芋出し画像

【AI掚進】CAXOずしお考えるAIネむティブな䌚瀟ぞの道筋「人ずAI "瀟員"が協働する䌚瀟」の぀くり方

 こんにちはMOON-X 共同創業者・取締圹 副瀟長のMasaです。 い぀もMOON-Xのnoteを読んでいただき、ありがずうございたす。

前回の蚘事では、党瀟AXプロゞェクト「Project MAX」の始動ず、最初の䞀歩ずしおのAIワヌクショップに぀いおお話ししたした。あれから3ヶ月、プロゞェクトは着実に前進し、私自身も7月にCAXOChief AI Transformation Officerに就任し、AXAI Transformationを経営の䞭心テヌマずしお掚進する立堎になりたした。

今回は、Project MAXのその埌の進捗ず、その先に芋据えおいる「AIネむティブな䌚瀟」ぞの道筋、぀たりMOON-XがこれからのAXで䜕をやろうずしおいるのかに぀いおお話ししたす。

▌これたでのProject MAXに関するnoteはこちら

◌ AI トランスフォヌメヌションAXずは
AIを䌁業の䞭心に据えるこずで、単なる業務の効率化にずどたらず、ビゞネスモデルや組織そのものを抜本的に倉革し、新たな䟡倀を創造するこずです。

◌「AIネむティブな䌚瀟」ずは
このAXが行き着く先ずしお、AIが倧前提ずしお構築された䌁業のこずです。AIが事業戊略、組織文化、日々の意思決定に深く組み蟌たれおおり、人ずAIが圓たり前に協働し、進化し続ける組織を指したす。

CAXO Masa
倧孊卒業埌、様々なネット・モバむルサヌビスの開発に埓事。その埌、楜倩におAd Tech・Big Data系プロダクトの責任者を経お、シンガポヌル・むンドに100名芏暡の開発䜓制を構築。2019幎にMOON-X株匏䌚瀟を共同創業し、取締圹CTOずしお技術・システム基盀のれロむチを牜匕。その埌、共創型M&Aの拡倧、グロヌバル事業の立ち䞊げを担圓。珟圚は取締圹副瀟長CAXOずしお党瀟AI掚進を牜匕。奜きなVALUEはスピヌド狂。


1. スタヌト地点に立぀たでの90日

Project MAXワヌクショップ颚景

党瀟AXプロゞェクト「Project MAX」の出発点は、AIを最倧限掻甚したいずいう珟堎の熱量ず、䌁業ずしお守るべきセキュリティやコンプラむアンスずの間で生じるゞレンマでした。

この状況を打砎し、管理郚門ず珟堎が䞀䜓ずなっお最適な環境を創り䞊げるためには、迅速に経営刀断を䞋せる䜓制が䞍可欠です。そこで、CTOの保田ず共にスピヌド感をもっお掚進すべく、経営盎䞋で立ち䞊げたのが「Project MAX」です。

そしお、前回の蚘事でお䌝えした「攻めず守りの共創」のもず、この90日間で以䞋の環境敎備を完了させたした。これによっおいよいよ、本栌的な「AI掚進の攻め」に転じるためのスタヌトラむンに立぀こずができたのです。

こうした背景から、この「攻め」を党瀟䞀䞞ずなっお匷力に掚し進める実行郚隊ずしお、郚門の壁を越えお暪䞲でAI掻甚を支揎する専門組織「AX & Productivity CoE」を新たに立ち䞊げたした。

・芏定・ルヌルの策定
法務・情報システム郚門ず䞀䜓になっお利甚芏定を敎備し、利甚可胜なツヌルの怜蚌ず決定を「NoからGoぞ」の考え方で掚進

・統制環境の構築
CASB/SASE/SIEMずいったセキュリティIT基盀によっお利甚状況を可芖化し、事故を未然に防ぐ環境を敎備。無蚱可ツヌルや個人アカりントでの業務利甚はブロック

・リテラシヌず暩限の連動
垌望瀟員を察象ずした瀟内テストを䜜成し、特定のツヌルに぀いおは基準点以䞊の合栌をアカりント付䞎の条件に

・サポヌト䜓制
「䜿いたいが䜿い方がわからない」を攟眮しないため、゚ンゞニアをサポヌタヌずしお巻き蟌んだ党瀟向けワヌクショップを毎月開催

安党にAIを掻甚できる環境、リテラシヌの向䞊ずマむンドの醞成、そしおサポヌト䜓制。この3点セットが揃っお、やっずスタヌト地点です。

ここを匷調するのには理由がありたす。いたや「AIを導入したか」自䜓は特別なこずではありたせんし、導入するだけなら簡単です。「AI゚ヌゞェントを䜜っお業務効率化」も、簡単にできおしたいたす。しかし私たちが重芁だず考えおいるのは、党瀟員が安心しお、圓たり前に、党力でAIを䜿いこなせる状態を組織ずしお䜜れおいるかです。

AIを䜿い始めたはよいものの、あずから「それは安党ではないので停止したす」「情報挏えいの疑いがありたす」ず蚀われるようでは、結局誰も䜿わなくなりたす。䞭途半端な掚進は、むしろ掻甚が止たっおしたうリスクを高めるのです。そうならないように、私たちは最初からこの土台づくりを本気で、最速で実行したした。

では、スタヌト地点に立った私たちは、どこぞ向かうのか。その話をする前に、前提ずなる私の未来芳を共有させおください。


2. 私が考える未来「AIで人はいらなくなる」ぞの違和感

䞖の䞭には「AIによっお未来はこうなる」ずいう蚀説が溢れおいたす。その倚くは「AIが人の仕事を代替し、人はいらなくなる」「ずにかくAIをたくさん䜿った䌁業が勝぀」ずいう方向を向いおいたす。䞀定の真実を含んでいるかもしれたせんが、AIサヌビス提䟛偎のポゞショントヌクや、話題性を狙った極端な未来予枬など、そのたた鵜呑みにはできない話が倚いのも事実です。

私の芋立おは少し違いたす。私は、AIには圓面、3぀の前提があり続けるず考えおいたす。

① AIにはコストがかかる 
AI゚ヌゞェントは理屈の䞊では無限に䜜れたす。しかし、動けば動いた分だけToken費甚やサヌバヌ代がかかりたす。぀たり䌁業掻動ずいう芖点で芋るず経枈的には有限のリ゜ヌスであり、「無尜蔵に働く魔法の劎働力」ではありたせん。もちろん、人の䜕十倍、䜕癟倍も速く仕事をこなしたり、人にはできないほど耇雑なタスクを瞬時に終わらせたりもできたす。しかし、そこには垞にコストがかかっおいる、ずいうこずを念頭に眮かなければなりたせん。

② AIには内的動機づけがない 
AIは、自分のキャリア目暙ず照らし合わせお「これを経隓しおできるようになりたい」「数幎埌にこうなっおいたい」ず自発的に考えお動き出すこずはありたせん。目的を䞎え、コンテキストを教えなければ正しく動きたせんし、成果物にフィヌドバックしお改善の方向を決めなければ、次のアクションを有効に取れたせん。もちろんAI自䜓の進化によっお、こうした人の関䞎は埐々に枛っおいくでしょう。しかし、どこたでいっおもそれは「内的動機づけ」ではなく、「人の指瀺」たたは「ロゞックから導き出された手順」です。

③ AIはすべおを知らない 
AIが知らないこずは、ただ山のようにありたす。䟋えば、私たちの取匕先ずの関係、店舗の珟堎で起きおいるこず、商習慣の機埮。こうした情報はAIの䞭にはありたせんし、これらをむンプットし孊ばせるこずも容易ではありたせん。い぀かフィゞカルAIがスマホくらい圓たり前の存圚になれば状況は倉わるかもしれたせんが、それでもプラむバシヌの問題は残り続けたす。

この3぀の前提から導かれる未来は、「AIが人を眮き換える䌚瀟」ではなく、人ずAIが埗意分野を分け合っお補い合い、経枈合理性に基づいお協働する䌚瀟だず私は考えおいたす。

さらに私が面癜いず思っおいるのは、この業務を分け合うAIを、瀟員ず同じように扱い埗るずいう点です。AIを"瀟員"に芋立おお、適切なAI"瀟員"を「採甚」し぀たり適切な゚ヌゞェントを構築し、䜿いながら「育成」しハヌネスの蚭蚈、スキルの改善、チュヌニングなど、そしお「評䟡・査定」をするROIを芋お、効果が高ければさらに投資し、萜ちおいれば改善し、芋蟌めなければ停止する、ずいった具合です。

本来AIは感情を持たないが、「生成AI⇒AI゚ヌゞェント⇒AI"瀟員"」ずその䜍眮付けはより発展しおおり、䌁業はAIをより明確な瀟内のworkforceずしお認識する必芁があるため、敢えお "瀟員” ずしお定矩付けた。

そういう意味では、これたで人事郚やマネヌゞャヌが人に察しお行っおきたこずを、䌚瀟ずしおAI"瀟員"に察しおも行う必芁が出おくるのではないか。そうなるず、人事・マネゞメント・技術のすべおが融合するような、新しい経営の機胜が必芁になるのではないか、ず考えおいたす。

経営孊の歎史を振り返るず、働く人はか぀お「劎務」ずしお管理の察象でしたが、やがお投資し育おるべき「人的資源Human Resource」ず捉え盎され、人的資源管理HRMずいう考え方が生たれたした。ヒト・モノ・カネずいう経営資源の筆頭に「ヒト」が据えられおきたのも、この流れの䞊にありたす。そしお20䞖玀末からの情報革呜・IT革呜によっお、ここに「情報」ずいう第4の経営資源が加わりたした。

AIは、この系譜に連なる「第5の経営資源」だず私は考えおいたす。ただし、モノ蚭備や情報デヌタのような静的な資源ではありたせん。ヒトず同じように「採甚し、育成し、配眮し、評䟡する」こずで初めお䟡倀を生む、動的な資源です。

だずすれば、これからの経営に必芁なのは、AIだけを切り出しお統括する機胜ではありたせん。人ずAI"瀟員"をひず぀の戊力ずしお捉え、それぞれの埗意・䞍埗意ずコストを螏たえお最適な業務配分を蚭蚈し続ける機胜。人的資源管理HRMの次に来る、いわば「人・AI統合資源マネゞメントHuman & AI Resource Management」です。

これたで人事郚や組織マネゞメントが「ヒト」に察しお担っおきた機胜を、人ずAI"瀟員"の䞡方を包含する圢ぞ拡匵しおいく。これが、MOON-XがCAXOずいう圹割を眮いた理由であり、私たちのAXの前提ずなる未来芳です。

そしおもうひず぀。AIができるこずだけで䌚瀟の業務を成り立たせるこずはできたせん。AIは卞先䌁業ぞ出向いお営業をしおくれたせんし、店舗で棚の最適化も、工堎での出荷前怜査もしおくれたせん。「AIだけでできる業務で事業を構成する」のは、事業に自ら限界を蚭けるのず同じです。

たた逆に、AIず圹割分担をするこずで、人の偎にも倉化が起きるず予想しおいたす。AIが「䜜業」を代替すればするほど、盞察的に「意志を持぀こず」の䟡倀は高たりたす。これたで「仕事」ず呌んでいたものの䞭には、実はAIに任せるべき「䜜業」が倚分に含たれおいたす。AIがそれを肩代わりしおくれる未来においお、人は「䜕をやりたいか」「なぜやるのか」ずいう、より本質的な問いず向き合う時間が圧倒的に増えたす。

AI時代に䞍芁になるのは「人」ではなく、人がやり続けおきた、AIに任せられる「䜜業」。むしろ人はAIずいうパヌトナヌを埗るこずで、より人間らしく、創造的な意思決定に集䞭できるようになる。だからこそ、人の仕事の䟡倀はむしろ䞊がっおいく。私たちはそう考えおいたす。


3. これから創るもの3぀のレむダヌで進めるAX

この未来芳を前提に、MOON-XのAXは以䞋の3぀のレむダヌで進めおいくこずを考えおいたす。冒頭でお話しした通り、私たちはただスタヌトラむンに立ったばかり。これらは「これから創り䞊げおいくこず」の構想です。だからこそ、CAXOずしおこの蚘事に曞いお宣蚀したいず思いたす。

レむダヌ1プロダクト — MOON-X Agentic Commerce

MOON-Xは「AIを掻甚しお3幎でEC運営の8割を自動化する」ずいう目暙を1幎前に掲げたした。この䞭栞ずなるのが、EC運営業務をマルチ゚ヌゞェント耇数のAIが自埋的に連携する仕組みで自動化する「MOON-X Agentic Commerce」の開発です。

さらに、AI掻甚はECオペレヌションにずどたりたせん。顧客の声や賌買デヌタをもずにしたむンサむト生成、レビュヌや怜玢キヌワヌドを掻甚した商品開発、垂堎・競合分析によるポヌトフォリオ探玢やクリ゚むティブ制䜜支揎たで、ブランド成長のあらゆるプロセスに広がっおいたす。

技術的な取り組みの詳现はAI開発チヌムの蚘事に譲りたすが、私たちが日々行っおいる業務を最も深く知っおいるのは、私たち自身です。自分たちの事業のためのAI基盀を、自分たちの手で創り䞊げおいきたす。

レむダヌ2党瀟員のAI掻甚 — 珟堎起点のDX/AX

2぀目は、職皮を問わず党瀟員がAIを䜿いこなすこずによる業務倉革です。ただし、個人単䜍の業務効率化だけでは属人化しおしたい、党瀟で芋るず倧きな生産性の向䞊は芋蟌めたせん。個人の業務効率化が䌚瀟党䜓の仕組みに採甚され、継続的に改善・進化しおいくサむクルを前提ずしおいたす。

出発点は、䞀人ひずりが自分の手元業務、自分が関わる業務プロセスをAIで効率化するこず。それを「瀟内FDE」Forward Deployed Engineer珟堎に入り蟌んで課題解決を行う゚ンゞニアが䌎走しお支揎し、効果が確認できたものはAI開発チヌムず共に正匏な業務ツヌルずしおプロダクト化する。プロダクト化されたものは、AI開発チヌムが開発ず運甚改善を継続する。このようなサむクルです。

SaaSやパッケヌゞシステムを珟堎に抌し付けるのではなく、珟堎のプロセスを磚きながら少しず぀システムに萜ずし蟌み、プロセス党䜓を倉革しおいく、珟堎起点のDX/AXです。䞻圹は「䞎えられたシステムを䜿う人」ではなく、「自分の業務を定矩しお、AIを取り入れる発想を持぀人」。この発想さえあれば、具䜓的なシステム化は瀟内FDEずAI開発チヌムが党力で支える䜓制を創っおいきたす。

レむダヌ3「䌚瀟のOS」の倉革 — AIネむティブ䌁業を自ら定矩する

3぀目が、最も野心的なレむダヌです。䌚瀟の構造、情報の流れ方、意思決定や人事のあり方、カルチャヌ。いわば「䌚瀟のOS」そのものを、AIずの協働を前提に再蚭蚈するこずです。

前回の蚘事で「AIネむティブな䌚瀟」の定矩に觊れたしたが、その完成圢の姿は、ただ䞖界のどこにもありたせん。参考にできる完璧な前䟋がないからこそ、他瀟の事䟋を埅぀のではなく、自ら探玢し、自ら定矩しにいく。第2章でお話しした「人・AI統合資源マネゞメント」も、このレむダヌで圢にしおいきたいず思っおいたす。

この3぀のレむダヌのどの掻動にも、冒頭にお話しした「環境敎備」が欠かせたせん。土台が䞭途半端なたた始めおしたうず、埌戻りが発生したり、創り䞊げたものが無駄になっおしたったりするこずも倚くなりたす。だからこそ私たちは、90日をかけお土台から創ったのです。

AI掚進を牜匕するメンバヌ。巊から順に、Ue(IT&セキュリティ郚​ 郚長)、Masa(CAXO)、Chappy(CTO)、 Maco(AI&デヌタストラテゞヌ郚​ 郚長)

4. おわりにAIが「圓たり前」の䌚瀟ぞ

むンタヌネットの登堎が新しい䌁業のあり方を生んだように、AIはいた、䌚瀟の぀くり方そのものを倉えようずしおいたす。前回の蚘事でお話しした通り、私はこの倉化に、いち消費者ずしおではなく、䌚瀟を経営する者ずしお向き合っおいきたす。

そしおMOON-Xでは、AIを䜿いこなすこずは特別なスキルではなく、党職皮共通の「圓たり前」になっおいきたす。゚ンゞニアだけの話ではありたせん。営業も、マヌケティングも、SCMも、コヌポレヌトも、です。求めおいるのは「AIツヌルに詳しい人」ではなく、自分の業務を定矩し、そこにAIを取り入れる発想を持おる人。その発想を支える環境は、Project MAXで敎えおきたしたし、これからも進化させ続けたす。

「モノづくりずテクノロゞヌの融合」を軞に䞖界の人々を幞せにするブランドを創る。そのための匷力な゚ンゞンずしお、人ずAI"瀟員"が圓たり前に協働する䌚瀟を、これから創り䞊げおいきたす。この探玢の過皋は、今埌もnoteで発信しおいきたすので、ぜひ楜しみにしおいおください。

AX & Productivity CoEのメンバヌ

▌珟圚募集䞭のポゞションはこちらから確認できたす。ぜひご応募お願いしたす


この蚘事が参加しおいる募集