- Column
- AI CoEの作り方･活かし方
なぜ今、AI CoEが必要なのか―AI活用を全社の競争力に変える【第1回】
失敗しない”会社実装”の設計図
従業員が自ら活用を考える組織文化が重要
しかし、専門部署を置くだけでAI CoEが機能するわけではありません。機械学習ブームの時と同様に、進め方を誤れば、PoC（Proof of Concept：概念実証）を繰り返しても事業成果につながらず、特定部門や専門家だけの活動に閉じてしまいます。
最終的には、AI技術を一部の専門家だけのものにせず、従業員が自ら活用を考える組織文化を育てなければなりません。情報管理やセキュリティ、法令対応、倫理などの観点から、AI技術を適切に利用するためのガバナンスも欠かせません。
こうした環境の整備には、相応の時間と経営資源が必要です。事業部門が個別に担おうとしても、部門単位では投資対効果を成立させにくく、社内で同様の取り組みが重複するおそれがあります。一方、個別案件に短期的な成果だけを求めれば、基盤や人材への投資は後回しになり、経営レベルのインパクトを生み出すことが難しくなります。
だからこそ、中長期的な目標を定め、全社共通の環境を整えながら、個々の施策から成果を生み出す全社横断の推進機能が必要です。それがAI CoEです。AI CoEが担う役割は大きく3つに整理できます。
役割1：方向を定める
経営戦略や事業戦略を踏まえ、自社がAI技術やデータを使って何を実現するのかを明確にします。そのうえで、数多く存在する活用テーマを評価し、全社として取り組む領域の優先順位や目標を定めます。「AIで何ができるか」から考えるのではなく、経営や事業の目標から逆算し、その達成に向けて重要な課題を起点にAI技術活用を考えることが求められます。
役割2：実行環境を整える
データや技術基盤、人材育成、活用を促す制度、ガバナンスなど、複数部門に共通する環境を全社的な視点から整備します。個別案件では投資しにくい領域にも中長期的な視点で取り組み、現場がAI技術活用を始めやすく、継続しやすい状態を作ります。
役割3：成果を全社へ広げる
事業部門や現場のAI技術活用を支援し、そこで得られた知見や仕組みを、ほかの部門でも利用できる形にして横展開します。一部の先進的な担当者や部署だけで取り組みを完結させず、小さな成功を全社的な変革へとつなげていくことが重要です。
つまりAI CoEとは、単にAI技術の専門家を集めた組織ではありません。デジタル戦略を具体的な施策へ落とし込み、その実行に必要な環境を整え、得られた成果を全社へ広げるための推進機能なのです。
重要なのは“組織”ではなく“責任の所在”
AI CoEは必ずしも、その名称を持つ独立した部署である必要はありません。専任組織のほか、マーケティング部門などが役割を担う形や、複数部門からメンバーを集めたバーチャル組織なども考えられます。企業の規模や既存の組織、AI技術活用の成熟度に応じて、適切な形は異なります。
重要なのは名称や形式ではなく、AI CoEが持つべき機能を、誰が責任を持って担うのかを明確にすることです。AI CoEという組織を設置すること自体を目的にしてはなりません。
もちろん、先に掲げた役割を果たすだけで、すぐに成果が生まれるわけではありません。必要な人材や権限、現場との関係、成果を測る仕組みを適切に設計しなければ推進機能は容易に形骸化します。
次回からは、AI CoEが陥りやすい失敗を確認したうえで、人材、権限やガバナンス、現場との接続、組織への定着といった論点ごとに、掘り下げていきます。
友田 恭輔（ともだ・きょうすけ）
Cross Trustホールディングス 取締役副社長 兼 Trust 代表取締役社長 / Co-Founder。東京大学大学院情報理工学系研究科修了。機械学習に関する研究により研究科長賞を受賞。大手国内EC企業にてグループ傘下の金融事業全体のデータ利活用推進を主導。2023年にTrustを創業し、データ・AI活用を支援するコンサルティングとプロダクト開発に携わる。AI・データ事業部を管掌。業界のベストプラクティスを構築し横展開する活動に従事。並行して、ISOや法人金融データ活用推進協会の活動を通して、金融AIの標準化にも取り組む。