大きな技術変革が起こるたびに、それが実践に定着する前に新たな語彙が生まれる。クラウドネイティブ、デジタルファースト、プラットフォーム企業といった用語は、広く普及した現実を表現するようになるずっと前から広く流通していた。
AI-ネイティブは今、まさにその瞬間にある。
このフレーズは取締役会の資料や戦略メモに登場し、企業の内部で実際に起きていることの説明というよりも、野心の略語として使われることが多い。
リスクは、不正確な言葉が混乱した実行につながることだ。用語が明確になる前に流行すると、組織は演出を変革と勘違いする可能性がある。
ここでの目標は、この概念を絞り込み、AI-ネイティブ組織が実際に何であるかを、この用語を願望的なものではなく有用なものにするのに十分な明確さで説明することだ。
なぜ今「AI-ネイティブ」が登場したのか
AI-ネイティブ組織という考え方は、AIシステムがそれを中心に組織を設計することが可能になるレベルの能力に達したことで勢いを増した。
会話型の汎用システムの登場により、高度な機械知能が初めて非技術系従業員にも見えるようになった。これらのシステムがツールや環境を横断して動作することを学ぶにつれ、AIはバックグラウンドのインフラから日常業務へと移行した。
現在、AIは会話を支配するようになり、かつて以前の技術がそうであったのと同じように注目を集めている。「デジタル」の台頭は新しい専門用語と新しい経営幹部の役職をもたらし、最高デジタル責任者(CDO)も含まれた。しばらくの間、言葉はより大きく、より緊急性を帯びたものになったが、やがてデジタルは組織が語るものではなく、組織の運営方法に静かに組み込まれていった。
しかし今回は、注目は目新しさだけによって駆り立てられているわけではない。AIが以前の波と異なるのは、単一のプラットフォーム、機能、ユースケースに限定されないためだ。ワークフローを横断して動作し、以前の企業向け技術ではできなかった方法で業務を調整できる。
AI-ネイティブ組織という考え方が登場したのは、まさにこれらの能力が今やそれを実現可能にしているからだ。以前の形態のAIは、価値はあったものの、組織をそれを中心に設計することを正当化するには狭すぎた。AIが汎用的で、接続性があり、システムを横断して動作できるようになって初めて、この概念は願望から意味のある追求が可能なものへと移行した。
AI-ネイティブの説明
AI-ネイティブ組織は、ツール、プロセス、戦略を最初からAIを中心に設計する。AIは既存のワークフローを高速化するために後から追加されるのではなく、業務がどのように構想されるかの出発点となる。
これは従来の企業設計の逆転を表している。ほとんどのデジタル組織では、プロセスは人間のために設計され、ソフトウェアは支援、自動化、あるいはせいぜい個々のステップを置き換えるために重ねられる。高度なシステムでさえ、通常は業務そのものを再構想するよりも、既存のワークフローに適応する。
AI-ネイティブ組織は異なるアプローチを取る。
まず、AIが大規模かつ十分な一貫性を持って確実に何ができるかを問うことから始める。その後、人間の役割とガバナンスシステムは、その逆ではなく、その現実を中心に設計される。
要するに、AI-ネイティブとは、AIを出発条件として組織を設計することだ。
AI-ネイティブ対デジタルネイティブ
デジタルネイティブ組織は、創業時からソフトウェアとオンライン配信を中心に構築された。物理的なプロセスをデジタルなものに置き換え、手動の調整をプラットフォームとダッシュボードに置き換えた。
こうした変化にもかかわらず、ほとんどのデジタルネイティブ企業は、人間が業務の主要な生産者であり続けるという馴染みのある構造を保持していた。今やソフトウェアが彼らを支援し、実行を加速させている。
AI-ネイティブ組織は極めてデジタルだが、デジタルネイティブ組織よりもはるかに先を行っている。
デジタルネイティブ組織がクラウドインフラとSaaSプラットフォームに固定されているのに対し、AI-ネイティブ組織は、組織内での業務の流れを形作るAIツールとシステムを中心に設計されている。
多くのデジタルネイティブ企業は、高度なツールを展開しているため、すでにAI-ネイティブだと考えている。しかし、AI-ネイティブであることは、組織がAIツールを使用することを意味するのではない。それを中心に構築されていなければならない。
AI-ネイティブ対デジタルプラットフォームベース組織
デジタルプラットフォームベース組織は、エコシステムを調整するために構築されている。ワークフローを共有ソフトウェア層に集中させ、やり取りを標準化し、多くの当事者が同じレール上で取引、協力、構築することを容易にする。その優位性は、ソフトウェアによる調整、規模、ネットワーク効果から生まれる。
それはAI-ネイティブにするものではない。プラットフォームは、人間主導のワークフローを中心に設計されながらも、運用上洗練されている可能性がある。ほとんどのプラットフォームは業務をデジタル化し、ルーティングする。需要を捉え、供給をマッチングし、ルールを実施し、人々やパートナーがより速く実行するのを助けるツールを提供する。AIを使用する場合でも、それはしばしばやり取りの組織者としてのプラットフォームの中核的役割に奉仕するものだ。
AI-ネイティブ組織は異なる前提の下に構築されている。目標は主にエコシステムを調整することではなく、AIシステムが中核プロセスを実行、接続、改善できるように内部業務を再設計することだ。プラットフォームは誰が誰とつながるかを最適化する。AI-ネイティブ組織は、業務がどのように生産され、意思決定がどのように行われ、実行が企業内をどのように流れるかを最適化する。
企業はプラットフォームベースでありながらAI-ネイティブでもあり得るが、一方が他方を意味するわけではない。多くの成功したプラットフォーム企業は、依然として人間の努力に関するデジタル時代の前提で運営されており、AIは出発条件として組み込まれるのではなく、重ねられている。
AI-ネイティブ組織のツール
AI-ネイティブ組織のツールは通常、3つのカテゴリに分類される。
第1のカテゴリには、ベンダーによって提供または組み込まれたAI対応サービスが含まれる。これらは、検索、カスタマーサポート、分析、法的レビュー、コンテンツ生成などのワークフローにAIが組み込まれたツールだ。サイクルタイムを短縮し、成果を標準化する。多くの場合、最も簡単なエントリーポイントだが、それだけでは組織をAI-ネイティブにするものではない。マイクロソフトのCopilotと、ほとんどの最新エンタープライズソフトウェアに組み込まれた幅広いAI機能は、際立った例だ。
第2のカテゴリは、外部ベンダーによって提供されるエージェント型AIシステムで、より広範なプラットフォームの一部として、またはスタンドアロンの自動化ツールとして提供される。これらのシステムは、アプリケーション間で複数ステップのタスクを実行し、アクションをトリガーし、システム間で情報を渡し、人間の関与を限定して日常的な意思決定を処理するように設計されている。
第3のカテゴリには、内部で構築されたAIツールとワークフローが含まれる。一部は既存のプラットフォーム上に構築され、他はスタンドアロンツールとして開発される。これらのツールは多くの場合、独自のデータとプロセスを活用し、AI-ネイティブ組織では、この層が持続的な優位性の源泉となる。
AI-ネイティブ従業員
AI-ネイティブという概念は、従業員が自分の価値を主に個人的に生産する業務の量によって定義しなくなることを意味する。多くの場合、彼らは業務を生産するシステムを指揮することで価値を創造する。
実際には、これは人間を価値連鎖の上位へと移動させ、単純な納品よりもオーケストレーションやプロダクトマネジメントに似た役割へと導く。AI-ネイティブ従業員はツールを選択し、アウトプットを評価し、結果がどのように使用され、構築されるかを決定する。
人間が価値連鎖の上位に移動するにつれて、スキル要件もそれに応じて変化する。最も価値のある従業員は、監督するシステムの能力と限界の両方を理解している。
文化的に、AI-ネイティブ組織は、個人のアウトプット量よりも明確性とシステム思考を報いる。パフォーマンスは、より多くの業務を行うことではなく、より良い業務を設計することに関するものになる。
AI-ネイティブの戦略的アプローチ
戦略レベルでは、AI-ネイティブ組織はシンプルな原則に従う。人間を必要としないものには、人間を関与させない。
この原則は投資決定を形作る。AI対応の業務方法をサポートしない限り、何も購入または構築されない。馴染みのあるツールや役割は、システムパフォーマンスではなく主に人間の努力を管理するために存在する場合、疑問視される。
中核プロセスは、AIが確実に実行するものを中心に定義される。人間の関与は、判断、説明責任、または倫理的責任がそれを要求する場合に導入される。
このアプローチには規律が必要だ。
多くの場合、快適なワークフローを手放し、古い習慣を保持するツールに抵抗することを意味する。AI-ネイティブは、結局のところ、技術への熱意ではなく、再設計へのコミットメントを表している。
AI-ネイティブ組織の構築方法
AI-ネイティブ組織は、必然的にグリーンフィールドの取り組みだ。
白紙のキャンバス、または組織、機能、中核プロセスを第一原理から再構想する真の機会のいずれかが必要だ。改修はめったにうまくいかない。なぜなら、AI-ネイティブ設計は意思決定が行われる順序を変更することに依存しているからだ。
AI-ネイティブ組織を構築するための出発点は、企業が顧客にもたらす価値の深い理解であるべきだ。
リーダーはまず、その業務が歴史的にどのように行われてきたかとは無関係に、顧客に真に提供される必要があるものは何かを問わなければならない。多くの既存プロセスは、速度、記憶、調整、一貫性などの人間の制限を補うために存在する。これらの制約はもはや同じようには適用されない。
価値が明確に定義されたら、次のステップは、その業務のどの部分がAIシステムによって確実に実行できるかを問うことだ。これには楽観主義ではなく現実主義が必要だ。問題は、AIがいつか何をするかもしれないかではなく、許容可能なリスクで今日一貫して何ができるかだ。
これらの質問に答えられて初めて、ツールが登場する。
AI-ネイティブ組織は、その逆ではなく、再設計されたプロセスに奉仕するツールを構築する。一部の機能は購入され、他はプラットフォームから構成され、差別化が重要な場合は一部が内部で構築される。
その後、人間の役割はそれに応じて設計され、ガバナンスと説明責任のインセンティブは同じ論理に従う。全体として、組織は、レガシー構造を保持することではなく、AIの能力を考慮して業務がどのように流れるべきかを中心に形作られる。
AI-ネイティブ組織を構築するには、人間の努力を管理するためだけに存在していたプロセスを手放し、異なる種類のレバレッジのために設計されたシステムに置き換える必要がある。
うまく行えば、単に速いだけでなく、構造的に異なる組織が生まれる。
