Lital Marom、UNFOLD + The Academy of Tomorrow創業者兼CEO。未来学者・基調講演者として、経営幹部がより大きく考え、より速く成長するための支援を行っています。
先週、私が密接に仕事をしているCEOの一人との会話から、AIイノベーションに関する重要な洞察が生まれました。彼は馴染みのあるジレンマと格闘していました：「誰もがAIの導入について話していますが、もし多くを投資して上手くいかなかったらどうしよう？」私は彼にシンプルな質問をしました：「何もしなかったら何が起こるでしょうか？」
これが今日のイノベーションのパラドックスの核心です。最大のリスクは失敗することではなく、市場があなたの周りで変化している間、立ち止まることです。様々な業界のリーダーたちは、何もしないコストが失敗の試みのコストを上回ることが多いと気づいています。
ノキアの教訓を考えてみましょう。彼らが失敗したのはイノベーションができなかったからではなく、スマートフォンを受け入れるのに時間がかかりすぎたからです。今日、私たちはAI導入に関して同様のパターンを目にしていますが、変化のペースは指数関数的に速くなっています。
AIイノベーションを殺す3つの重大な間違い
1. 「キラキラしたオブジェクト」症候群
毎週、ビジネスを変革すると約束する新しいAIツールが登場します。しかし成功する企業はテクノロジーを追いかけるのではなく、問題を解決します。Netflixはレコメンデーションエンジンを構築できたからではなく、視聴者のエンゲージメントを解決するために構築しました。そしてそれは成功しました。同社によると、これらのレコメンデーションにより顧客維持において年間約10億ドルの節約になっているとのことです。
一方、Notionのような小規模な企業は異なるアプローチを取るかもしれません。可能な限りすべてのAI機能を実装することに急ぐのではなく、Notionは特定のユーザーの課題に焦点を当てました。
2. 「専門家の孤島」効果
マイクロソフトの初期のAI活動では、AI専門家をビジネスユニットから孤立させていることが多かったです。しかし、最も成功したAI実装は、このアプローチを変更した後に実現しました。例えば、GitHub Copilotの成功は、AI専門家とユーザーニーズを深く理解する開発者との緊密な協力から生まれています。
これと対照的なのが、IBM Watsonのヘルスケアイニシアチブです。世界クラスのAI専門知識があるにもかかわらず、このプロジェクトは、医療従事者の実際のニーズやワークフローとの統合が不十分だったことが一因で苦戦しました。
3. 「完璧なスケール」の誤謬
多くの企業はAIで大きく展開するための完璧なタイミングを待ちます。しかし成功は通常、小さく始め、素早く学び、うまくいくことを拡大することから来ます。
Quantexaを例に取りましょう。当初は金融セクター向けのAI駆動型不正検出に焦点を当てていた同社は、まず金融犯罪検出におけるDecision Intelligence Platformの有効性を証明し、その後、AIの能力を他の業界（保険、通信、医療、公共部門）に拡大し、より広範なリスク管理と運用効率のためにプラットフォームを拡張・適応させました。
イノベーション準備のできた文化の構築
AIを成功裏に実装する企業と失敗する企業の違いは、多くの場合、そのイノベーション文化にあります。市場リーダーが実践している正しいアプローチは以下の通りです：
1. テクノロジーではなく戦略から始める
成功する企業はAIの実装を急ぐのではなく、戦略的な明確さから始めます。GoogleのDeepMindはこのアプローチの好例です。彼らは単一の特定の課題、データセンターの冷却に2年間集中しました。その結果？冷却エネルギーコストが40%削減されました。
UiPathは、これが実際にどのように見えるかを示しています。AIツールを実装する前に、彼らは体系的にワークフローをマッピングし、特定のボトルネックを特定し、テクノロジーが戦略に貢献することを確保しました。
2. イノベーションを全員の責任にする
AIの成功した実装には、あらゆるレベルでの賛同が必要です。
ユニリーバはAI実装に対する組織全体の支持を獲得し、人事マネージャーは面接時間を7万時間節約し、採用時間を75%短縮するシステムを導入しました。
実践的な実装：始め方
1. 小さく始めるが、今すぐ始める
特定の、測定可能なビジネス問題から始めましょう。実装前に明確な成功指標を設定し、反復と改善を計画しましょう。
AT&Tは、内部的にAI-as-a-Serviceを実装し、展開速度とユーザー採用を追跡する明確な指標を設定することで、限られたオープンソースソフトウェアシステムの課題に取り組みました。この測定されたアプローチにより、従業員のAIツールへのアクセス拡大、プロジェクト展開の迅速化、部門間の成功した拡大が実現しました。
2. 部門横断チームを構築する
成功するAIプロジェクトには3種類の専門知識が必要です：
• 技術的（AI/ML専門家）
• ドメイン（事業部門の専門家）
• 実装（変更管理の専門家）
3. 重要なことを測定する
技術的な指標を超えて、ビジネス成果に注目しましょう：
• 顧客満足度の向上
• 運用効率の向上
• 収益への影響
• 従業員の採用率
待つことの本当のコスト
アクセンチュアのテクノロジービジョン2025レポートから、AIの現在の影響に関する明確なデータポイントがあります：「経営幹部の69%がAIは再発明に新たな緊急性をもたらすと考えており」、組織は今すぐ行動する必要があります。なぜなら「AIの普及は、これまでのどのテクノロジーよりも速いペースで企業と社会全体に加速しているからです」。
この点は、職場でのAI使用がわずか6カ月で倍増し、ほとんどのリーダーがAIスキルのない人材を採用しないと言っているというマイクロソフトのデータによって強化されています。
あなたのイノベーション監査
AIイニシアチブを開始する前に、自分自身に4つの質問をしてください：
1. これは特定のビジネス問題を解決するか？
2. 組織全体で適切な利害関係者を巻き込んでいるか？
3. 初期の失敗から学ぶ準備ができているか？
4. 成功のための明確な指標はあるか？
覚えておいてください：目標は完璧な実装ではなく、継続的な改善です。Amazonのジェフ・ベゾスが2018年の株主への手紙で述べたように、「単一の大きな勝利は、多くの敗者のコストを十分にカバーすることができる」のです。
前進への道
イノベーションは最大のAI予算や最先端のテクノロジーを持つことではありません。それは問題を効果的に特定し、解決策をテストし、失敗から学び、成功を拡大できる文化を作ることです。
小さく始めましょう、しかし今すぐ始めましょう。市場は完璧なタイミングを待ってくれません。
