ほとんどの会社もしくは組織は生成AIを活用して生産性をあげたいと思いますが、
ただ実際にいろんな事情があって様々な利用状況があるでしょうね。
それから「うちの会社/組織はうまく行っている」と自信を持って宣言できる会社はほとんどないと思われます。
ここでは自分の経験に基づき生成AI活用成熟度モデルをまとめてみます。
| レベル | 概要 | 経営者/組織長の振る舞い | 現場社員や組織の振る舞い |
|---|---|---|---|
| 1 | 全然活用していない | ⚫︎生成AIが嘘ばかりで全く信頼できない ⚫︎うちはアナログだからまだ生成AIに縁がない |
⚫︎いくら生成AIがすごいと言ってもどうせうちの会社に関係ない |
| 2 | 利用し始めてるが完全に現場に任せ | ⚫︎生成AIに興味があるがまだ投資には早い ⚫︎やりたい人がやれば良い |
⚫︎自分たちで契約してみて、利用し始まった ⚫︎経営からのサポートがないため、試しだけに止まり、あまり業務活用にできていない |
| 3 | 経営から投資し始めるが、やり方は現場に任せ | ⚫︎生成AIによる生産性向上を大きいに期待しているし、予算や体制の面で投資している ⚫︎しかし会社全体の活用プロセスが確立されていなく、現場の部門やチームにお任せ ⚫︎有名なツールを導入すれば生産性が上がるはずだとの迷信 ⚫︎高額な生成AIツールに投資しているのになかなか効果が見えなくて、現場に対して懐疑的になる ⚫︎データサイエンス専門家がいれば生成AI導入がうまくいくと勘違う |
⚫︎生成AI技術にアクセスができるが、データと社内文書がバラバラで業務プロセスを再構築しないといけないから、効果が見えるまで時間がかかる ⚫︎経営層が生成AIを魔法と見てるから、期待できるほどの成果がなかなか出せない。期待値コントロールが難しい ⚫︎LLM専門家やリサーチャーが社内にいるが、モデル知識だけでは現場課題解決にならない事が分かっている ⚫︎営業やコンサルから綺麗な営業資料やデモストレーションを頂くが自社システム・プライベートクラウド・社内IDPにそもそも疎通できないから使えるまでのハードルが高い |
| 4 | 経営から投資と同時に、全社推進プロセスを定め、部門業務改善KPIが明確に | ⚫︎生成AIは魔法ではないことを理解している ⚫︎生成AIを前提に業務プロセスを再構築するように各部門に指示している ⚫︎各部門の業務改善率を重要KPIとしてトラキングしている ⚫︎生成AIの活用にエンジンニアリングが不可欠で、開発組織やIT組織に対する投資を強化していく |
⚫︎属人とした社内ナレッジを一元に集約管理して、生成AIを活用できるよう準備した ⚫︎生成AIとの協働を前提に業務プロセスをゼロベースで再構築した ⚫︎業務改善率や生産性向上指標を可視化し、活動内容を部門及び個人目標に反映済み ⚫︎社内に生成AIの活用経験が蓄積されている |
あなたの会社はどのレベルになってますか？ぜひコメントを頂ければと思います。
関連リンク
- ServiceNow Japan、企業のAI活用成熟度に関する調査報告書の日本語版を公開
AI活用の成熟度の5つの指標（AI戦略とリーダーシップ、ワークフローの統合、タレントと労働力、AIガバナンス、AI投資の価値実現）
AI先駆者から学べる4つの重要な教訓
1. AIを使って、人、データ、プロセスをつなげる
2. AIを活用してプロセス改善をスケールアップ
3. ガバナンスについて思慮深くあれ
4. リーダーシップは身を乗り出すべし - 【AI活用成熟度診断】あなたの会社は大丈夫？生成AIで生産性2.3倍UPも！驚愕データが明かすAIと人間の共存戦略
Stage 1: AI Skepticism（懐疑段階）
Stage 2: AI Activation（導入段階）
Stage 3: AI Experimentation（実験段階）
Stage 4: AI Scaling（拡張段階）
Stage 5: AI Maturity（成熟段階）
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