AIはもう遠い未来のアイデアではありません。目に見える、ダイナミックなイノベーションであり、それはこれからも続くものです。
しかし、多くの企業はAIの変革の可能性を過小評価しています。業務を再構築するのではなく、既存のプロセスにAIを組み込むだけで、わずかな生産性向上しか得られず、根本的なビジネス変革の機会を逃しているのです。AIファーストカンパニーになるということは、すでに行っていることを自動化するだけではありません。それは、何が可能かを再構築することです。
Boxでは、お客様のビジネスがAIのスピードに対応できるよう、日々進化する状況を理解するお手伝いをいたします。最新のホワイトペーパー「Becoming an AI-First Company（AIファースト企業を目指して）」から、主な提言のいくつかをご紹介します。
重要なポイント
- AIファーストとは、単にタスクを自動化するだけでなく、ワークフローを再設計することを意味する
- AIにルーティンワークを任せることで、従業員はイノベーションに集中できる
- 強力なデータ管理は、AIによる貴重なインサイトを引き出す
- 成功には適切なガバナンスとチェンジマネジメント（変革管理）が必要
AIファーストカンパニーになるための5つの原則
AIで成功を収めている企業は、単なる自動化ではなく、仕事の進め方を再設計しています。BoxがAIトランスフォーメーションの成功例を分析した結果、リーダー企業と後発企業を分ける5つの基本原則が明らかになりました。これらの原則は、生産性の向上だけでなく、ビジネスの運営や競争のあり方を根本的に変えるものです。
能力を拡張させるAI
AIは単に従来の作業をスピードアップするだけでなく、これまでできなかったことへの扉を開くものであるべきです。たった一度のプロンプトでソフトウェアを作成したり、新入社員を数ヶ月ではなく数時間で採用したりすることを想像してみてください！勝ち残る企業は、創造的な問題解決とプロアクティブな意思決定を支援するAIエージェントによって、自社の製品、ワークフロー、業務を再設計することになるでしょう。
人間とAIのパートナーシップ
AIは人に取って代わるものではなく、ルーティンワークを処理し、従業員をイノベーションや人間関係に集中させるためのものです。AIに慣れ親しんだ人材を採用し、実践的な学習を通じてチームを訓練することで、AIを自然に活用できるようになります。技術チームであっても、誰もが新しいアイデアを試すことができれば、好奇心とイノベーションの文化が育まれます。
AIネイティブなデザイン
何千ものインテリジェントなエージェントが常に背後で動いている今、旧式のソフトウェアインターフェースでは対応できません。AIネイティブなデザインは、適応性、継続的な学習、直感的なインタラクションがすべてであり、ビジネスには、人間とエージェントがリアルタイムでコラボレーションできる柔軟なシステムが必要です。AIエージェントが背後でより多くの仕事を処理するようになり、組織が新しい方法でAIエージェントを使用するようになれば、チームはソフトウェアインターフェースとパーミッションの仕組みについて再考する必要があります。
AIの要：データプライバシー、セキュリティ、信頼、ガバナンス
データプライバシーは依然として最重要課題です（そしてそれは当然なことです）。企業は、強力な自律エージェントが関与している場合でも、ユーザーが許可されたものだけを見ることができるように、厳格なガバナンスルールに従うシステムを構築しなければなりません。核となる原則は、「AIエージェントは秘密を守ることができない」というもので、データセキュリティモデルの維持をAIに頼るのではなく、データの許可とAIエージェントのワークフローを明確に分離することを保証することが必要です。また、信頼とは、アルゴリズムがどのように意思決定を行うかについて透明性を保ち、バイアスを後回しにせず、最初から積極的に管理することを意味します。
戦略的なアセットとしてのデータ
成功するためのAI戦略は、安全なデータ管理から始めなければなりません。すなわち、情報を正確に取得し、コンテンツを慎重に整理し、パーミッションを入念に実施し、すべてを長期にわたって最新の状態に保つことです。非構造化データは、薬剤研究のスピードアップから企業合併の円滑化まで、何百万もの文書から洞察を引き出すことができるエージェントと組み合わせることで、非常に価値のあるものになります。
非構造化データ（顧客との契約書、財務書類、ビデオ録画など）は、組織のデータの90％を占めますが、これまでは分析、意味づけ、価値ある洞察の抽出が困難でした。AIによって初めて、組織はコンテンツを構造化し、ビジネス全体のプロセスに影響を与える情報の宝庫に変えることができます。構造化されたデータが増えれば増えるほど、AIは組織にとってより適切で有用なものになるという好循環が生まれます。この変化は、単に作業量を削減するだけでなく、コンテンツによってビジネスが達成できる新たな可能性を解き放つことでもあります。
企業はどのようにしてAIを活用するうえで価値の高い方法を見出すことができるか
AIの導入を進める際には、最も大きな効果が期待できるところに焦点を絞ることが極めて重要です。私たちは、企業がAIファースト戦略を策定するうえで、効率性のカギとなる最前線（フロンティア）を特定するためのシンプルなフレームワークを開発しました。
まずは基礎的な導入から始め、戦略的に拡大させましょう。Eメールの作成、ドキュメントの要約、ビデオ会議の議事録作成など、日常的な作業を最優先すべきです。変革をもたらすという理由ではなく、時間の節約になるという直接的なメリットがあり、より戦略的な業務への導入が容易になるからです。従業員はより大きな変化を受け入れる前に、AIの価値を理解する必要があります。
基本的な導入と展開が完了したら、最大のビジネス変革の可能性があるAIエージェントに労力の大半をシフトしていきます。最大の変革は、頻度が高い、あるいは重要なクリティカルシンキングが要求される業務で起こる傾向があります。
比較的頻繁が高く、最近のAI開発ならではのクリティカルシンキングを必要とする仕事です。例えば、AIによって拡張されたコード記述やレビュー、契約インテリジェンスと管理の自動化などが挙げられます。どの業界においても、AIを活用した変革的な事例は異なる分野に及ぶ可能性が高いため、AIが業務を補強し、顧客により良いサービスを提供し、新たな収益源を促進できる場所を特定することが鍵となります。
企業におけるAIの成熟段階とは？
AIの成熟度には5つの段階があり、この曲線のどの位置にいるかを知ることで、現実的な期待を設定し、戦略的な投資を行うことができます。成熟度曲線上の位置（ほとんどの組織は第1段階にとどまっている）は、期待値の設定と投資の優先順位付けに役立ちます。
AIの成熟度の第一段階では、AIは主に基本的な情報検索とインサイトの生成に使用され、人間がすべての意思決定とワークフローの実行を行います。第2段階に進むと、AIは部門横断的にあらかじめ決められたワークフローを実行するようになりますが、プロセスの定義と結果のモニタリングは依然として人間が担当します。
第3段階では、AIシステムが相互に作用して複雑な問題を解決し、人間は意思決定に積極的に関与しながら戦略的な監督を行います。第4段階では、AIが自律的に自らのパフォーマンスを向上させ、人間が戦略的変更を承認し、複数のAIエージェントを同時に管理するようになります。
最終的に、最高レベルの成熟度では、AIが独自に機会を特定し、ビジネス機能全体を管理することで、人間はビジョンと長期戦略の設定のみに集中できるようになります。私たちのCEOであるアーロン・レヴィは、「企業がAIファーストになれば、AIエージェントが24時間365日稼働し、ビジネス全体の仕事をこなすようになるでしょう。ナレッジワークの大半は、これまで特定の時間に制限されていましたが、これからは継続的に行われるようになります。規模が大きくなれば、あらゆるビジネス上の意思決定がはるかに速く前進し、さらに効果的な意思決定が可能になります」と発信しています。
AIに対する準備がどの程度整っているかを考え、成熟度曲線における自社の位置を確認する際には、次のような重要な質問をすることが役立ちます。
- AIツールをサポートするための適切なポリシー、システム、インフラは整っているか？
- 当社のデータシステムは、エージェントが情報を取得するのを処理できるか？
- AI技術のさまざまな部分がうまく連携し、選択肢を与えてくれるような体制を整えているか？
- AIの導入に伴う変更を管理する計画はあるか？
- AIの活用が、時間の節約、コスト削減、より多くの仕事の達成など、実際に効果を上げているかどうかをどのように追跡するのか？
AIファーストのマインドセットで物事を進めるには何が必要なのか？
AIファーストカンパニーになることは、革新的な製品機能を追加することに留まりません。それは、ビジネスにおける仕組みを再考することであり、新しいことを試す文化の受け入れから、人間と機械の信頼できるチームワークをサポートするセキュアなインフラの構築までを意味するのです。
ホワイトペーパーの全文をお読みいただき、成熟段階、ベストプラクティス、そして組織全体でAIを拡張するための実行可能なステップをご参照ください。
※このブログは Box, Inc 公式ブログ（https://blog.box.com/）2025年6月24日付投稿の翻訳です。
著者：Olivia Nottebohm, Chief Operating Officer at Box
原文リンク：https://blog.box.com/ai-first
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