AI に能力成熟度モデルが必要な理由

イノベーションによって新たな機会が生まれ、ハイプサイクルによって、企業のリーダーたちが AI 導入を推進する動きが活発化するにつれて、人口知能 (AI) と自動化技術の導入はますます加速しています。新しい作業システムが出現する中、AI の真の価値は人間の労力を補完することであり、置き換えることではないということが明らかになっています。

ここ数年の間に AI と自動化によって構築されたこの新しい作業システムは、面倒で時間がかかる作業の自動化、コンテンツ作成の迅速化、データ主導のインサイトの実現など、人間の作業者の役割をかつてないほど高めています。人間は、AI アシスタントを活用することで、より速く、より創造的に、より戦略的に作業を進めることができ、コーディング、デザイン、ライティングがより効果的に行えるようになりました。このような共生的な人間-AI-自動化の関係は、協力的な知性を生み出し、AI と自動化が日常的な作業を引き受けることで、人間はより戦略的な調整作業や高度な取り組みに集中することができます。

しかし、AI と自動化のメリットを十分に活用するためには、企業が AI を活用した運用モデルの採用が不可欠です。このためには、AI と自動化の統合が包括的で、戦略的なビジネス目標に沿ったものになるように、ガバナンス、構造、プロセスを変更する必要があります。

AI の価値が高まる中 (その理由は十分に納得できるものであり、だからこそ)、組織が将来を見据えた成功への道筋を描くには、まず AI がもたらす機会とリスクを理解し、テクノロジーと目標を一致させることが重要になります。言い換えれば、AI の導入が一見無秩序に見える状況下で、持続可能な成功を実現するためには、より体系的なアプローチが必要です。

ホワイトペーパー「コラボレーティブインテリジェンスのための能力成熟モデル」では、AI を取り入れた運用モデルを採用する企業にとって、不可欠なフレームワークと明確なロードマップを提供する方法について説明しています。こちらもぜひお読みください。

AI の成功は経験主導の構造にかかっている

テクノロジーには常に話題性がつきものですが、AI がこれほど早く一般化したのはかつてないことです。 2000 年代初頭の比較的新しいクラウドブームでさえも、1999 年の Salesforce の立ち上げから、2010 年の Microsoft Azure の販売開始、そしてその後も続くクラウド移行オプションサービスの普及に至るまで、数十年の歳月がかかりました。

AI の普及や広がりがとても速いため、クラウドへの移行が非常に遅く感じられます。 ChatGPT はわずか 2 年足らずで約 8 億人のユーザーを獲得しました。 Google Gemini は 1 年半で 3 億 5000 万人のユーザーを獲得しました。 AI が普及する規模は非常に大きく、関連する AI ブームが企業の最高幹部層による指示や新しいソリューションの急増を後押ししています。その結果ガートナーの調査によると、90% の CFO が 2025 年に AI への投資を増やす予定であると回答しており、AI 予算の削減を予定している CFO は一人もいません。

アクセンチュアの調査によると、残念ながら 65% の経営者が AI 主導の変革に必要な技術的専門知識が不足していると回答しています。常に改善され、急速に拡大する AI のイノベーションと、企業ソリューションとしての AI の相対的な新しさが、その原因です。今日のリーダーたちは、AI を活用した経験がほとんどないため、AI の活用を適切に導くことができません。しかし、これは技術的な問題ではありません。AI は今やほとんどすべてのアプリケーションで利用可能となっているため、技術ではなく、成熟度の問題なのです。

組織がロードマップなしに AI 導入に飛びつくと、不要なリスク、リソースの浪費、誤った投資、市場での勢いの喪失など、さまざまな影響が生じる可能性があります。これを防ぐためには、経験に基づいた成熟度モデルを活用することです。このモデルは、AI を基本的なサポートツールとして使用して、人間による強い監視下で使用する段階から、完全に自律的な運用を可能にする段階へと、段階的に移行することを目指します。

このコラボレーティブインテリジェンス能力成熟度モデル (CI-CMM) は、AI の導入を、責任を持って持続可能に、そして成功に向けて段階的に拡大するための実践的な枠組みです。前述のとおり、AI の成功は、意思決定とイノベーションを強化する人間と AI の相乗的パートナーシップであるコラボレーティブインテリジェンスから生まれます。詳しくは、私たちのブログ記事「コラボレーティブインテリジェンスの解説: 人間と AI がよりスマートに連携する方法」をご覧ください。

AI の導入が失敗する理由

能力が高いと思われていた多くの幹部たちが、誤った企業変革を通じてキャリアの停滞に陥りました。ベイン・アンド・カンパニーの調査によると、ビジネス変革の目標を達成した企業はわずか 12% に過ぎません。マッキンゼーの調査では、組織改革の成功は 30% に達していると、やや好意的な結果がでてきます。どちらにしても、成功の可能性はそれほど高くありません。

ベインは失敗の主な要因として経験不足と準備不足を指摘し、マッキンゼーは非現実的な目標、やる気を引き出さない変革管理、投資不足を挙げています。

AI を取り巻くスピード、プレッシャー、そして経験の浅さは、リスクを増大させ、経営陣に新たな課題をもたらします。特に AI とテクノロジーに焦点を当てた変革を行った場合、組織が広範囲で持続可能な成果を達成することを妨げる一般な障害を、以下に挙げます。

共有目標の欠如
規模拡大への道筋がない孤立した試験的プロジェクト
チームが学び、試し、失敗し、再挑戦する際のサポートの不足
AI の意思決定結果への信頼不足
部門間の協力を促進する仕組みの欠如

CI-CMM は、AI の成熟度を段階的に向上させ、責任を持ってスケールアップさせるための体型的な指針を提供し、AI リーダーがこれらの課題を克服できるようにします。

AI の成功には、価値を促進するツールと、そこに到達するための地図が必要

CI-CMM は、組織の準備態勢、運用能力、および技術的な洗練度を高めるための明確な道筋を組織に提示し、AI の自律性を高めつつ、人間の介入を減らすことを可能にします。この仕組みを通じて、AI は人間による監視が少なくても多くの作業をこなせるようになります。その結果、人間は戦略的、知的、創造的、そして価値の高い人間中心の仕事により多くの時間を割くことができるようになります。

ここで鍵を握るのが、技術的な能力と組織や運用の能力のバランスを取ることです。組織の成熟度は、技術的な成熟度とともに向上しなくてはなりません。構造化されたモデルがなければ、リーダーはいとも簡単に、企業が準備できていないツールを導入するでしょう。

CI-CMM は、リーダーに対し、以下を実現するための構造化されたロードマップを提供します。

チームの調整
信頼関係の構築
人間と AI のコラボレーションの強化
プロセス全体にわたるスケールアップ
責任あるガバナンスの確立

技術的な成熟度が向上するにつれて、CI-CMM は、ガイドラインやガバナンスの枠内で試行錯誤を行いながら、作業者が AI に精通することを支援します。これにより、リスクを軽減し、信頼を高めます。従業員は徐々に自信を持って企業の各領域のプロセスに AI を取り入れられるようになります。

CI-CMM フレームワークの紹介

CI-CMM は、作業者が AI の能力に対する信頼を引き続き高め、AI 成果の監視を減らすことで、AI との協力が増すにつれて自律性が加速する好循環を生み出します。

以下に示す CI-CMM の 5 つの段階は、現在の AI の成熟度を評価するため、また自律的な企業を目指したコラボラティブインテリジェンスの実現に向けて成熟度を向上させるための指針として使用することができます。

ステージ 1: 人間主導の AI アシスタンスの初期段階では、基本的な AI ツールを活用して意思決定をサポートしますが、かなりの監視が必要です。事例には、カスタマーサポートのチャットボット、ヘルプデスクのトリアージ自動化、従業員メリットのセルフサービスが含まれます。
ステージ 2: AI を活用した意思決定の新たな協力段階では、価値のあるインサイトや強化された意思決定プロセスを通じて、人間の意思決定を強化、改善、加速させることを目指します。事例には、文章作成アシスタント、顧客感情分析、在庫管理などが含まれます。
ステージ 3: 人間と AI のバランスの取れた協力段階では、人々とテクノロジーが協力してエンドツーエンドのプロセスを完了させ、大きな目標の達成に向けて取り組みます。事例には、アクチュアリー分析と価格設定、文書のレビューと承認、そして競合市場の調査と分析が含まれます。
ステージ 4: 高度な協力段階 (AI 主導で人間の監視を行う) では、AI 主導で情報を提供し、プロセスを実行するために人間が介在する (HITL) 監視を行い、高い自律性を持ちながらも人間が重要な決定を下します。事例には、需要予測、在庫および物流の最適化、創薬、金融リスク評価が含まれます。
ステージ 5: 完全自律型の運用を行う自律型企業。最も成熟したこの段階では、業務は独立して機能し、自己学習型 AI プラットフォームが人間の介入を最小限に抑えてプロセスを管理および統制します。事例には、製品設計、マーケティングキャンペーンの作成と実行、合併・買収の評価、サプライチェーンの混乱緩和が含まれます。

各段階ごとに、信頼が高まり、ガバナンスが成熟し、AI を取り入れたシステムがよりインテリジェントでより自立的になります。

CI-CMM フレームワークが重要な理由と今すぐ導入する方法

AI は企業のツールキットにおいて比較的新しい存在です。ほとんどの組織では、AI の効果的な活用を進めるために必要なレベルの経験がまだ十分に存在しておらず、ましてや企業規模で変革を行うまでには至っていません。賢明なリーダーは、拡張可能で責任ある変革のために、経験に基づく計画に依拠するでしょう。

CI-CMM は、単なる表面的なAI能力の評価以上のものであり、リーダーに対して、AI が人間の労力を置き換えるのではなく強化する形で、効果的かつ持続可能な AI の導入と成功の基盤を構築するための支援を提供します。また、リーダーが成功に必要なスキル、ガバナンス、そしてプラットフォームを育成し、展開することを可能にします。これにより、組織の準備状況、運用能力、技術的洗練度を向上させることができます。

概念としてもテクノロジーとしても、AI は急速に進歩しています。しかし、AI 導入へのプレッシャーによって、企業内および企業間で AI の展開を成功させる必要性が損なわれるようなことがあってはなりません。 CI-CMM は、どの段階の成熟度にある組織にも、共通の言語、共通の目標、そして AI を活用した成功に向けた明確な道筋を提供します。

CI-CMM ホワイトペーパーをダウンロードして、ご自分の組織が現在どの段階にあるのかを確認してください。