが重要です。個別のポイントだけを改善しても、システム全体の最適化は達成できません。
システムレベルの変革こそが、AIの潜在力を引き出す鍵となるのです。 まず、組織内のさまざまな意思決定がどのように相互に影響し合っているかを理解する必要があります。
例えば、製造業では、生産計画が原材料の調達、在庫管理、人員配置、品質管理などと密接に関連しています。これらの一部にAIを導入しても、他のプロセスが従来のままであれば、全体の効率化には限界があります。意思決定の関連性を無視した部分的な導入では、組織全体のパフォーマンスを最大化することはできません。
さらに、多くの企業ではルールベースの意思決定が根付いています。長年の経験や実績に基づくガイドラインが存在し、それに従って意思決定が行われています。しかし、AIの高い予測能力は、こうしたルールベースのプロセスを大きく変える可能性があります。
例えば、従来の在庫管理では安全在庫量を固定していましたが、AIによる需要予測が正確になれば、柔軟に在庫を調整することが可能になります。これにより、コスト削減や資源の最適活用が実現する一方で、他の意思決定プロセスにも影響が及びます。
AIの予測能力は、イノベーションプロセスにも大きな影響を与えています。製品開発や市場調査、顧客ニーズの分析など、これまで人間が行ってきた作業がAIによって効率化され、新しい視点や可能性が提供されています。例えば、新商品の需要予測をAIが行うことで、開発の方向性やタイミングをより正確に見極めることができます。このようなAIの活用は、組織の創造性や革新性を高めますが、既存のシステムや文化との調和も重要です。
システムソリューションは本質的に既存のソリューションに大きな打撃を与えるため、しばしばディスラプションにつながる。
システムソリューションは、こうしたシステム全体を再設計し、意思決定プロセスを根本から変革するものです。システムソリューションの導入は単なる効率化にとどまらず、既存のビジネスモデルや業務フローに大きな変化をもたらします。
そのため、システムソリューションは本質的に、既存のソリューションやプロセスに大きな打撃を与えることがあり、しばしばディスラプション（破壊的変革）につながります。従来の手法や枠組みが通用しなくなることで、新たな競争環境やビジネスの再編成が引き起こされるのです。
システムレベルの変革には、技術だけでなく組織文化や人々の働き方の見直しが必要です。AI導入は単なる効率化の手段ではなく、組織全体の意思決定プロセスを再定義する契機ともなります。技術者や経営者だけでなく、現場の従業員までがAIの活用意義を理解し、共通のビジョンを持つことが求められます。
システム全体の最適化を目指し、各部署やチームが連携しながら変革を進めることが成功の鍵です。 この変革プロセスは決して容易ではありません。各意思決定ポイントの特性や背景を考慮しつつ、システム全体の整合性を保つ必要があります。
例えば、マーケティング部門がAIによる需要予測を活用するなら、物流部門もその予測に基づいた柔軟な配送計画を立てる必要があります。バラバラに導入されたAIでは、効果が限定的になるため、全体としての最適化を意識することが重要です。
AIによる変革を進める上で、時間と労力がかかることは避けられません。しかし、長期的な視点で見れば、これは企業の競争力を維持し、新しい時代に適応するための重要な投資です。組織が意思決定の関係性を丁寧に分析し、システム全体の変革を計画的に進めることで、AIの真の価値を引き出せます。
また、AI導入によって労働市場や職場環境にも変化が生じると考えられます。人間の判断が不要になるわけではありませんが、権限や役割の再分配が進む可能性があります。一方で、新たな職種や雇用が生まれることも予想されます。しかし、同時にAIにはバイアスや倫理的問題が潜んでいるため、これらのリスクへの対応も欠かせません。
AIの変革の道のりは当初の期待より長引くかもしれませんが、過去の技術革命が示すように、その潜在的な影響は計り知れません。企業は今からAI導入に向けた準備を進め、予測能力が最大限に活かされるようシステム全体の最適化を図ることが必要です。AIを単なる部分的な改善ツールとして捉えるのではなく、組織のシステム全体を革新するための鍵として活用することが、新時代の勝者になるための条件といえます。
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