問われる人間の価値　AIに代替されない強みとは

　フェーダー氏とともに基調講演に登壇した柳川氏は、AIを使いこなす時代の経営へと話を広げた。今や企業がAIを活用することは前提であり、問われるのはその先だ。

　AIによって、これまで社内に点在していたデータ分析が、一本の線としてつながり始めている。これは事実であるものの、柳川氏は「将来的に何が自社の価値になるかまでは、AIには完全に描き切れない」と指摘する。

　その理由は、AIが過去に起きたことのすべてを学習しているわけではないからだ。デジタル化されていない情報や、現場に蓄積されたノウハウは、まだAIに取り込まれていない。いわゆる「暗黙知」である。社内の暗黙知もまた、顧客データと並んでAI時代の競争力を左右する。

「暗黙知から湧き出てくるアイデアや未来の可能性を導く力は、現段階ではAIには代替されません。人間に残されたアドバンテージの一つなのです」（柳川氏）

　チームや個人の頭の中に眠っている暗黙知を、どう強みに転換していくか。それが、企業にとって大きな差別化要因になるというわけだ。フェーダー氏も「まったく同感だ」と話す。

「AIのアウトプットは、過去の履歴に基づく予測にすぎません。これまでの慣例や枠組みにとらわれずに新しいアイデアを生み出す創造性が、人間の価値となるでしょう」（フェーダー氏）

　もっとも、こうした付加価値を生み出すべきといわれても、現場からすれば「どうすればいいかわからない」と戸惑ってしまうだろう。だが、最初から大きな成功を狙う必要はない。柳川氏は「自身の業務範囲で、新しい工夫やアイデアを小さく積み重ねていけばいい」とポイントを挙げた。仕事における創造性は、やはり自らの経験値によるところが大きいからだという。

「過去のデータだけを見て、そのままAIで転用しようとすると、結局は現状維持にとどまってしまいます。過去に経験したことを未来につなげるために、人間の頭脳を使うのです」（柳川氏）

新たなデータを生み出す挑戦　それを受け止める組織の理想形

　ただし、個人の工夫だけでは限界がある。AIを使いこなし、そこに暗黙知を掛け合わせて成果を出すには、個人の努力だけでなく、働き方やそれを支える組織・環境も動かさなければならない。しかし現実には、多くの日本企業がAIを導入しても思うように成果を出せていない。そこで倉橋氏は「その構造的な要因はどこにあるのか」と柳川氏に問いかけた。

　柳川氏によれば、AIを全社的な組織の力に変えようとすると、AIの使い方だけでなく、使い手をどう評価するかなど、人事制度まで含めた組織改革が必要になるという。「ここが特に難しい」と付け加えた。

「日本企業には失敗を恐れる側面が強く、評価に傷がつかないよう、確実な道を選びたがる傾向があります。そうすると、すでに可視化されているデータしか手元に集まらず、AIの活用もその範囲にとどまってしまいます」（柳川氏）

　手元にあるデータの範囲でAIを使うだけでは、そのアウトプットは他社と大きく変わらない。大胆かつ実験的な取り組みで新しいデータを生み出すには、組織の体制ごと大きく変える必要があるのだ。

　組織を動かす解の一つが、柳川氏が挙げた人事評価である。この点について、フェーダー氏が次のように補足した。

「従来、企業は従業員が何時間働いたかを評価していました。しかし、この評価軸自体を成果に目を向けたものに変えなければなりません。AI活用においても、AIをどれだけ使ったかではなく、どれだけ効果的に使ったか。そこから何を学んでいるか。他者とどう協力し、失敗からどう学んでいるか。これらこそ、重視すべき評価軸です」（フェーダー氏）

　フェーダー氏が挙げたこうした評価のためのデータも、顧客データや社内の暗黙知と同様に、AI時代の企業価値を支えるものだ。柳川氏は「今まであまり可視化されてこなかった領域ではないか」と語る。

「多くの経営者は、従業員がどのように働いてくれているのかを把握した上で戦略を描くことができていませんでした。しかし、データの時代である今、従業員の働き方まで可視化し、その結果を事業成長のために活用していくべきです」（柳川氏）