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マーケター主導で進める生成AIの組織利用

生成AIの組織利用をマーケティングのように戦略を描いて実行する方法

 「マーケター主導で進める生成AIの組織利用」をテーマに、生成AIの組織利用がもたらすメリットと、マーケターがどのようにしてこの変革を主導できるかを、具体例とともに紹介する本連載。3回目はマーケティングのように生成AIの組織利用の戦略を描いて実現するための方法をご紹介します。

生成AIの導入はターゲット戦略が重要

 前回は、AIの組織利用における課題についてお話ししました。その中で、課題解決の鍵の1つとして下記を挙げさせていただきました。

 マーケティングのように戦略を描いて実行すること

 生成AI導入においては、"ターゲット戦略"が非常に重要になります。つまり、何を捨てるのかが非常に重要になるのです。なぜなら、すべてにおいて理想を突き詰めると、何も実行できなくなってしまうからです。捨てるべきものや選択すべきものを明確にしていくことが鍵となります。

 今回は、AIの組織利用における課題を解決していくために、まさに「マーケティングのように戦略を描いて実行すること」について、具体的な話をさせていただきます。

AI組織利用で策定すべき3領域

 シンプルに、下記3領域にやることを分けています。

①現状把握と目標設定

 最も重要なのは、今どのようなAI利用の状態にあるか現状をしっかりと認識することです。そして、目標(理想状態)とのギャップを認識することです。

②戦略の策定

 現状と目標とのギャップを解消していくために、どのように効果的にAI組織利用を進めるのかを決めます。敵は、非効率なAI組織利用です。どのようなやり方をとれば効果的に目標へ到達できるのか、その戦略を策定していきます。

③施策の改善

 生成AIの組織利用は、机上の計画通りには進みません。様々な人がいる中で、どのように利用が進んでいるかを把握し、施策効果の良否を見極め、改善を行っていくことになります。

 これから、その一つひとつについて、当社が実際に実施した例も踏まえながら解説していきたいと思います。

①現状把握と目標設定

世の中の生成AI動向の現状と将来予測

 まずは、外部環境と内部(自社)環境の把握から始めます。

 現在の生成AIが、どのような浸透フェーズにあり、今後どのように進化していくのかを把握し、自社や組織における働き方への影響を考察することから始めます。

 下記の図は、Gartner社が発表している生成AIのハイプ・サイクル図です。生成AIに対する期待度が減衰期(新技術登場時に期待度が大きく上昇した後に減退する経験的現象)に今後入るのではないか、といった視点や、これから3年の間に「経営・事業・オペレーション・人的資本」といった観点からどのような影響が予想されるか、という視点から将来予測を行います。

Gartner (2024年9月)の生成AIのハイプ・サイクル:2024年の図https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20240910-genai-hcに著者が追記
Gartner (2024年9月)の生成AIのハイプ・サイクル:2024年の図に著者が追記
生成AIの導入によって自社の環境がどうなるかを検討(著者作成)
生成AIの導入によって自社の環境がどうなるかを検討(著者作成)

 これは、単に生成AIのトレンドを把握するだけでなく、実際に組織に取り入れて成果を出すために、自社の具体的な業務シーンに基づいて、どのような仕事環境になるかを検討する作業です。

自社内利用状況の把握

 外部環境の次は内部環境の把握です。ここでは、自社や自組織において、生成AIがどのように使われているのか、現状を探ります。

 有効な手段としては、ヒアリングによる定性的な分析や、アンケートリサーチによる定量的分析があります。生成AIの利用状況や今後の利用意向を把握することで、組織・役職・職種やリテラシーといった様々な切り口から現状と将来のニーズを、分析することができます。

社内アンケートの内容(クリックで拡大します。著者作成資料)
社内アンケートの内容(クリックで拡大します。著者作成資料)

 社内アンケートで回答いただいた情報を、下記の軸で比較して分析を行っていきます。

  • 組織別分析:グループ内の企業別の比較分析
  • 職位別分析:部長職などの職位ごとの比較分析
  • 職種別分析:経営企画やマーケティング職などの職種別の比較分析
  • 利用頻度別分析:生成AIの利用頻度5段階別の比較分析
  • 利用レベル別分析:生成AIの利用リテラシー6段階別の分析
  • 戦略セグメント別分析:上記の分析軸の組み合わせから策定した戦略的セグメント別の比較分析

 たとえば、下記のグラフは、実際の生成AIの利用状況を職種ごとに比較した内容です。調査当時、既に社内で生成AI利用レベルの高い人向けの施策や、会社公認のツール提供を実施していた影響もあり、職種によって生成AIの利用率に大きな偏りが生じていました。

 ここから、最先端の生成AIツールを重点的に提供すべき職種や、まずは利用を広げるためにエントリーツールを提供すべき職種、さらには施策内容などの方針立てを行えるようになります。

業務における生成AIサービスの利用状況(実施した調査に基づいて作成)
業務における生成AIサービスの利用状況(実施した調査に基づいて作成)

 さらに、調査で「現在の生成AI利用率」「今後の利用意向率」を聴取しておくことで、近い将来における生成AIの利用ポテンシャルを定量的に算出することができます。これをもとにして、当面目指すべき目標ラインも設定することができます。

調査から見えてくるAI活用のポテンシャル(筆者作成)
調査から見えてくるAI活用のポテンシャル(筆者作成)

 実際に下記グラフは、現状の生成AIの利用状況に対して、「今は利用していないけれども利用したい」という利用意向を職種ごとに加えた数値です。将来の利用ポテンシャルを把握することで、近い将来に目指せる利用ラインを予測できます。そこから、どの職種にどの程度のポテンシャルがあるのかを把握することが可能です。

筆者所属企業におけるAI活用のポテンシャル(実施した調査に基づいて作成)
筆者所属企業におけるAI活用のポテンシャル(実施した調査に基づいて作成)

 自社で行うアンケート調査の項目を、外部で公開されているアンケート調査と揃えることで、比較できるようにすることも有効です。たとえば自社の利用状況は、世の中と比較してどの位置にいるのかが分かると、今後どの程度AI利用を浸透させていくべきかを検討できるようになります。

自社と世の中における生成AIの利用状況の違い(株式会社セレブリックス『営業における生成AI活用の実態調査レポート Vol.1』https://www.eigyoh.com/column/eisouken-04-sales-ai-katsuyouおよび自社調査をもとにグラフを作成)
自社と世の中における生成AIの利用状況の違い(株式会社セレブリックス『営業における生成AI活用の実態調査レポート Vol.1』および自社調査をもとにグラフを作成)

 利用用途については定量分析だけでなく、アンケート調査の自由記述でも内容を把握することで、見えていなかった具体的なニーズを発見できます。さらに定性的なデータは生成AIで分析することで、効率的に定量化を図ることができます。下記は、実際の分析の内容です。

社内アンケートの自由記述を分析した結果(クリックで拡大します。著者作成資料)
社内アンケートの自由記述を分析した結果(クリックで拡大します。著者作成資料)

 これらの分析をもとにして、現在の自社の状況と注力すべき“層”を発見することができ、また全体としては、「週に数回利用」という層を具体的な到達水準まで持っていくことを目標として設定することができました。

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この記事の著者

石田 拓己(イシダ タクミ)

スターティアホールディングス株式会社 マーケティング部 部長
クラウドサーカス株式会社 執行役員 CSO

博報堂でマーケターとしてマス領域&デジタル領域&メディア領域に9年半従事し、40を超える幅広いクライアント案件に携わる。その後マツダのグローバルのDXプロジェクトに出向して携わった後、DMM.com の経...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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MarkeZine(マーケジン)
2024/12/05 09:30 https://markezine.jp/article/detail/40504

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