協力的インテリジェンスの解説: 人間と AI の協働

AI は前例のない速度で仕事を変革し、新しい可能性を開き、自律型企業の時代を先導しています。 AI と自動化を組み合わせることで、人間はより速く、スマートに、コスト効率よく仕事ができるようになり、大規模な生産性向上がすでに実現しています。鍵となるのは人間です。最も成功している企業は、従業員を置き換えるのではなく、エージェントプロセスオートメーションを協働者として、従業員を補強しています。

協力的インテリジェンス (CI) は、人間と AI の相乗効果を生み出すパートナーシップであり、意思決定と革新を向上させます。 AI と自動化がより多くの仕事を担うようになるにつれて、人間は、より正確で包括的、かつタイムリーな洞察に基づいて思考し、疑問を持ち、アイデアを出し、意思決定するために多くの時間を費やせるようになります。

この記事では、CI について掘り下げ、組織が AI と自動化を業務に取り入れる際の指針となる CI 成熟度モデルのフレームワークについて共有し、自律型企業になることのメリットを詳しく説明します。また、企業が AI と自動化の導入と拡張を通じて CI への移行を加速させる必要性がなぜこれほどまでに高まっているかについても考察します。

協力的インテリジェンス: 定義、トレンド、技術、ベストプラクティス

AI が盛んに取り沙汰されるようになった当初、つまり、2023 年頃、人間の仕事が AI に取って代わられるだろうと予想されていました。マッキンゼー社は、「2023 年の AI の現状」というレポートで、調査回答者のほぼ半数 (43%) が AI の導入によって労働力が 3% 以上減少すると予想していることを明らかにしました。驚くべきことに、回答者の 8% が AI によって 20% 以上の労働力削減を予想していました。生成 AI に限れば、回答者の 3 分の 1 (33%) が、コスト削減を最重要目標に挙げました。

今日、主要な組織は AI の可能性と現実を、その当時とはかなり異なる視点で見ています。チームは AI とAI エージェントを活用して、サプライチェーンの物流管理、ローンの処理と承認の自動化、医療請求処理などを、人間と連携して行っています。組織は AI の活用場所を次々に開拓していますが、人員削減は行っていません。代わりに、独立して行動しながら、人間とも連携して、より迅速かつ賢明な意思決定を可能にする AI エージェントなどのテクノロジーを利用しています。これにより、従業員はこれまで得られなかった時間、洞察、精度を手に入れ、イノベーションと成長を促進する戦略的な思考に集中できるようになります。これが CI です。人間は、自律性と意思決定能力を持って人間の介入なしに複雑なエンドツーエンドプロセスを引き受けることができる協力的パートナーの AI と連携します。

AI が実現できることが増えるほど、人間はより多くのことができるようになります。 Box 社の CEO 、Aaron Levie 氏は昨年、この点を強調して、AI によって生産性が、例えば 25% 向上したとしても、賢明な企業は単に労働時間を削減したりしないと述べています。「週 4 日勤務制を導入した会社は、競合企業にこう言われるだけです。『私たちは週 5 日勤務を続け、その分さらに生産性が向上します。それにより、さらに多くのソフトウェアを出荷し、さらに多くのイノベーションを行い、さらに多くの顧客にサービスを提供できるのです。』」

労働者とコストの削減から得られる利益は、短期的です。あるいは、利益など生まれず、単に現状維持にとどまる可能性の方が高いかもしれません。生産性の一時的な上昇は、コスト削減のための労働者の削減によって相殺されるからです。 Levie 氏が言うように、競合企業がアクセルを踏み込んでいる間、貴社はアイドリングしているようなものです。

CI の成熟度モデル

さて、貴社は CI への移行を進めており、AI および AI エージェントとの協働を通じて人間の労働者の飛躍を支援しています。ほとんどの組織はすでに何らかのレベルで AI を導入しており、AI や自動化に特化した取り組みを行っている可能性もあります。よりスピーディーかつ意図的に移行するために、協力的インテリジェンス能力成熟度モデル (CI-CMM) を活用してください。このモデルは、企業のビジネスプロセス全体にわたり、ビジネス目標に焦点を当てた AI の展開、採用、スケーラビリティのための 5 段階のフレームワークを提供します。

CI-CMM を、AI を支援ツールとして使用する段階から、完全な自律型企業へと移行するまでの成功のロードマップとして考えてください。 CI-CMM の 5 つのステージは次のとおりです。

ステージ 1: 初期の人間主導の AI 支援。AI を使用してデータを分析し、システムを強化し、意思決定を支援しますが、人間による広範囲の監視が必要です。
ステージ 2: AI による意思決定の強化から生まれる新たなコラボレーション。AI は、より高度な分析プラットフォームや機械学習ツールから得られる洞察を通じて、人間の意思決定を強化し、改善し、加速します。
ステージ 3: 人間と AI のバランスの取れたコラボレーション。意思決定の責任を共有し、相互学習を行いながら、エンドツーエンドのプロセスを完了し、より大きな目標の達成に向けて取り組みます。
ステージ 4: 高度なコラボレーション。人間の監視下で、AI 主導。AI が情報の提供とプロセスの実行を主導しますが、人間の監督に依存します。これはヒューマンインザループ (HITL) とも呼ばれます。
ステージ 5: 完全自律型のオペレーションを備えた自律型企業。最も成熟したステージであり、オペレーションが独立して機能し、自己学習型 AI プラットフォームと自律的な意思決定システムが、最小限の人間の介入でプロセスを管理および統制します。

組織が成熟度ステージを進むにつれて、人間は学び、試し、失敗し、再挑戦して、スキルを構築し、AI に精通していきます。ガードレールとガバナンスを備えた直感的でありながら堅牢な AI プラットフォームを使用することで、AI のイノベーションに容易に適応しながら、AI を活用する機会を増やすことができます。優れた基盤があれば、人間はプロセスに AI を段階的に組み込むことができ、徐々にスピードを上げ、信頼を築き、スキルを進化させることができます。

自律型企業への成熟

貴社はすでに AI を使用して商品説明を書いたり、カスタマーサポートを提供したり、詳細な調査や分析を行ったりしているかもしれません。これらの分野に足を踏み入れたばかりの組織が、次にどこへ向かえばいいでしょうか? CI-CMM は、自律型企業になるためのガイドとして役立ちます。

自律型企業は、AI システムを活用して、最小限の人間の入力でワークフロー全体を管理します。新製品の設計、マーケティングキャンペーンの作成および実行、サプライチェーンの混乱を回避するための出荷業者や材料の自動的な再ルーティングなどを、AI と自動化が連携して、すべて自律的に、人間の介入なしで行うことを考えてみてください。

さらに発展して、エンドツーエンドの事例では、小売業者が AI を使用して、在庫からカスタマーサービスまで、店舗全体の運営を人的介入なしに管理します。人間は、店舗内および対面でのプロセス、そして AI ガバナンスに焦点を当て、自律的な AI 駆動プロセスの設計、作成、テスト、展開、統合、監視、改善に取り組みます。

これは空想ではありません。自立型企業は、IT、マーケティング、カスタマーサポート、あらゆるチームに存在します。 AI と自動化、さらに AI エージェントによって、AI の潜在能力がサイロを越えて飛躍し、ミッションクリティカルなプロセスを大規模に担うことができるようになっています。そして現在、企業プロセスの最大 80% が自動化可能であるとされています。

AI で勝利をつかむ: 今すぐ自動化するか、遅れをとるか

この新しい時代で勝者となるのは、AI と自動化がどのように自分たちを迅速に前進させるかを理解している組織です。組織を効率化するためではなく、従業員とプロセスを強化して競争に打ち勝つために存在するのです。チームは AI と連携することで、より迅速かつ賢明に業務を進めるだけでなく、迫り来る課題を迅速に認識し適応することで、機敏さを得ることができます。

しかし、勝利をつかむためには、ゲームを向上させる必要があります。 ‍今 AI を試験的に導入している企業と、単なる AI アシスタントや個人の業務効率化エージェント以上のものを展開し、実運用している企業の差はますます広がっています。自律型企業になることが、貴社の目標です。

その過程を加速させるために、「協力的インテリジェンス能力成熟度モデル」ホワイトペーパーをダウンロードして、CI の 5 つのステージの理解を深め、組織の AI 成熟度を評価し、その成熟度を高めるためのゲームプランを構築してください。