Vanessa Thompson、The Sustainability Experts マネージングディレクター。
創造性の火花は、長らく人間だけのものだと考えられてきた。しかしAIが、私たち自身やビジネスの定義を塗り替えるなか、製品開発やアイデア創出における人間の創意工夫は、LLMという「相棒」からの競争圧力にさらされつつある。
Fortune 500企業は、新たな製品アイデアを生み出し、膨大なデータセットをリアルタイムで分析するAIシステムに巨額の投資を行っている。AIが交通から製品イノベーションまであらゆる領域に影響し得る世界では、リーダーにとって主要な問いの1つは「組織はどうすれば競争優位を維持できるのか」である。
アウトプット基準のモデルへ転換する必要性
AIをめぐる破壊的変化と高揚感は、多くの組織を新ツール導入の短期的な競争へと駆り立ててきた。しかも往々にして、明確な長期戦略を欠いたままである。私は、AI時代に組織が生き残るには、価値を生み出す「アウトプット」に焦点を当て、それに合わせて転換する必要があると考えている。
実務的にいえば、インプット基準からアウトプット基準への移行とは、労働時間ではなく、顧客とビジネスに対して創出された具体的な価値へと重心を移すことを意味する。この変化は、すでに進行しているより大きな経済の転換を映し出している。マイクロソフトCEOのサティア・ナデラが指摘したように、「次世代のAIは、あらゆるソフトウェアのカテゴリーと、私たち自身を含むあらゆるビジネスを再構築する」のである。
多くの組織はいまも、AIを価値創出の方法の再設計ではなく、切り離された実験の寄せ集めとして扱っている。私が見てきた限り、パイロットは技術的な可能性を示し得るものの、AIを業務のリズム、インセンティブ、意思決定の構造に組み込まない限り、ビジネス成果を変えることはほとんどない。FractalのグループCEOであるSrikanth Velamakanniは、2025年のポッドキャストで「AIへの高揚感は、企業のパフォーマンスにはそう簡単には移転しない」と述べた。アウトプット基準のモデルは、顧客が認識し、対価を払う意思のある測定可能な成果へと注意を向けることで、経営陣の思考を組み替え得る。
移行を実現する
私の経験では、アウトプット基準のモデルへの移行には、戦略の方向性を顧客インサイトに根差させること、前向きな「失敗の文化」を通じて学習のための文化的条件を整えること、そして中核となる強みを通じて得意領域をスケールさせることで断固として実行することが求められる。顧客の声、カルチャー、コアの強みという3つの力が、AI時代に現代の組織がいかに適応し価値を創出するかをどう定義し得るのかを見ていこう。
1. 顧客の声に耳を傾ける
不確実な市場でレジリエンスと適応力を備えた企業へと再定義する第一歩は、戦略転換を顧客のペインポイントに根差させることである。顧客のニーズや満たされていない期待に注意深く耳を傾けるべきだ。私は、それらがしばしばイノベーションにつながる最も信頼できるフィードバック源になることを見いだしてきた。
「顧客の声（Voice of the customer）」は、AIが測定可能なアウトプットへと直接変換できる領域の1つとして、最も明確なものの1つである。多くの企業はすでに、膨大な顧客データ（購読が必要）を保有している。多くの場合の課題はデータへのアクセスではなく、顧客の期待が変化する前に意思決定へ反映できるほど迅速に、こうしたシグナルを解釈する能力である。
自然言語処理の進歩により、組織は手作業の分析では到達できない規模で顧客フィードバックを統合できるようになった。これにより、情報がチームやシステムに分断されていると見えにくいパターンが浮かび上がることがある。研究は、AIによる顧客フィードバック分析が、隠れたテーマを顕在化させ、新たなリスクをより早期に特定し、解約、拡大、リピート購買といったビジネス成果を予測し得ることを、ますます示しつつある。
顧客フィードバックを、定期レポートではなく継続的なシグナルとして扱うことで、ビジネスは純粋な直感よりもエビデンスに基づいてリスクを取りやすくなる。実験はより的を絞ったものとなり、組織は顧客が何を望むかを議論する時間を減らし、顧客が実感できる改善の提供により多くの時間を割ける。そして不確実性が高まる局面では、顧客のペインポイントが、投下資本、リソース、運用上の重点が最も高いROIと長期的な価値創出を生み得る場所を示す先行指標となり得る。
2. 前向きな「失敗の文化」を築く
顧客の声は方向性を定める。しかし、行動を可能にするのは前向きな「失敗の文化」である。ミスを罰すべき失敗ではなく学びの機会として扱う文化を築くことで、イノベーションが育つために必要な条件を整えられる。
Velamakanniが同じポッドキャストで語った「前向きな失敗の文化」という概念は、心理的安全性を中心に据えている。これは、チームがアイデアを試し、課題を早期に表面化させ、状況の変化に応じて迅速に適応することを許容するという意味である。
この視点は、組織研究によって強く裏づけられている。Amy Edmondsonによる心理的安全性に関する基礎的研究は、心理的安全性の水準が高いチームほど、学習行動により多く関与する傾向があり、そうした行動が安全性とパフォーマンスの関係を媒介し得ることを示している。人々が発言し、前提を検証し、意思決定に異議を唱えることに安心感を持てると、組織全体がより速く学び、より良く成果を出すことにつながり得る。
私が見てきた限り、AIの恩恵を最も受ける組織は、ミスを避ける組織ではない。競合より速く学ぶ組織である。前向きな失敗の文化は、チームが実験し、結果を正直に測定し、責任追及への恐れなく軌道修正できる環境を生み出す。これは、速度と不確実性の双方をもたらしがちなAIの文脈では、とりわけ重要である。
3. コアの強みに集中する
AIの能力がより広く利用可能になるにつれ、競争優位は、組織が自らの中核的な強み（コア・コンピテンシー）を明確に定義できるかに、ますます依存すると私は考えている。自社が何を得意とし、顧客が何を最も価値あるものと見なし、どの問題を解くことが最も重要なのかを言語化することは、いまなお重要である。
その明確さを確立できたなら、情報の摩擦を減らし日常業務を加速させることで実行をスケールするAIを構築できる。私はこのアプローチが、AIを無差別に適用するというよくある過ちを、リーダーが避ける助けになることを見いだしてきた。無差別な適用は、持続的な差別化を生まないまま複雑性を増大させがちである。
結論
最終的に、AI時代における最大の機会の1つは、こうした不確実な状況のなかで方向転換できるよう、組織が自らと顧客を理解することである。本当の機会は、変化の激しい市場で生き残れる適応型の組織を築く点にある。
AIが市場競争を激化させるなか、顧客の声に耳を傾け、イノベーションの文化を促し、コア・コンピテンシーを特定することで、「アウトプット重視」の戦略を採用することを検討したい。私は、アウトプット基準の思考を採り入れるこのマインドセットが、AIが真に重要となる領域を企業が見定めるうえで鍵になると考えている。ツールは広く利用可能である一方、それを価値へと転換する能力はいまだ希少である。だからこそ組織は、競争優位を維持できるのである。
