組織全体での人とAIとの相互学習が成功のカギ
【参考資料】
2021年2月18日 ―― 経営コンサルティングファームのボストン コンサルティング グループ（以下、BCG）は、MITスローン・マネジメントレビュー誌（以下、MIT SMR）との共同レポート 「Expanding AI’s Impact With Organizational Learning」の日本語版 「組織的学習でAIのインパクトを拡大する」を発表しました。本レポートは、MIT SMR、BCGのデジタル・アナリティクス領域を専門とする社内組織であるBCG GAMMA、およびBCGの戦略シンクタンクであるBCGヘンダーソン研究所（BCG Henderson Institute）が共同で実施した、AI（人工知能）技術の事業への適用に関する調査（以下、調査）の結果をまとめたものです。この共同調査は、4度目の実施です。
AIの重要性を認識する企業は増えているが、AIにより一定以上の利益を実現する企業は1割
調査では、世界112カ国29業界の企業・組織のマネジャー層3,000名超へのアンケートを実施しました。その結果、AIへの理解やAI戦略の策定は進んでいるにもかかわらず、AIの活用により一定以上の財務上の利益（注1）を出している組織はわずか1割であることが分かりました（図表1）。
注1：「一定以上の財務上の利益」についてはレポート内「調査について」をご参照ください。
AIによる価値を最大化するためには、組織全体での人とAIとの相互学習が必要
調査の結果、AIにより一定以上の財務上の利益を実現している企業は、組織全体にわたるAIとの相互学習を重視していることが明らかになりました。レポートでは、一定以上の利益を得る可能性を高める活動を特定し、4つのカテゴリーに分類しています。
- AIの可能性を発見する。限定的な領域にAIを適用する。たとえば、顧客の離脱を防止する高度なモデルは、それ自体が大きな価値を生み出せる。
- AIを構築する。AIの限定的な適用から、組織的な活用へと移行する。インフラ（データや技術、アルゴリズム）に投資し、人材を育成し、事業戦略全体にAIを組み込む。
- AIを拡大展開する。プロセスやソリューションにAIを組み込む組織能力を備える。AIの拡大展開による成果は全社規模のプロセス自動化にとどまらず、AIを効果的に開発し活用している企業は何らかの事業価値を生み出している。
- 組織全体にわたり、AIとともに学ぶ。人の知識の機械への植え付けだけでなく、人と機械との関わり合いを通じ、状況の変化に応じてプロセスを素早く改善していく。組織全体の知識がデジタルデータと人の経験の両面で増えていくことで、より良い意思決定を生み出せる。
また、人とAIとの間のフィードバックの手法は大きく分類すると以下の3つですが、より多くの手法を導入するほど大きな価値を創出できる可能性が高まることが分かりました（図表2）。
- AIが人のフィードバックから学習する。AIが人をメンターとしてその実務経験を参考に学び、時間をかけて効果を高めていく。
- 人がAIから学習する。人が考えもしない可能性をAIが提示できることがある。
- 自律的に学習するAIを人が設計する。AIシステムは自律的に学習できるが、AIの学習戦略は人が設計する必要がある。
人とAIの関わり方のパターンを複数活用している企業は、よりよい結果を得られる
ただ、フィードバックが組織全体にわたる AI との相互学習を促進する助けとなるか、逆にその足かせになるかは、人と機械の関わり方を状況に応じて適切に選べるかどうかにかかっています。レポートでは、人と AI の関わり方を 5 つのパターンに分類しました。 5 つのパターンすべてを使いこなす企業は、 1 ～ 2 パターンしか利用できていない企業と比べ、一定以上の財務上の利益を得る可能性が 6 倍になります（図表 3 ）。
- AIが決定、実行する――AIがほぼすべてのコンテクストを把握し、素早く決定を下す。人が関われば、その高速のプロセスを失速させてしまう。
- AIが決定して、人が実行する――AIはコンテクストを適切に把握して決定できるが、ソフトウェアやロボティクスなどではなく、人の手でソリューションを実行する。
- AIがレコメンド（推奨）し、人が決定する――組織が多数の意思決定を繰り返し行わなければならない状況で、すべてではなくともほとんどのビジネスコンテクストをAIに組み込める場合に適している。
- AIが洞察を導出し、人による意思決定の過程でそれを利用する――本質的に創意工夫が求められる部分については人が考えるが、その過程で必要な情報のインプットをAIが行う。
- 人が仮説を構築し、AIが評価する――人が多くの仮説を立てるが、多数の複雑な依存関係をふまえてそれを評価する単調な作業にはAIを利用する。
組織全体がAIとともに学習するには、一連の複雑な組織行動が不可欠です。組織には新たなアーキテクチャ、プロセス、行動、そして姿勢が求められ、それは時に痛みを伴う著しい変化をもたらします。企業は長期的な観点から、短期的なダメージを許容し、投資を続ける必要があります。
レポートでは、さまざまな業界の事例をまじえ、AIとの相互学習の方法やAI活用の成功例を紹介しています。
■ 調査レポート
「組織的学習でAIのインパクトを拡大する」
英語版はこちら
｢Expanding AI’s Impact With Organizational Learning」
■ 調査概要
AIについてのグローバル共同調査2020
- 調査方法：世界112カ国29業界の企業・組織のマネジャー層3,000名超へのアンケート調査、および大企業でAIに関わる取り組みを主導する経営幹部や研究者計17名へのインタビュー
- 実施時期： 2020年春
■ 日本における担当者
ロマン・ド・ロービエ （Romain de Laubier） マネージング・ディレクター & パートナー
BCGのデジタル・アナリティクス組織 GAMMAの北東アジア地区リーダー。産業財グループのグローバルリーダーシップチーム、およびコーポレートファイナンス&ストラテジーグループのコアメンバー。
パリ第9大学経済学部卒業。HEC経営大学院修了。米国の投資銀行、BCGパリ・オフィスでの勤務を経て、2019年1月よりBCG東京オフィス勤務。
■ 本件に関するお問い合わせ
ボストン コンサルティング グループ マーケティング 直江・嶋津・福井
Tel: 03-6387-7000 / Fax: 03-6387-0333 / Mail:
press.relations@bcg.com