COPC（COPC）のグローバルテクノロジーコンサルティング担当エグゼクティブバイスプレジデント、ジェフ・トロペアノ氏。
私は美しいコロラド州に住んでいるが、天気予報アプリは真実を伝えるのと同じくらいの頻度で嘘をつく。スマートフォンを見て「外は晴れだよ」と妻に自信満々に言った瞬間、彼女は窓を指差して「今まさに雹が降っているじゃない」と言うことがある。
「地図」と「現場」には違いがある。地図は抽象的なもの—ルートを計画し、レインコートを持っていくのに役立つ。現場は実際の体験—本当にそれを着る必要があるかどうかを決めるのはこちらだ。アプリがそう言ったからコートを着るのではなく、ずぶ濡れになっているからコートを着るのだ。
テクノロジー導入の準備も同じ原理で機能する。「地図」はガバナンス、データ、計画だ。「現場」は、物事が本番環境に投入され現実のものとなったときの変更管理、測定、適応性である。両方のバランスを取ることで、稀有なものを構築できる：壊れるよりも速く学ぶ企業だ。
最新のテクノロジートレンドに関係なく、テクノロジー導入の旅には5つの重要な規律が不可欠である。
1. ガバナンス
ガバナンスは悪評を受けることが多い。なぜなら私たちは皆、その最悪の形態に苦しんできたからだ：不必要な官僚主義。形式のための形式、責任を分散させるためだけに存在する承認プロセス。それは良いアイデアが世界に変化をもたらす前に死んでしまう場所だ。
良いガバナンスはその正反対だ。一貫性、安全性、品質を確保するのに十分な大きさでありながら、可能な限り負担が少ない。プロセスの背後に人々が隠れるためにガバナンスを構築するのではなく、良い判断を成文化するために構築するのであり、それに取って代わるためではない。
まず、責任ある所有者を1人指名することから始めよう。物事が横道にそれた場合に隠れることができない人物だ。意思決定の方法と問題解決の権限を持つ人を定義する。責任の所在を明確にする—RACIマトリックス、スコアカード、あるいは誰が何を所有しているかを示す1ページでもよい。そして、ガードレールを追加する—プライバシー、セキュリティ、ブランド、倫理。
最後に、耳を傾けて対話しよう。傾聴することで、対立が生じる前にコンセンサスを見つけ、プロセスにどこに摩擦があるかを学ぶことができる。トップダウンで設計されたガバナンスは官僚主義へと硬直化する。ボトムアップ（摩擦に最も近い人々によって）形作られると、それは管理の武器ではなく共有ツールになる。解決策が問題解決から最も恩恵を受ける人々から来るため、その利益はより広く広がる。
良いガバナンスはスピードを遅くするべきではない。それはあなたを正しい方向に保つためのものだ。これが地図の最初の層である：実際に前進する方向を知ることだ。
2. データアクセスと品質
良いデータは量よりも信頼性が重要だ。AIの多くは、大量のトレーニングデータが真実につながるという約束に関するものだが、AIモデルは（自信を持って）物事を作り上げることがある。
シンプルなデータ辞書を構築しよう—宣言書ではなく、全員が同じ言語で話すのに十分なものだ。「新鮮さ」が実際にどれほど新鮮なのかを定義する。一部の決定では、1日前の数字で十分だが、他の場合ではすでに古代の歴史になっている。そして、それを可視化し、アクセスしやすくする。データはセルフサービス可能で監査可能であるべきで、「ファイルがどこにあるか知っている」唯一のアナリストの背後に隠されるべきではない。手動のデータ抽出に依存するビジネスは、ミスを待っているビジネスだ。
人々がデータを信頼すると、現実について議論するのをやめ、それを改善し始める。それが地図の2番目の層だ：ナビゲーションできる真実。
3. 変更管理
すべてが緊急事態のように感じられると、イノベーションは死ぬ。最も速く動いているように見えるチームは実際には無謀ではなく、規律正しい。彼らはスピードに安全性を組み込む。開発、テスト、本番環境を分離する。すべてをバージョン管理する—モデル、プロンプト、設定—そしてロールバックの準備をしておく。
何が実行されているか、何が変更されたか、どうやってロールバックするかを知っておこう。重要なことを計測するための計器を構築する：使用状況、成果、エラー率、コストなど。測定しないものを操縦することはできない。
目標はミスをなくすことではなく、それを生き残れるようにすることだ。すべてのシステムは、失敗したときに、ポジティブに失敗し、何かを教えてくれるように設計されるべきだ。何が起こったかを文書化し、一度修正し、次回はその修正を自動化する。
これが地図の3番目の層であり、現場からの行動を定義する最初のものだ：計画されたことではなく、実際のものに適応する。
4. ROI検証
すべての取り組みは、開始前にベースラインが必要だ：コスト、所要時間、そして「良い」とは実際にどのようなものかを。そうでなければ、矢を放ってそれが着地した場所に的を描くようなものだ。
コントロールグループでパイロットを行うが、キックオフ前に成功を定義しなければならない。早い段階で財務部門を関与させ、計算が信頼でき、指標が防御可能であることを確認する。「投資収益率」は影響を宣言するだけでなく、それを証明するという約束だ。
結果が出たら、それを最終判断ではなくフィードバックとして扱う。最高のチームはデータを計画に合わせてねじ曲げるのではなく、データに合わせて計画を調整する。
これが地図の4番目の層であり、野心から規律を生み出し、説明責任を与える。
5. 出口戦略
ベンダーは永遠に存在するように見えるが、そうでなくなることもある。データ、設定、学びをどのように抽出するかを書き留めておこう。契約に商業的な脱出口、使用上限、段階的縮小オプションがあることを確認する。他の場所で再構築するための時間とコストを見積もる。去る計画を立てる必要はないが、去ることができる能力は持っていなければならない。
これが地図の5番目にして最後の層—計画と現場が出会う点だ。自由は他のすべてを正しく行った報酬である。
AIと顧客体験への応用
ほとんどの企業はAIを導入したいと考えている。賢明な企業はまず地図—強力なガバナンスとクリーンなデータ—から始め、その後AIが顧客と出会う現場へと踏み出す。彼らはAIがサポートする旅、人間へのハンドオフ、信頼を維持するための安全策を図式化する。
AI成熟度は新しいものではない。それは常に機能してきた同じ規律だ：
• ガバナンスは制御を与える。
• データは真実を与える。
• 変更管理はスピードを与える。
• ROIは信頼性を与える。
• 出口計画は自由を与える。
そして、これらが一緒になって、より大きなものを生み出す：価値の文化だ。
