生成系AI時代に“オワコン企業”にならないために　AIを使いこなせる企業になるためのポイント

AIを使いこなせていない組織はどうすればいいのか？

李奨培氏（以下、李）：次にいきましょうか。「使いこなせていない組織が使いこなせるようになるには」という話ですが、茶圓さんはいかがでしょうか？

茶圓将裕氏（以下、茶圓）：やはり育成が大事ですよね。教育研修、これに尽きるかなと思います。みなさん、なんとなく便利かなと思っているのですが、「どうやって業務で使おう」みたいな。その方法を知らないので、そこをある程度強制力を持って教え込んであげるのが個人的には大事だと思います。

なので、人材育成とツールの整備という点で、まずはいわゆる火縄銃をしっかりと提供してあげて、使い方までワンストップで教える取り組みが社内でできるのが理想です。それが無理だったら、社外のそういった企業に頼んで無理矢理にでもやらないと、本当にどんどんオワコン企業になってしまうのかなと、私は今すごく危なさを感じているところですね。

李：なるほど。木内さんはいかがですか？

木内翔大氏（以下、木内）：そうですね。ボトムアップでどこまで進められるかという話だと思います。だから茶圓さんがおっしゃっていた現場のリテラシーの教育に加えて、現場の活用リーダーの育成がやはり肝になってくるかなと思います。そういった意味で、先ほどの危機感、精神論、マインドの醸成や、ツールの使い方の教育を合わせてアンバサダーあるいはリーダーを社内で数十人単位で作っていくことは、やはりみなさん鉄板になりつつあるかなと思いますね。

茶圓：そうですね。

李：なるほど。

茶圓：ぶっちゃけ、たぶんほとんどの企業が売上向上で忙しくて、気合入れて（AIを）やる暇なんてほとんどないので、いかにがんばって未来に向けて投資するかだと思いますね。

木内：はい。なので部単位、現場単位で引っ張ってくれるリーダーをどれだけ増やせるかは肝になってくるかと思います。

李：組織の大きさによってアンバサダーという役割の動き方がちょっと変わるのかなと思っていて、数名のベンチャー企業では、たぶん勝手に広まると思うんですよね。

茶圓：確かに。

木内：そうですね。

李：隣で使っていて、「なんだ？　何使っているの？」みたいな。「俺もやってみようかな」となるのですが、大企業になるとなかなか現場に浸透しないので、やはりアンバサダーやそういった伝道師みたいな役割の人が必要になってくるのかなと思っています。

木内：そうですね。ディップさん（ディップ株式会社）も確か200名単位かな？　AIアンバサダーを育成して、全社3,000名の社員さんに教育をするというのを現場主導でやられているみたいです。GMOさんも、コンテストを開いたりして、現場から活用アイデアが出るような仕組みをされているので、やはりそういう会社がAIを使えるようになっているのかなと思いますね。

李：そうですね。我々も2023年はどちらかというとベーシックなAIリテラシーの向上に注力して、2024年には、各社単位でAIアンバサダーを置いて動かしてみようかなと、今計画している段階です。

AIプロジェクトを推進するためにはまず経営層が使う

李：それでは次のテーマにいってみましょう。「AIプロジェクトを推進する際、経営層がすべきサポート」ですが、木内さんはいかがでしょう？

木内：経営層がまず使うのがやはり一番重要かなとは思いますね。それこそこの間、孫正義氏が「まだ生成AIを使っていない人は人生を悔い改めたほうがいい」とまで言いました（笑）。

茶圓：癖の強いプレゼンがありましたね。

木内：僕も見て、すごく感動したんですけど。まさかね、孫社長の講演で（生成AI）を使っている人が1割というのはちょっと驚きました。

茶圓：そうですね。

木内：彼もまさにそれを活用して、すでに2023年だけで600件の特許のアイデアを出していますが、AIにアイデアを出させてそれを申請したということで、ご自身がかなり率先して活用しているのがうかがえます。GMOの熊谷代表もそうですし、率先して活用できるリーダーが、説得力と確信を持ってトップダウンで号令をかけていくのがまずは重要になってくるなと思います。

あとは先ほどの現場のリーダー育成ですね。リーダー育成をしていくことが重要になってくるので、それを幹部向けもやりますし、おそらく現場のボトムリーダーの育成も2、3層に分けてやっていくということでしょう。そうしていく上で、やはり社内の環境構築をしていかないといけないと思います。

大企業になってくると要件も厳しいので、社内全体でChatGPTなり生成AIがセキュアに使える環境を作っていってあげることも重要です。そして、ハード面の環境整備だけじゃなくソフト面の環境整備として、奨励金やコンテストなどを人事考課に組み込んであげて、生産性を向上させようとすることをきちんと評価することですね。

あとは僕らみたいな外部講師を使って研修をしたりするところですね。そういったかたちで環境整備をして、社内全体のリテラシーとマインドを醸成することが社長ができることなのかなと思っています。

李：なるほどですね。僕も孫さんに倣って悔い改めて前進しています。

（一同笑）

木内：使っていそうですよね。

茶圓：奨培さんは使っていそうですよね。

木内：奨培さんは使っていそうですよね。

李：（笑）。

コストの面を突破できるかどうかが鍵

李：茶圓さんはいかがでしょうか？

茶圓：もうほとんど木内さんのおっしゃるとおりですが、まずはツールの提供がベースですよね。GPT-4は高いんですよね。20ドルで（日本円にすると）3,000円なので、1人3,000円ってまぁまぁ経営者の判断が難しいんですよね。

木内：確かに。

茶圓：まずはそこを突破するかどうかが1つ。その上で教育して、最後にやはり報酬といったモチベーション管理なので、ツール、教育、モチベーションです。

モチベーションでいくと、キャリアパスなど人事考課まで踏み込まないと（いけない）。僕は昔、人事考課の人事評価策定などの仕事をしていたんですよ。やはりそこまで紐づけないとやらない人はやらないですよ。

たぶん興味がある人はもうやっているんですよ。こんなにメディアに囃し立てられていてもやらない人は、やはりシンプルに興味がないと思うんです。なので、そこまで入り込まないといけないのかもしれません。逆に意識高い人だけに使わせるのか？　というのはあると思うのですが、そんなところですかね。

木内：有料版でまとめて発注しても、1人3,000円ぐらいはかかっちゃうんですか？

茶圓：GPT-4が1アカウント20ドルじゃないですか。

木内：はい。

茶圓：企業向けChatGPTが他にもたくさんありますが、だいたいトントンぐらいですかね。

木内：なるほど。そのくらいの費用はかかるんですね。

茶圓：基本費用はありつつ、1人1IDで1,000円みたいな企業がほとんどです。いかんせんお金はかかるので、そことどう向き合うか。必要経費かなと思いますけど。

李：そうですよね。僕も今GMOインターネットグループ全体でのAI活用プロジェクトを推進しているのですが、やらない人、やらない組織はやはり積極的に踏み込めていないところがあると思います。

何が違うのかなと考えた時があって、やはり意識なのかなと思っています。一歩踏み込めていないところ、まだまだでしょというところは、何らかの不安や危機感、いわゆる認知的不協和を感じていて、今やれていない、やらない理由を並べて正当化しているのだと思います。

それを考えるのであれば、やるためにどういった課題をクリアすべきなのかに積極的に目を向けるべきなんじゃないかなと思っています。なんか僕がずっとしゃべっている感じがするんですけど、一応モデレーターなんですよね（笑）。

木内：確かに（笑）。

GMOインターネットグループにおける環境整備の裏側

木内：GMOの環境整備みたいな話をもうちょっと聞きたいなと思うんですけど。

李：環境整備ですか？

木内：ChatGPTをかなり早めに導入したと思いますが、Azure OpenAIでやったんでしたっけ？

李：えっと、会社ごとにいろいろと差はあって。

茶圓：なるほど。そこは現場に合わせて。

李：やはり先ほどの1人あたり20ドルはまぁまぁな費用なんですよね。

茶圓：まぁまぁ高いですよね（笑）。

木内：そこをどう意思決定したんですか？

李：本体（GMOインターネットグループ株式会社）でいうと、1,000人近くが在籍しているので。月に20ドルなので300万円ぐらいかかるんですよね。年間に換算すると3,600万円にもなる。

茶圓：そうですね。

李：なのでいち早く「Slack」上でAPIを使う方向に振り切りました。

木内：なるほど。

李：Slack上でChatGPTを提供したり。直近だとGPT-4VのAPIが使えるようになったので、画像の認識もできるようになりました。なので、精神論やトップの方針も大事なのですが、環境でのサポートもすごく大事なのかなと思います。

茶圓：確かに重課金だったらAPI利用のほうが安く済みますね。

木内：それが賢い方法ですね。チャットツールと組み合わせてAPI課金にすれば安くもなるし、利用も促進しやすくなりますね。

茶圓：そうですね。

李：我々はそうなんですよ。この前APIが改まった時にGPT-4 Turboがけっこう安くなって、今まで月に600ドル、700ドルの料金が掛かっていたのですが、200ドルぐらいに。

茶圓：いいですね。

李：3分の1ぐらいになりました。

木内：へー。すごい。

（次回へつづく）