サンジェイ・メノンは、パブリシス・サピエントのインド担当マネージングディレクターであり、戦略推進、能力開発、成長促進を担当している。
生成AI（GenAI）ツールは、ビジネス領域全体でその機能と深さを拡大している。AIが専門知識を民主化する中、グローバル・ケイパビリティ・センター（GCC）はイノベーション・アービトラージの肥沃な土壌となっている。私は、ビジネスリーダーがGenAIを活用し、ビジネスノウハウを基盤にこの変革を加速させる時が来たと考えている。
インドのGCCリーダーたちとの対話で一つ際立っていることがある。それは、誰もが単なるタスク実行から、アイデア創出へと移行するプレッシャーを感じているということだ。しかし、高効率な工場から活気あふれる発明ラボへの道筋は依然として不明瞭である。多くの場合、プレイブックが欠けていると聞く。
はっきりさせておきたいことがある。より速いイモムシになっても、チョウにはならない。私の経験では、真の変革とは同じことを10%改善することではなく、まったく新しいことを行うことである。それには、企業の運営方法、思考方法、人材の権限付与方法の根本的な再構築が必要だ。
良いニュースは、この再発明のための原材料がすでに揃っていることだ。インドにおけるAI人材の252%成長（2016年以降）は、GCCがこの変革を主導するための人的資本を持っていることの証拠である。我が国がAIスキル浸透度でトップクラスにランクされていることは、その能力がここに、今存在することを意味している。課題は、この膨大な可能性の多くが古い構造に閉じ込められていることだ。
もしあなたがこの緊張—イノベーションの使命と運用モデルの現実との衝突—を感じているGCCリーダーであれば、これはあなたのためのものだ。私は、イノベーション・アービトラージを解き放つには、3つの根本的な転換からなるプレイブックが必要だと考えている：
1. サイロ化したスキルから統合されたSPEEDフレームワークへの転換
優れたエンジニアを持つことは大きな強みだが、それだけでは十分ではない。イノベーションは分野の交差点で起こる。優れたコードも、実際の顧客の問題を解決しなかったり、ビジネス戦略に沿っていなかったりすれば、価値はない。
だからこそ、統合的な視点を持つチームを構築することが重要だ。私はこれをSPEEDフレームワークと呼んでいる：戦略（Strategy）、製品（Product）、体験（Experience）、エンジニアリング（Engineering）、データ（Data）。これらの領域を横断して考えられる人材を育成することが重要だ。例えば、顧客体験を理解するエンジニア、ビジネス戦略を把握するデータサイエンティスト、そしてこれらすべてに精通したプロダクトマネージャーなどだ。
このような全体的な視点を持つチームを構築すると、彼らは「何を作るべきか？」と問うのではなく、「どの問題を解決すべきか？」と問い始めるかもしれない。それこそが、工場が発明ラボのように考え始める瞬間だ。
2. 遅く直線的なワークフローから、速く統合されたループへの移行
長年にわたり、私たちの仕事は予測可能な直線的なパスをたどってきた：戦略は本社で決定され、設計され、構築され、展開された。このアセンブリライン方式は安定した世界では機能した。しかし今日の世界では、それは時代遅れの処方箋だ。
GCCは、インテリジェントシステムを活用した高速で統合されたサイクルに移行することでこの変化に対応できる。単に指示に従うだけでなく、主導権を握るAIを考えてみよう。例えば、新しい販売メッセージをテストするのに数ヶ月かけるのではなく、インテリジェントエージェントを使用して顧客フィードバックを分析し、バリエーションを作成し、リアルタイムでA/Bテストを行い、数日で最適なアプローチをレポートすることができる。
インドの多くの人々にとって、これは解放的だった。チームはグローバルなアイデアをローカルで検証し、階層のスピードではなく市場のスピードで動くことができるようになった。これによって、アイデアとその影響の間の距離が縮まる。
この影響はすでに感じられている。トップサービスプロバイダーとそのクライアントを調査したHFS Generative Enterprise Studyは、インドの新しい役割と同義のトレンドを特定した：
• コスト構造の崩壊により、企業は俊敏性や価値実現までの時間など、新しいKPIを追跡せざるを得なくなっている。
• AIを活用したエコシステムは、パートナーシップをオーケストレーションできる企業に報いている。
• GenAIは、データを静的なダッシュボードから動的でインテリジェントなワークフローへと変えている。
3. 人材の採用からAI流暢性の解放へ—人材はここにいる
最後の、そしておそらく最も重要な転換は、チームの活性化だ。今重要なのは学習能力—ビジネスを理解し、AIツールを活用して実際の影響を与えることができるチームメンバーの採用とスキルアップだ。このプレイブックが機能するためには、価値志向でありながらAIに精通した人材が必要だ。
私の経験では、これを達成するには、実験が称賛され、失敗が貴重なデータポイントとして扱われ、リーダーがチームに心理的安全性を与え、恐れることなく新しいことを試し、古いプロセスを壊し、現状に挑戦できる企業文化を育むことが必要だ。あなたの最高の人材はすでに何が可能かを知っているだろう。あなたの仕事は、彼らがそれを証明するのを妨げる障壁を取り除くことだ。
この変化はすでに調査に表れている—HFSの調査によると、GCCの約35%がすでにイノベーション・アービトラージの初期段階にあると認識している。金融やヘルスケアなどのセクターはAIを活用したソリューションを求めており、ROIも証明されている：GenAIに投資された1ドルごとに、大規模組織は平均3.70ドルのリターンを得ている。しかし、チーム内のAI人材を解放することで、あなたのGCCはこの変化に追いつく態勢を整えることができる。
慣性の克服
私は、これら3つの転換がGCCの障壁を取り除くのに役立つと考えている。SPEEDフレームワークは組織のサイロを解体し、高速ループはレガシーインフラの摩擦を打破し、ビジネスコンテキストにAI流暢性を適用することで、コスト管理だけが目的だというレガシーマインドセットを打破するのに役立つ。
これは理論上の壮大な計画ではなく、すでに起きていることだ。私は、銀行セクターで、インテリジェントシステムを使用して、切断された12のレガシーソースからリアルタイムデータを引き出し、以前は1週間かかっていたインサイトを1時間で提供するチームを見てきた。また、小売チームがユーザーインターフェースの何百もの微小なバリエーションを自動的にテストし、データに勝者を選ばせるのも見てきた。
私が観察した実際に進歩を遂げている組織には一つの特徴がある：彼らには仕事の仕方を変える勇気がある。彼らは自分たちの仕事、スキル、リーダーとしてのアイデンティティを再考する意欲がある。
