今日の運用モデル：私たちはどのようにしてここに至ったのか
今日の運用モデルは一夜にして構築されたものではない。それらは企業の規模と複雑さが増すにつれて進化してきた。単純な機能は着実に専門領域へと拡大し、それぞれが業界や市場の微妙なニーズに適応してきた。例えば商品管理を考えてみよう。かつては在庫を数えるだけの問題だったものが、サプライチェーン予測、企業資源計画、倉庫物流、流通へと拡大した。現在ではそれぞれが専用のシステムと専門家を持つ独自の専門分野となっている。あるいは顧客エンゲージメントを考えてみよう。基本的な販売台帳から始まったものが顧客関係管理プラットフォームへと成長し、そこからマーケティング自動化、コールセンターシステム、顧客データプラットフォーム、ロイヤルティプログラムなどの専門機能へと発展した。企業全体で、複雑さが専門化を促し、専門化が相互接続されたミクロ領域で構成される運用モデルを生み出した。
その結果、機能する企業格子構造が生まれたが、それは今日の運用現実に基づいて構築されている。つまり、自動化は達成可能な最高レベルまで押し進められ、人間が残りの作業負荷を担っている。注目すべきは、その残りの作業負荷が大量の非構造化情報へのアクセス、微妙で進化するルールの統合と適用、そして企業のワークフローにおける適切なアクションの実行を必要とするため残っているということだ。そしてこの作業層—統合、意思決定、オーケストレーションの部分—は従来の自動化の手の届かないところにあった。ルールベースのシステムは大規模な曖昧さに対処できなかった。RPAは例外やプロセスの変更が発生すると機能しなくなった。高度な分析は過去を説明するだけだった。これらはいずれも、文脈を確実に解釈し、変化に適応し、先見性を持って行動することができず、そのため、この作業層は人間の領域に固く留まらざるを得なかった。その制約が、今日の生産性、速度、規模、カバレッジにおいて何が可能かという私たちの期待を定義してきた。
限界を打ち破る：生成AIの変曲点
生成AI、そして現在ではエージェント型AIがその限界を打ち破っている。初めて、テクノロジーは大規模な非構造化情報にアクセスし、文脈を解釈し、意味を統合し、ワークフローにおける次の論理的なアクションを取ることができるようになった。これまで常に人間の判断を必要としていたことが、今や読み、推論し、応答するAIシステムによって実行できるようになった。従来の自動化は例外を処理できず、複雑さに合わせて拡張できず、非構造化データを解釈できなかったため失敗した。生成AIとエージェント型AIはまさにこれらの条件のために構築されている。また、何が起こったかを説明するだけで終わる分析とは異なり、AIエージェントは次に何をすべきかを判断できる。これは段階的な進歩ではなく、企業が運用モデルについて考える方法における大きな変曲点である。ハーバード・ビジネス・レビューが「生成AIはあなたのビジネスを変える。適応する方法はこちら」で指摘しているように、この変化は深遠なものだ。
具体例：サービスデスク
企業のサービスデスクはこの変化を明確に示している。従来のモデルでは、何千人ものエージェントがITチケットを処理し、決定木に従い、問題をエスカレーションし、ケースをクローズしていた。自動化は周辺部分—リクエストのルーティング、フォームの事前入力、ナレッジベース記事の提案—で役立つことはあったが、中核的な作業は依然として人々によって行われる必要があった。リクエストにニュアンスが含まれていたり、判断が必要だったり、非構造化情報に触れたりすると、自動化はその限界に達していた。
それが変わりつつある。AIシステムは現在、チケットを読み、文脈を解釈し、問題をエンドツーエンドで解決し、本当に人間の介入が必要な少数の例外のみをエスカレーションすることができる。その影響は単に解決が速くなったりコストが下がったりするだけではなく、運用モデルの再設計である。ガバナンスは静的なルールから、AI決定の継続的なモニタリングへと移行する。人材は大規模な第1層エージェントのセットから、監督、エスカレーション処理、トレーニング、AIシステムの改善に焦点を当てた少数の専門家のセットへと移行する。測定は「チケットあたりのコスト」から顧客満足度、予測モニタリング、企業のレジリエンスへと移行する。サービスデスクは単に安くなるだけでなく、価値を創造する方法が根本的に異なるものになる。
企業全体：より広いパターン
サービスデスクは唯一の例ではない。構造化されたプロセスと非構造化情報が交差するところであれば、企業全体で同じパターンが現れつつある。財務では、取引を検証し、リスクにカスケードする前に異常を検出するAIエージェントによって管理される調整とコンプライアンスのワークフローが見られ始めている。サプライチェーンでは、AIが発注書、契約書、出荷書類を解釈し、人間の介入を待たずに不一致を解決している。顧客エンゲージメントにおいても、AIエージェントがマーケティング、販売、サービスのタッチポイント全体でデータを統合し、リアルタイムで適切なアクションをトリガーしている。
これらは孤立した改善ではない。かつては人間のミクロ専門化によって定義されていた各機能が、現在ではAIを中心に再構築される可能性に開かれている。そして運用モデルは、人間が自動化が到達できなかったギャップを埋めなければならなかったモデルから、AIが中核的なワークフローを担い、人間が例外、倫理、イノベーションを監督するモデルへと移行している。システム的な再設計が進行中なのだ。
タイミングが重要な理由：先行者優位
この変曲点は緊急性を生み出す。自動化が企業に浸透するにつれて、その利益は主に線形だった—段階的なコスト削減と効率性の向上が最終的に業界全体に広がった。生成AIとエージェント型AI—そしてそれがもたらす運用モデルの変化—によって、その優位性は非線形となる。運用モデルを再設計する企業は、業界におけるサイクルタイム、俊敏性、先見性、レジリエンスの期待値をリセットする、不釣り合いな利益を獲得する。
理由は単純だ：運用モデルは単なる技術的フレームワークではなく、企業がどのように機能するかの背骨である。組織がAIに中核的なワークフローを担わせるようにシフトすると、その下流の効果は複合的になる—より速い意思決定、より適応性の高いプロセス、そして継続的な改善。しかし純粋な自動化とは異なり、企業のDNAで開発されたマルチエージェントシステムによる運用モデルの変更からもたらされる持続可能な優位性は、競合他社が迅速に複製することを困難にする。世界経済フォーラムが「コンテキスト優位性：なぜあなたの会社の集合的エトスが新しいAIフロンティアなのか」で指摘しているように、競争優位性はますますテクノロジーが企業の独自のコンテキスト内でどのように機能するかに存在するようになるだろう。
先行者は単により効率的に運営するだけでなく、後発者が対応するのに苦労する新しい能力、顧客期待、コスト構造の形で参入障壁も作り出す。この意味で、待つことは中立ではない。それは不利な立場を固定化するリスクがある。今すぐに運用モデルを適応させる企業と遅れをとる企業との間のギャップは急速に広がり、多くの場合、埋まらないかもしれない。
CIOの新たな使命：AIネイティブ企業のオーケストレーション
運用モデルのこの変化を調整するのに、CIOほど適した立場にある人はいない。そしてこの瞬間はCIOの役割を再定義する。プラットフォームを提供し、ベンダーを管理し、コンプライアンスを強制するだけでは、もはや十分ではない。その仕事は、企業自体の運用モデルの再構築を支援することにまで拡大する必要がある。本質的に、CIOの役割はもはや単にテクノロジーでビジネス要件に対応することではなく、企業が根本的に新しい方法で運営できるようにすることである。それには、3つの新しいレバーを引く必要がある：
- 組織の再設計—AIが必要な人材、その配置方法、人間が最も価値を付加する場所を変えるにつれて。
- 価値測定—コスト効率性の指標から、顧客満足度、予測モニタリング、レジリエンスなどの影響指標へのシフト。
- ガバナンス—ビジネスプロセス全体でAIの決定がどのようにモニタリング、検証、保証されるかの青写真の構築。
CIOはこの役割に適した位置にいる。彼らはデータ、テクノロジー、ビジネスプロセスの交差点に座っており、企業全体の変革をオーケストレーションするための権限と視点の両方を持つ数少ないリーダーの一人である。この立場において、CIOはテクノロジーの管理者であるだけでなく、新しい運用モデルの共同設計者となる。
検討すべき問題
エグゼクティブ・テクノロジー・ボード—180のグローバル500のCIO/CTO/CDO/CAIOを擁する世界的なテクノロジーシンクタンクは、AIは既存の運用モデルへの追加ではなく、新しいモデルを必要とし、定義すると結論づけた。この瞬間を捉える企業は、単により効率的になるだけでなく、持続可能な競争差別化を構築するだろう。したがって、問題はCIOがAIを採用するかどうかではない。本当の問題は：
CIOは今、テクノロジーリーダーの枠を超えて—AIネイティブ企業の指揮者になるべきなのだろうか？
