AIでイノベーションを加速させる
ある自動車メーカーは、新車の企画期間を18カ月からわずか4カ月に短縮した。大学の研究者たちは、数カ月かかる抗生物質の発見をわずか1週間に圧縮した。熱交換装置メーカーは、製品開発サイクルタイムを半減させた。
共通するパターンは、イノベーションワークフローに組み込まれたAIが、単なるブレインストーミングではなく、意思決定サイクルを圧縮しているということだ。
AIツイン
加速の可能性を示すスタートアップの1つがAlgoVerdeだ。同社の社長であるウラジミール・ヤシモビッチ氏は、自社のプラットフォームをイノベーションの「フライトシミュレーター」と呼ぶ。同氏は、これを従来の企業における物理的な会議やバラバラな承認プロセスという「障害物コース」と対比させ、このプラットフォームによって企業はイノベーションプロセス全体をソフトウェア上でシミュレートし、迅速に実験できると主張する。
このコンセプトを機能させるには、まず既存のプロセスを詳細に把握する必要がある。重要な社内知識は「デジタルツイン」を通じて活性化される。これは、顧客、専門家、レビュアーの役割ベースのAI表現であり、社内知識に基づいている。AIモデルは、これらのツインを使用してイノベーションプロセスのさまざまな段階をシミュレートする。
システムが調整されると、チームは「意思決定ポイントまでスプリント」できるようになり、これは企業のプロセスにおける特定のマイルストーンと一致する。ヤシモビッチ氏は、このシステムは自動化のためではなく、人間の関与を強制するように設計されていると指摘する。AIの最初の草案を受動的に受け入れるのではなく、ワークフローはイノベーターに批評と反復を促し、ユーザーが初期のAI出力に簡単に満足してしまう罠を回避する。
AlgoVerdeのアプローチの大きな利点は機敏性だ。このプラットフォームは、市場状況や企業の優先事項が変化したときに、取得した知識を再利用して迅速に再計画することを可能にする。ある大手自動車メーカーのケースでは、車両のパワートレイン構成を根本的に変更するという突然の指示があった。これは歴史的には4カ月の計画フェーズを再開する必要があったが、ヤシモビッチ氏によれば「わずか1日の午後」で達成されたという。このレベルの機敏性により、組織はエネルギーと勢いを維持し、数年にわたるサイクルの疲労を回避できる。
最後に、ヤシモビッチ氏は、プラットフォームは組織の文化と完全に整合している必要があると指摘する。同氏は、企業がエンタープライズAIパイロットを標準的なソフトウェアインストールとして扱い、新しい能力として扱わないため、大多数が失敗すると警告する。同氏は、成功は人間がツールをどのように採用するかに関する「新しい筋肉記憶」を構築することにかかっていると主張する。これは行動の変化であり、多くの場合、エンゲージメント全体で最も価値のある知的財産である。
知識への焦点
別のスタートアップであるNarratizeは、イノベーションを加速させるために異なるアプローチを取っている。同社は、イノベーションプロジェクトのためのより迅速で一貫性があり明確なドキュメントを作成するAIネイティブツールとして始まり、そのアーキテクチャはこれを反映している。同社の創業者であるケイティ・テイラー氏と話したとき、彼女は「製品開発における最大の課題の1つは、プロジェクトが進化するにつれて真実の源を維持することです」と強調した。Narratizeはこの知識のハブとして機能し、イノベーションに必要なコラボレーションをサポートする。
テイラー氏はまた、「暗黙知」、つまり現在書き留められていないが従業員の頭の中に閉じ込められている知恵と実践を強調する。彼女は、人々が退職したりプロジェクトを切り替えたりするときの「知識の引き継ぎ」の損失が大きなリスクであると指摘する。
チーム全体での整合性を維持することは重要だが、世界との整合性を維持することも重要だ。Narrativeは「整合性チェッカーエージェント」を使用してこれを行う。「[エージェントは]不整合をスキャンしています」と彼女は言う。イノベーションの分野における「競合他社の特許出願や競合製品の発売」などをフラグ付けする。また、技術的な洞察も表面化できる。「この研究がノートルダム大学で発表されたばかりで...あなたの仕事に関連する界面活性剤の種類に関連しています。」
テイラー氏は、Narratizeがステージゲートやアジャイルなどの特定のイノベーションフレームワークに「調整」される必要性を強調する。また、成果物がいつ「完了」したかについての企業の定義を組み込む必要もある。汎用ツールは研究開発における製品開発のベストプラクティスを理解しておらず、「AIがそれらのプラクティスがどのようなものかに特化して調整されていなければ...かなり汎用的な出力が得られます。」
この特異性がスピードをもたらす。テイラー氏は、企業のイノベーションにおいて「時間は敵である」と指摘する。ワークフローに統合することで、Baltimore Aircoilのような顧客はプロセスから「半週間を削減」し、製品サイクルを通じて「50%高速化」を実現している。
課題
イノベーションを加速させるプラットフォームを実装するには課題がある。その第一は、既存の企業プロセスとうまく統合するようにシステムを構成するのに時間がかかることだ。これを表面的に行ったり、この作業を行わずに企業世界がAIプロセスからの結果を受け入れることを期待したりしても、うまくいかない。
また、正式に体系化された知識だけでなく、人間の知識を慎重に取得して、構築する知識のコーパスを作成するのにも時間がかかる。
最後に、AIに過度に依存したくなることがある。ヤシモビッチ氏は、人々が知的に怠惰になる可能性があると指摘した。「私たちは[人々に]より深く関与することを強制しなければなりません。彼らは最初の一見で[AI結果を]気に入ります」と彼は観察する。私たちはしばしば、彼らがもっとうまくできることを促す必要がある。
しかし、見返りは時間とともに構築される。体系化されたプロセスと知識のコーパスは時間とともに改善され、すべてのプロジェクトで再構築する必要はない。そして、これまでの結果はエキサイティングだ。
要点
この最先端の実践は、いくつかの洞察を提供する。
- プロセスと統合すれば、イノベーションを劇的に加速できる。
- 社内のデータ、知識、洞察を取得して活用する。それらは重要だ。
- 人々は加速されたプロセスの中心にいる必要がある。AIプラットフォームは意思決定ポイントまでスプリントするかもしれないが、人々はプロセスの各ステップで意思決定を行う必要がある。
- 人々が怠惰になり、AIに過度に依存するリスクがある。これに対して警戒する。
始めるのに十分な知識がある
NarratizeとAlgoVerdeの経験は共通の糸を共有している。両者とも、イノベーションプロセス全体に焦点を当てることが、スピードでの成功したイノベーションに不可欠であると信じている。両者とも、人々がプロセスの中心にとどまることを主張している。そして、どちらの場合も、企業の知識を取得することが、時間の経過とともにイノベーションを加速し、競争優位性を生み出すために不可欠である。
AIを使用してイノベーションを加速することは、非常に高いレバレッジを持つ。イノベーションを加速すれば、成長、競争優位性、市場との整合性など、すべてを加速できる。ただし、加速が企業のイノベーションプロセスと統合されている限りにおいてだ。
具体的な利点は、組織能力の構築にある。スピード、機敏性、部門間の整合性、そして世界が変化するにつれて反復する能力であり、アイデア創出や既成概念にとらわれない思考ではない。
今こそ、生成AIツールの個人使用からプロセスレベルでの適用に移行する良い時期だ。
