現在、ビジネスの世界で最も刺激的なことの一つは、AIがほぼリアルタイムで進化していくのを目の当たりにできる点だ。数週間ごとに、数年前ならバカげていると思われたような新しいモデルや機能、用途が登場している。
だが、私にとってさらに興味深く思えるのは、そうした新しい知性が、企業がすでに数十年にわたって蓄積してきたもの、すなわち自社固有のナレッジ（知識）と出合ったときに何が起きるかという点だ。
だからこそ、OpenAIが最近発表した法律分野向けAI「Astra for Law」が私の目を引いた。弁護士がついにAIを手に入れたからではない。彼らはすでに何年も前からAIを活用している。興味深いのは、これが指し示している未来の方向性だ。すなわち、組織内部にすでに存在するナレッジやツール、プロセスと連携して機能するAIである。
それが重要なのは、最終的にはどの法律事務所も非常に優れたAIにアクセスできるようになるからだ。一方で、すべての事務所が共通して持っているわけではないのが、過去30年分の判例、交渉記録、顧客の履歴、パートナーの判断、そして組織の記憶だ。突如として、それらすべての古い蓄積が、はるかに大きな価値を持つようになる。
しばらく会社を経営した経験のある人なら、組織のナレッジがいかに「期せずして」蓄積されていくかを知っているはずだ。
Pixelcarveでは、30年近くにわたりデジタルプラットフォームを構築してきた。その歴史のどこかには、デザイン、テクノロジー、クライアント、提案書、失敗談、成功体験、そして二度と同じ方法ではやらないと固く誓った事柄に関する、何千もの意思決定が眠っている。
一部は見事に文書化されている。一部はメールの中に埋もれている。一部はプロジェクト管理システムの中にある。そして一部は間違いなく、「FINAL_ClientName_Strategy_v7_FINAL2」のような名前のフォルダに存在している。心当たりがあるはずだ。
成熟した企業であれば、誰もがこのような問題のバリエーションを抱えている。組織全体としては個々の従業員の誰もが知り得ないほど膨大な知識を持っているが、その集合知にアクセスすることは、常に驚くほど困難だった。
私たちはイントラネットを試した。ウィキも試した。SOP（標準作業手順書）のSaaSソリューションも試した。巨大な社内ライブラリを構築し、そしてそれが存在することすら忘れ去った。検索機能は助けになったが、検索は依然として「探しているものが何であるかを自分が把握していること」を前提としている。
AIはそれを変える。文書が正確にどこにあるかを誰かに思い出させる代わりに、システムがその人が何を成し遂げようとしているかを理解し、関連する情報を探して提示してくれる可能性がある。
これは、全員にチャットボットを与えるだけよりもはるかに興味深い。
やがて、誰もが優れたAIにアクセスできるようになる
AIの機能は急速に進化しているが、それは新しいモデルが登場するたびに旧モデルが無意味になるという意味ではない。多様なモデルが多様な種類の作業に有用となっており、企業は最終的にタスクに応じて複数のモデルを使い分けることになる可能性が高い。
明らかになりつつあるのは、有能なAIへのアクセスが長く差別化要因であり続けることはないということだ。メール、ウェブサイト、CRM（顧客関係管理）が標準的なビジネスインフラとなったように、AIもそうなる。
優位性をもたらすのは、企業が自社のナレッジやシステム、ワークフローにAIをいかに上手く適用させるかという点だ。
まったく同じAIモデルを使用している2つのコンサルティング会社を想像してみてほしい。一方は、会議の要約、メールの整理、下書きの作成にそのAIを使用している。有用だし、それなりの時間を節約できるだろう。もう一方は、同じAIを20年分のプロジェクト実績、提案書、リサーチ、手法、顧客成果、社内ノウハウに接続している。そうすれば「過去にこの問題を解決したことがあるか？ 何を提案したか？ 結果はどうだったか？ これについて最も詳しいのは誰か？ 事例を3つ示してくれ」と質問できるようになる。同じAIでありながら、まったく異なる能力を発揮するのだ。
これこそが、企業が注目すべき点だと私は考える。大半の企業は、いまだに空白の入力フォームを通じてAIを体験している。何かを入力し、何かを受け取る。
それは印象的だが、最終形ではないだろう。
より有用な形態とは、自社の製品、プロセス、顧客を理解しているAIだ。社内文書を検索し、CRMと連携し、従業員が日常的に使用しているシステムから情報を引き出すことができる。適切なアクセス権限の範囲内で、実際に人の業務完遂を支援できるのだ。
弁護士は数十年にわたる事務所の判例を抽出できる。営業担当者はSlackで5人に「こういう案件って前になかったっけ？」と尋ね回る代わりに、見込み客に最適なケーススタディを即座に見つけ出すことができる。顧客は、公開コンテンツと自らの取引履歴の両方に基づいた回答を受け取ることができる。
これこそが、AIが単なる「傍らにある便利なツール」であることをやめ、「ビジネスの一部」になり始める瞬間だ。
もちろん、落とし穴もある。
AIは、15年間にわたる劣悪な情報アーキテクチャを魔法のように修復してくれるわけではない。企業は依然として、自社がどのような情報を持っているのか、どこにあるのか、誰が管理しているのか、誰がアクセス権を持つべきか、どのシステム同士を連携させる必要があるのかを整理しなければならない。
これは最も注目を集めるAIの一側面ではないが、企業が行う最も重要な取り組みの一つとなるかもしれない。
真の優位性は、すでに知っているすべてにある
AIが人間の専門性の価値を下げるのではないかという不安は多い。だが私は、多くの企業がその逆を発見するかもしれないと考えている。
数十年にわたって組織が学んできたすべてのことにAIを使って容易にアクセスし、応用できるようになれば、その経験は一部のベテラン社員の頭の中に閉じ込められなくなるため、より有用なものとなる。
Astra for Lawのようなものから私が受け取る、より大きな教訓はそこにある。
モデルは変わり続け、企業はより優れたツールが登場するたびに採用し続けるだろう。だが時間が経つにつれ、高度な能力を持つAIへのアクセスそのものは、差別化要因としての力を弱めていく。
代替不可能なのは、自社が学んできたすべてである。プロジェクト、失敗、顧客、プロセス、判断、歴史だ。
その知識を安全かつ有用な形でAIからアクセス可能にする方法を見いだした企業は、自社にとって最大のAI優位性が、実は人工的なものではないと気づくかもしれない。それは、すでに自分たちが知っているすべてなのである。
