谷本有香（以下、谷本）：COVID-19の感染対策によるリモートワークやテレワークの普及で、一見企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）は進んだように思えますが、経済産業省のDXリポートを見ると現実的には成熟度レベルはまだ低い状態が続いています。
松尾豊（以下、松尾）：感染症対策から日本全体としては従来の働き方の変化を迫られ、多くの企業がオンラインミーティングの導入など、デジタルを使った働き方を積極的に取り入れるようになりました。従来の働き方を見つめ直すことで、ジョブを明確に定義する必要性や中間管理職の役割の見直しなど、看過されていた課題に向き合うきっかけを得た企業も多かったと思います。ただ、この変化を受け入れる姿勢がこの後も続くか、社会状況がよくなったら現状に満足する状態にまた戻ってしまう企業も多いのではないかと危惧しています。
馬渕邦美（以下、馬渕）：企業のデジタル化推進の機運は非常に高まったという実感はありますね。この経済状況下でも、テクノロジーを積極的に経営に取り入れようと推進している企業は、今後も攻めに転じるチャンスは十分にあると思います。一方で着手できていない企業との間には差が生じ、二極化がさらに進むと私は見ています。
楢﨑浩一（以下、楢﨑）：DXの普及が進むことで、企業によっては弱みが浮き彫りとなり、そうした状況に危機感をもつ経営者が増えた一年だったのではないでしょうか。目前の課題をどう克服するか、解決策やそれを模索する手法は各社でバラバラという印象です。
経営者にも技術リテラシーが求められる
谷本：企業が二極化するとすれば何が原因でしょうか。
松尾：経営者の技術リテラシーが大きなポイントになりますね。テクノロジーを熟知し、事業についても先見性がある経営者であれば、DX推進への理解も得やすく市場に出やすいのですが、それを説明し理解してもらうところに腐心するような場合、市場に出るまでに時間を費やしてしまいます。さらに言えば、経営者がプログラムを一度でも書いたことがあり、本質的なことを理解しているほうが、聞きかじりの知識でDXを議論するよりもずっと有効な議論になるはずです。プログラミングができる人の絶対数を増やすことは今後必須となっていくでしょう。
谷本：その絶対数を増やしていくためには育成や時間が必要だと思うのですが、実現に向けてどのような仕組みが求められるのでしょうか。
松尾：あらためて仕組みを考える必要はありません。プログラミングを身につけるためのコンテンツはオンライン上にすでに無数にあるので、今晩からでも始めることができる。「いいからとりあえずやろうよ」という感じです。
楢﨑：その通りですね。みんな日々、メールのテキストを書いていますよね。認識としてはそれとほとんど違わない。
馬渕：プログラミングはパソコンさえあれば短い時間でも相当な知識が学べるジャンルです。まずは一歩踏みだすこと。デジタル化したいが、人材がいない、カルチャーがない、というところで止まってしまう。本来は、個々人が自分の学びとしてプログラミングに取り組み、それをどう業務に反映させるかを考えるもの。ビジネスパーソンとして身につけるべき当たり前の素養と考えてほしいです。
谷本：プログラミングができない私から基本的な質問ですが、プログラミングを経験した人と未経験の人の決定的な違いとは何でしょうか。
松尾：海外旅行に行ったことがあるとか、スポーツをするのに近い感覚だと思いますね。耳学問でテニスや野球の知識を学ぼうとしても、実際自分がやってみて自然にわかるようになることは多いです。プログラミング未経験の人がDXを学ぶのは、耳学問の知識だけで議論をしているようなもので、やってみると理解は早いし、それがシンプルであることは触ったことがある人であればわかります。
馬渕：これからは、日々の業務で文章作成や表計算のソフトを活用するようにAIを使いこなすようになる。ビジネスパーソンとしても社会人としてもそれが基本になるということです。
谷本：ただ、頭では理解していてもどの領域や分野で、AIをどう活用すればよいのかわからないという経営者は少なくありません。
松尾：例えば機械が社会に普及した後に、機械がなかったころの時代を振り返ると、いろいろなことが見えてきますよね。AIもそれと同じです。新しいテクノロジーを手にして、過去のビジネスや社会の仕組を顧みたうえで現在の状況を見直してみると、いろいろな発見があり、チャンスがたくさん見えてくる。だからこそ経営者には技術リテラシーが必要なのです。
ゴールを見据え進むべき道を定める
馬渕：DXを積み上げだけでやろうとすると難しいですね。まず、ゴールイメージを明確にして、そのために何をやるか、それに対してどうアプローチするか。データに基づいた経営をやりたいがそもそもデータがないとか、組織の壁が厚すぎてデータの橋渡しができないとか、そこで力尽きる企業は少なくないと思います。ボトムアップだけではなく、最終のビジョンを見定めてゴールを見据えたトップダウンの議論を同時にしないとAI経営は実現できません。
楢﨑：ソフトウェアは謎の文字配列と思う人は多いけれど、私たちにとってソフトウェアとは「考え方」です。90年代にオブジェクト・オリエンテッド・デザインがはやりましたが、要は経営の課題と目的は何かをちゃんと見据え、ゴールからバックキャストして考えれば進むべき道が自然と見えてくる。この道がプログラミングなんですよ。
谷本：お話をうかがうと、リテラシーを高めてAI経営に挑むことが理想と言えますね。そのうえで実装を考える場合、誰がAI経営のアーキテクチャーを描くのが適当なのでしょうか。
松尾：まずは経営者です。会計や財務、効率の知識は経営に必須の常識とされますが、AIもそれと同じで経営者に不可欠な素養です。
楢﨑：AIに関連する業務には、AIを企画する業務、開発・実装の技術業務、顧客をサポートする業務という3種類の仕事があります。実装に携わる人材が最もAIの理解度を求められるわけですが、企画、技術、顧客管理が得意な人もそれぞれのもち分や責任範囲において、AIのリテラシーを有していなければなりません。さらにAIドリブンなCEOがいて三者の働きを俯瞰する。この4つの視点で屹立する三角錐のようなかたちが理想的な経営ユニット像だと私は思っています。SOMPOホールディングスでは、「ABCD」は最低限のたしなみと考え、全社員を対象にデジタルの基礎を身につける教育を重視しています。
AはAI、Bはビッグデータ、CはCX（顧客体験）アジャイル開発、Dはデザイン思考を指します。ABCDはスタートアップであればごく当たり前の素養とも言えることです。そのメンタリティやリテラシーのベースとなる考え方を、今後は一般企業でもインストールしていかなければなりません。達成するためにはトレーナーが必要になりますね。
馬渕：PwC Japanの企業向けAIビジネスプランニング研修では、とにかくケースをたくさん見てもらってから、課題に対してAI導入で何ができるのかワークショップでアイディエーションを行います。文系の人材をはじめ、いろいろな部署の方が参加していますが、面白いアイデアを出すのは業務に精通している人で、ケースを通して知識や情報がインプットされるとどんどんアイデアが出てくるようになります。「テクノロジー × ビジネス」の発想方法を自身にインストールすることが重要なアプローチです。
谷本：そうしたアイデアの実装化率を上げていくためにはどのようなことが必要だと思いますか。
楢﨑：数を打つしかないですね。当社はアジャイルに開発を進めていて、イテレーション（一連の繰り返しの工程）の1サイクルは2週間です。そこでは失敗を減らすのではなく、多く早く経験することで成功も増えると考えています。
馬渕：新しいことに挑戦するのは勇気がいるもので、新しいアイデアを注ぎ込んで新しい世界をつくろうとする人材は、企業のなかでも熱量や成功への意欲が非常に高い。仮に失敗したとしても、それをいかに改善して、次のアイデアに生かしていくかをみんなで考える、そうした企業風土や人事制度を一緒につくっていくことが大事ですね。
AI実装のケースはやがて体系化される？
谷本：最後に今後の展望についてお聞かせください。AIを中枢に据えた経営は今後どう進化していくと考えていますか。
松尾：大切なのは顧客への価値提供が、従来と違うかたちで実現されるということ。価値提供のかたちが最適であるなら、後は棋譜のように、現時点からどう進めるとそこに到達できるのかを考えればよいのです。実は、そうした到達への道筋を見極めるための方法論があるのではないかと私は思っています。将来、その仕組みが体系化できれば、日本全体にとっても、さまざまな業界にとっても役立つものになると考えています。
楢﨑：確かに実装のケースはやがて体系化できるかもしれませんね。ナレッジベースの共通化が起こると、新しい業界のあり方、新しい国のあり方がレベルアップした姿で見えてくるはずです。おそらく看過されていたり、不便が多かったりするところから先に進んでいくでしょう。例えば、介護の現場でもナレッジベースの共通化が必要だと思います。もしも被介護者の情報が一人の介護士の暗黙知として蓄積されているような状況であれば、代理の介護士が担当するときにゼロベースで介護にあたることになってしまいます。
馬渕：なるほど、それはいわば、ソフトウェアの発想で事業をアップデートし、テクノロジープラットフォームの発想で事業をつくるというアプローチですね。例えばスマートシティは大きなシティOSのようなものがあり、そのうえでさまざまな住民サービスやビジネスがアプリケーションとして用意されていますが、それと同様に介護OSが現場の業務を支援していく。さまざまな分野でAIが人を助けるためのアシステッドインテリジェンスとして活用されることで、これまでと違うやり方で効率的に業務が回っていくでしょう。グローバルではそれがすでに始まっています。
松尾豊◎東京大学大学院工学系研究科教授、日本ディープラーニング協会理事長。1997年東京大学工学部卒業、2002年同大学院工学系研究科博士課程修了。博士（工学）。産業技術総合研究所研究員、スタンフォード大学CSLI客員研究員などを経て、09年より現職。
楢﨑浩一◎SOMPOホールディングスデジタル事業オーナーグループCDO執行役専務。1981年、三菱商事に入社。2000年に退社後、アメリカで複数のICT系企業の設立や経営にかかわる。16年にSOMPOホールディングスグループCDOに就任、現在に至る。19年よりPalantirTechnologies Japan CEOを兼務。
馬渕邦美◎PwCコンサルティング合同会社 マネージングディレクター。大学卒業後、米国のエージェンシー勤務を経て、デジタルエージェンシーのスタートアップを起業。事業を拡大しバイアウトした後、米国のメガ・エージェンシー・グループの日本代表に転身。その後、4社のCEOを歴任、米国メガソーシャルプラットフォーマー役員を経て現職。
谷本有香◎Forbes JAPAN Web編集部 編集長。
