章 1

リーダーシップ

章 2

才能と文化

章 3

ツール

章 4

ガバナンス

章 5

Impact

研究報告書

AI変革フレームワーク

大企業向けAI導入のスケーリングに関するデータに基づくガイド

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フレームワークの探求

The equあるt私on

大規模なAI変革は魔法ではなく、数学です。4つの重要な要素が増幅し、測定可能な影響を生み出します。

各要素が前者を基盤に積み重ね、その結果、高いインパクトを持つAI投資収益率(ROI)が生まれます。一つ取り除くと、方程式全体が崩壊します。

AI文化を確立できないリーダーシップは、誰も守らない命令を出す可能性が高いです。ツールのない文化は、実行力のない熱意を生み出す。ガバナンスのないツールは影のAIや潜在的なコンプライアンスの悪夢を生みます。リーダーシップのない統治は官僚主義となり、勢いを失います。

変換はループで行われます

最も成功したチームは、4つの柱すべてを共に進め、成熟の段階を経ていきます。

動員

起動

増幅

サステイン

組織はまず動員から始め、ビジョンや心理的な安全、障壁の除去、明確なガイドラインの設定を通じて基盤を築きます。

彼らは意図的にスケールアップすることで活性化されます。責任あるリーダーを指名し、AIの流暢さを推進し、ツールの使用を監視し、ガバナンス方針を正式化します。

最適化と拡大、リーダーの責任追及、AIアーキテクトの人員確保、ツールの統合、ガバナンスインフラの組み込みなどで、その影響力を増幅させています。

最後に、これらの要素は変容を永続的なものにすることで持続させます。このフレームワークを用いて、AIを中核業務に組み込み、報酬モデルを更新し、共有インフラを構築し、ガバナンスを取締役会レポーティングに統合します。

ですから、AIを始めたばかりであろうと、すでに深くAIの旅を始めているにせよ、状況は変わりません。4つすべてを正解すれば、AIが競争優位性になります。

中身:

01

02

03

ツール:フルオーケストレーションのための適切な技術スタックをチームに装備させる

04

ガバナンス:安全でスケーラブルな導入のためのガードレールを提供すること

05

リーダーシップ:ビジョン、緊急性、整合性の設定

Why this matters

26%

リーダーたちは、半数以上のAIパイロットが本格化に移行したと述べています

83%

AIの実行目標を「現実的」または「野心的だが達成可能な」と表現しています。

専任のリーダーシップが先頭に立たなければ、AIの取り組みはしばしば断片的な実験に散らばり、生産に至らない。Teamsは有望なパイロットを立ち上げ、調達の停滞やインテグレーションの煉獄で死んでいくのを見守ります。開発者は砂場から出ることなく素晴らしいプロトタイプを作り上げます。プロダクトマネージャーは、バックログに埋もれている変革的なユースケースを特定します。アイデアが悪いからではなく、権限や予算を持つ誰もそれを押し通す仕事をしなかったからです。

以下のデータ私たちの最近の研究報告書は顕著な信頼格差を明らかにしています。リーダーのわずか 26%が、AIパイロットの半数以上を本番環境に拡大したと答えた一方で、 83%がAI実行目標を「現実的」または「野心的だが達成可能」と表現しています。

言い換えれば、リーダーはスケーリングが可能だと信じているのです。彼らは同業者がそれを行っているのを見て、その可能性を理解し、ビジネスケースを承認しているのです。可能性を現実に変えるためのインフラがまだ整っていないだけです。

このギャップは、パイロット段階のAIプロジェクトと本番段階のAIでは異なるリーダーシップが必要だからです。パイロットには許可と予算が必要です。制作側には所有権と説明責任が必要です。

AIを通じたリード

Zapier、NerdWallet、Webflow、DoorDashのトップエグゼクティブが、AIの義務を実際のビジネス変革に変えている方法を共有します。リーダーたちがZapierのAIトランスフォーメーションフレームワークを活用して緊急性を生み出し、AIロードマップを構築し、チームのスキルアップを進め、大企業全体で取り組みを拡大する方法を、今後のウェビナーで学びましょう。

場所を確保

偉大なAIリーダーシップとは何か

動員

CEOレベルのCTAを策定する

起動

責任あるリーダーを指名し、戦略的な賭けを優先しましょう

増幅

リーダーに学びと成果の責任を負わせること

サステイン

AIをコアオペレーションに組み込む

動員: CEOレベルのCTAを策定する

リーダーが予算を承認する前に、なぜAIが重要なのかを明確に説明しなければなりません。CEOが立ち上がり、組織が何を築いているのか、なぜそれがビジネスにとって重要なのか、なぜタイミングが緊急なのかを明確に説明すると、何かが変わります。

リーダーシップとは、単にチームに実験の許可を与えることではありません。パニックを持たずに緊急性を生み出すことが大切です。すべての従業員が、AIがあなたの組織にとって選択的ではない理由を明確に説明できるようにすべきです。それは、話のポイントを暗記したからではなく、その重要性を本当に理解しているからです。

GPT-4 が 2023年3月にローンチされた際、ZapierのリーダーシップはAIの進歩のスピードが必然的に破壊をもたらすことを認識していました。APIドキュメントの作成、動作するコードの生成、チケットの要約、そして実際の知識作業ができた――まさに目覚めの合図だった。

そこで、ザピアー史上初の「コードレッド」を発表しました。すべての答えを持っているわけではなく、立ち止まっていることは選択肢にないと分かっていたからです。私たちは真実を伝えました。AIはここにいて、すべてを変えるのだと。そのメッセージは必ずしも万人に受け入れられたわけではありません。しかし、その瞬間に合わせる必要があり、組織全体がそれに集中したかったのです。

チームが目的を理解すると、なぜ障害を乗り越えなければならないのかがわかります。明確な「なぜ今なのか」がなければ、AIは注目を集めるために競い合うもう一つの取り組みに過ぎず、時間があればそこに溶け込むためのものになってしまいます。

GPT-4 コードの読み書きができ、特にAPIドキュメントも扱えます。これはZapierおよびソフトウェア業界全体に大きな影響を及ぼします。AIはあらゆる産業を変革するでしょう。Zapierは今、AIファーストの世界で足場を見つけるための競争に挑んでいます。

ウェイド・フォスター氏、CEO兼共同創業者、AIコードレッド発表

起動: 責任あるリーダーを指名し、戦略的な賭けを優先しましょう

拡張できるAI施策と停滞するAI施策の違いは、多くの場合、所有権の問題に帰着します。私たちのAI実行ギャップレポートほとんどの(81%)リーダーはパイロットから拡張への移行は 12 ヶ月以内にできると答えていますが、実務者の 91%はパイロット開始後に頻繁に中断を経験しています。それは技術のギャップではなく、リーダーシップのギャップです。

成功するには、資源の優先順位付けと配分を実際に権限を持つAI変革リーダーを任命することが必要です。委員会ではありません。毎月集まるワーキンググループではなく、AI変革を担い、それを実現する力を持つ一人の個人がいるのです。このリーダーは以下のことを可能にすべきです:

「賭け」は政治的要因ではなく、期待される価値創出に基づいて優先順位をつけましょう
パイロットだけでなく、人員数に加えサービスや工具も資金提供しましょう
見た目は良くないが不可欠なスケーリングインフラ、すなわちデータパイプライン、インテグレーション作業、ガバナンスフレームワークのための予算を割り当てましょう

戦略的なAIユーザーたちはこれを理解しています。彼らはパイロットの打ち上げだけでなく、技術予算の50%+をAIの実行向上に割く可能性がほぼ2倍高いです。彼らは、コストがかかるのはパイロットの構築ではなく、スケーリングを可能にするインフラの構築だと学びました。

「賭け」は政治的要因ではなく、期待される価値創出に基づいて優先順位をつけましょう
パイロットだけでなく、人員数に加えサービスや工具も資金提供しましょう
見た目は良くないが不可欠なスケーリングインフラ、すなわちデータパイプライン、インテグレーション作業、ガバナンスフレームワークのための予算を割り当てましょう

CEOやCFO、創業者、経営陣が常にAIを使っていなければ、企業がAI変革を成し遂げるのは非常に難しいと思います。

ニック・メータ

最高経営責任者

増幅: リーダーに学びと成果の責任を負わせること

変革が成熟するにつれて、責任は「試みましたか?」から「何を学びましたか?」へと、そして「どのような影響を与えたか?」へと変化します。この段階のリーダーはJ曲線の期待値を管理し、生産性が向上する前に低下する可能性があることを認識しています。各フェーズに2週間の回顧録を組み込み、各マイルストーンを期限ではなく軌道修正の機会として扱っています。彼らは「速い失敗」を祝福し、それが学びを生み出すこと、そして明確な成功指標に基づいて進捗を追跡しています。

データは興味深い話をしています。実務者の 78%がリーダーシップのタイムラインを現実的に捉えてくださいしかし、 75%はリーダーが実行の難しさを過小評価していると考えています。チームはタイムラインが間違っていると言っているのではなく、リーダーシップが予想するよりも道のりが厳しいと言っているのです。だからこそ回顧展は重要なのです。だからこそ、速い失敗を祝うことが重要なのです。習得は完璧よりも速いです。

私たちはまさにこの変革的なプラットフォームシフトの真っ只中にいます。私が思いつく最も良い例えは、モバイルが普及した時です。モバイルに手を出す企業もあれば、それに賭ける企業もありました。そして、モバイルに本気で賭けていた企業は、この決定的な新市場が自分たちに開かれているのを見たのです...少しだけ手を出した人たちはそこまで進みませんでした。

Jon Noronha

共同創業者

サステイン: AIをコアオペレーションに組み込む

AI変革を実際のビジネス運営に組み込むことで、AIの能力が可能性を形作る戦略会議、AI投資が標準的な予算編成や計画、AIリスクと他の大企業リスクを同時に監視するガバナンスレビュー、AIの流暢さをコアコンピテンシーとする人材計画など、その変革は自己持続的と考えることができます。

この段階では、各部門長が自分の領域におけるAIの影響について責任を負っています。AIレビューはリーダーシップ会議の常設議題となり、特別なプロジェクトの更新ではなく、日常的な業務として扱われます。変革リーダーは、AI施策を直接実行するのではなく、他者が実行できるインフラの提供へとシフトします。AIが「プログラム」ではなく、仕事の成り行き方へと進化したとき、それは持続可能性に到達したのです。

リーダーシップ自己評価

AIの進歩に 10%+の時間を割けるエグゼクティブスポンサーはいますか?

すべての従業員が、なぜAIが私たちのビジネスにとって重要なのか、そしてなぜ今なのかを明確に説明できますか?

優先順位付けと資源配分の権限を持つ責任あるリーダーを任命しましたか?

私たちの予算はパイロットだけでなくインフラの拡大にも割り当てられているのでしょうか?

次のステップ: もし2つ以上「いいえ」と答えた場合、 AIトランスフォーメーションの専門家の一人にご予約くださいリーダーシップの整合性を築くこと。

章 2

才能と文化:AIの流暢さと実験を育む

Why this matters

AIを効果的に使える人材や、実践的な実験の余地を作る文化がなければ、AIの導入は表面的なものにとどまります。ライセンスは多いですが、変化はほとんどありません。ツールは放置され、従業員は自動化できる煩雑なタスクに溺れている。

データは明白です。私たちの調査では、実務者の 95%が前進するよりも消防活動の実行問題を報告することが多く、AI実行に関して「一貫して積極的に対応している」組織はわずか 22%です。これはツールの問題ではなく、文化の問題です。消防がデフォルトモードになると、実験は終わります。日々の作業を水中で直していると、新しいツールを学ぶ余裕はありません。

95%

前進するよりも消防活動の実行上の問題を報告します

22%

組織はAI実行において「一貫して積極的」です

この悪循環を断ち切るには、善意以上のものが必要です。特にチームが忙しい場合、実験の時間を確保するための構造的な変更が必要です。

素晴らしいAIファーストの才能と文化とはどのようなものか

動員

心理的な安全と実験の文化を築く

起動

実践的な学習でAIの流暢さを高めましょう

増幅

社内AIの専門家を選定し、役割やチームを再設計します

サステイン

人員比率、インセンティブ、報酬の更新

動員: 心理的な安全と実験の文化を築く

変革は文化から始まります。具体的には、新しいことに挑戦し、フィードバックを交換し、キャリアへの影響を恐れずに実験できる文化です。この段階で組織はアーリーアダプターを特定し、積極的に実験を促します。

これはソフトワークではなく、基礎的な作業です。心理的な安全がなければ、人々はリスクを取ろうとしません。それによって、彼らは限界を押し広げます。その差はすぐに積み重なっていきます。

私が一番の違いを感じるのは、実験文化と、いじったり遊んだりする意欲だと思います。AIによって最も多くの総価値が生まれている企業は、ビジネスのあらゆる側面からこの実験を奨励している企業です。

ハウィー・リウ
共同創業者兼CEO

起動: 実践的な学習でAIの流暢さを高めましょう

ウェビナーや幅広く焦点を絞ったコースは流暢さを養いません。Teams はAIを活用することでAIの使い方を学びます。データがこれを裏付けています。ピアラーニングとハッカソンが最も効果的なスキルアップ方法として挙げられており、リーダーと実務者の約 30%が挙げています。コースや認定資格は?ほとんど意識が入らない。

勝ち誇る組織は、チームがAIを使って実際の作業に取り組むための週2時間の「ビルドブロック」を作成し、仮想のユースケースではなく、日々の仕事で同時にこなす実際のタスクに取り組んでいます。組織はまた、従業員が自分たちが作ったものを共有し、「ワークフローを示す」Slackチャンネルを運営するピアラーニングセッションを開催することも可能で、 100+の例を誰でもコピーして応用できます。

最も重要なのは、採用基準や役割の能力にAIの流暢さを組み込んでいることで、これは任意ではないことを示しています。企業は新入社員にAIの流暢さを持たせるか、迅速に身につけることを期待しています。

この測定の変化は示唆的です。現在、リーダーの 50%が自己申告の利用率や信頼度ではなく、ビジネス成果(ROI、効率向上、生産性向上)を通じてAIの流暢さを測っています。3つのAI流暢性モデルが登場しました。

インパクト重視の組織は 、効率向上、成果品質、財務的影響によって流暢さを測定します。
能力重視の組織は 、マネージャーの評価や熟練度の検証を通じてそれを測定します。
エンゲージメント主導型組織は 、信頼度と参加率を通じてそれを測定します。

重要なのは従業員が何を知っているかではなく、彼らが何を築くかです。修了したコースではなく、従業員一人当たりに構築されたワークフローを追跡しましょう。ライセンス利用ではなく、AIや自動化によって節約された時間を測定しましょう。ボーナスはAIツールへのアクセスではなく、AI駆動の成果に結びつけましょう。私たちの研究は、リーダーの46%は、給与や昇進はAIの流暢さに依存すると答えています 2026において。

インパクト重視の組織は 、効率向上、成果品質、財務的影響によって流暢さを測定します。
能力重視の組織は 、マネージャーの評価や熟練度の検証を通じてそれを測定します。
エンゲージメント主導型組織は 、信頼度と参加率を通じてそれを測定します。

大企業全体で、3つの測定モデルが登場しました

インパクト駆動型AI流暢さ

流暢さは測定可能な成果によって評価されます。流暢さはパフォーマンスに相当します:AI使用に直接結びついた効率、出力品質、または財務的影響の向上が実証されています。

能力主導型AI流暢さ

流暢さは観察可能な行動や熟練度の検証によって測定され、通常はマネージャーの評価や正式な認定、または一貫した技術的アプリを確認する評価によって行われます。

エンゲージメント主導のAI流暢さ

流暢さは自信と参加度を反映し、従業員の自己レポーティングを通じて安心感、採用傾向、文化的影響力を理解することになります。

私たちはニューヨークでAIエンネーブルメントワークショップをパイロット実施し、エンジニアたちは自分たちの運用方法が大きく変わって帰ってきました。私のチームのあるシニアエンジニアは、ワークショップから戻った後、コードを書かずに純粋に促されてマイルストーン全体を試行しています。これがAI支援からAI優先への移行です。本当の価値は、仕事から2週間離れて、深く探求できる時間と空間があることにあります。

Demet Dagdelen

成長・AIシステム担当副社長

増幅: 社内AIの専門家を選定し、役割やチームを再設計します

変革が成熟するにつれて、組織はAIアーキテクトやビルダーと呼ばれる社内専門家を指名し、チームがAIソリューションの実装を支援する役割を担います。これは外部のコンサルタントが3ヶ月間パラシュートで現れるわけではありません。彼らは技術とビジネスの文脈の両方を理解している従業員であり、明確な任務のもと正式な役職に採用または昇進します。

役割やチームは新しい働き方に合わせて再設計されます。マーケティングチームには自動化の専門家が含まれます。財務チームはAI搭載のアナリティクス役割を持っています。オペレーションチームはAIオーケストレーションリードを担当しています。組織はスプリント能力の 10%をAI実験に充て、探索のために「ノーミーティングフライデー」を設け、3スプリントルールを施行します。つまり、手作業で3回やったらスプリント4回で自動化するというルールです。

データはこのアプローチを支持しています。私たちのデータに基づき、今後1年間でリーダーたちはAIの実行を改善するために人材とプロセスに多大な投資を計画しています。 45%は既存スタッフの再訓練とスキルアップに取り組み、 24%は社内AIチャンピオンの育成に取り組んでいます.実践者もこの変化を繰り返しています。 48%は既存チームのスキルアップへの投資を望み、 33%はより強力な内部チャンピオンを望んでいます.人々は置き換えられたいのではなく、より大きな影響を与えるためのツールを身につけたいのです。

[支援的なAI推進リーダーシップ]は、実験のための空間を守りつつ、測定の厳密さを求めるように見えます。私のリーダーシップは、最終的に35 百万ドルの無駄な広告費を暴露するジオペリテストインフラを構築する余地を与えてくれました。この発見は、私たちの成長戦略全体の再構築を必要としました。それは居心地が悪いですね。AIを前面に置くリーダーシップとは、AIが明らかにするものに基づいて行動する意欲を持ち、単に技術を称賛するのではなく、また、可観測性、ガバナンス、トレーニングといった退屈な部分への投資も含まれます。

Demet Dagdelen

成長・AIシステム担当副社長

サステイン: 人員比率、インセンティブ、報酬の更新

勝つ組織は、単にログに記録された時間だけでなく、AI駆動のインパクトを反映して報酬を更新します。人員比率はAIによる生産性向上に合わせて変化します。つまり、自動化によって3人が以前5人でできていたことをできても、組織は必ずしも人員削減を意味しません。そうすれば、その2人をより価値の高い仕事に再配置できます。インセンティブはAIによる成果を報い、報酬モデルは時間ベースの指標を超えて進化しています。

ここでの文化的なメッセージは強力です。人々が仲間がAIで成功し、認められ、AI主導のインパクトに対して報酬を受けているのを見ると、採用は自然なものとなります。押す必要がなくなり、人々が引っ張り始めるのです。

才能と文化の自己評価

従業員はAI実験のための専用で保護された時間を持っているのでしょうか?

流暢さは成果(人々が作るもの)で測っているのか、～の比較または～の違い入力(学んだもの)で測っているのか?

AIの流暢さは採用基準や役割の能力に組み込まれているのでしょうか?

AI主導の影響を反映するように役割や報酬を再設計しましたか?

次のステップ: もし2つ以上「いいえ」と答えた場合、 AI変革の専門家の一人にお時間をいただきましょう実践的な学びを文化に根付かせることです。

章 3

ツール:フルオーケストレーションのための適切な技術スタックをチームに装備させる

Why this matters

適切なツールやオーケストレーションレイヤーがなければ、最も熟練したチームでもインテグレーションに行き詰まります。彼らは孤立して素晴らしいワークフローを構築しますが、それらのワークフロー同士が相互に連携できないことに気づきます。彼らはあるプロセスを美しく自動化し、次のステップに手動で繋ぐのに何時間も費やします。インテグレーションがなければ、AIや自動化は大企業全体に流れ込むのではなく、孤立した地域にとどまります。

データがこれを裏付けています。リーダーの 46%がこう答えていますインテグレーションの複雑さとシステムのスプロールは、最も克服困難な障壁です—次の三つの障壁を合わせたのとほぼ同じくらいの量だ。実務側では、インテグレーションの遅れや政策の遅延が最大の障害だと指摘しています。しかし、ここに示唆に富んだ統計があります: インテグレーションとワークフロースキルは、リーダーが挙げる人材ギャップのトップリストです。 32%で、技術的なAIの専門知識を上回る22%です。ボトルネックはAIを構築することではなく、AIを他のすべてとつなげることにあります。

だからこそ、ツールの選択は多くの組織が思っている以上に重要です。統合が容易なツールとカスタムエンジニアリングが必要なツールの違いが、AIが拡張するか停滞するかを決定します。

46%

多くのリーダーは、インテグレーションの複雑さとシステムのスプロールが最も克服困難な障壁だと述べています

優れたAIツールとはどのようなものか

動員

AIツール購入の障壁を和らげ、データの準備状況を評価する

起動

使用中のモニターツールとモデル

増幅

AIツールスコアカードを作成しましょう

サステイン

共有インフラを構築し、ツールを統合してチームをつなげます

動員: AIツール購入の障壁を和らげ、データの準備状況を評価する

AI成熟の初期段階では、摩擦を取り除き、基盤を理解することが目標です。チームはZapier、ChatGPT、Claude、Cursor、そして様々な副操縦士といった異なるAIツールを独立して実験しています。

組織は予算編成と調達を効率化し、実験が承認待ちで終わらないようにしています。彼らはデータの準備状況を評価します。データがどこに存在し、どれだけクリーンか、現在どのようなガバナンスが存在するかを。この段階では、標準化よりも学習が優先されます。まだ中央集権的なインベントリはなく、実験を可能にすることに重点が置かれています。

これは重要な点です。なぜなら、どんなに優れたAIツールでも、データが混乱していたり、分断されていたり、アクセス不能だったりすると失敗するからです。必要なものにアクセスできないツールを標準化してからよりも、早期の実験段階でデータの問題を発見する方が良いです。

起動: 使用中のモニターツールとモデル

チームがAIを使い始めると、可視性が極めて重要になります。組織はAIツールや使用パターンの中央インベントリを作成し、どのツールが、どのモデルが、誰によって、どのような目的で使われているかを監視しています。どのツールが価値を提供しているか、どのツールが放置されているかを評価し、インテグレーションのボトルネックを早期に特定します—アーキテクチャ上の問題になる前に。

25%のリーダーが最も効果的な実行戦略としてツールやプラットフォームの標準化を挙げています。この段階から標準化が始まり、ベンダーの約束ではなく実際の利用状況のデータに基づいて行われます。

増幅: AIツールスコアカードを作成しましょう

組織は、継続的な投資を正当化するツールを追跡する正式なスコアカードを作成します。各ツールの使用状況、信頼性、ROIを追跡します。次に、どのツールを技術スタックの一部として標準化し、どのツールを廃止するかを特定します。そこからチームは重複するツールを統合し、10+を蓄積するのではなく、12コアAIプラットフォームを選択します。システムをつなぐオーケストレーション層を選択し、統合できないツールを廃止し、スプロール防止のための「ツールガバナンスボード」を設置します。

この相関関係は顕著です。自称戦略的AIユーザー、つまり測定可能なビジネスインパクトを持つAI駆動のワークフローを設計・最適化する人々が、 3です。8Xは自社の組織を一貫して積極的であると表現する可能性が高いです。ツールの規律は実行規律を生み出します。

サステイン: 共有インフラを構築し、ツールを統合してチームをつなげます

サステインフェーズは断片化からオーケストレーションへと移行することだ。組織は 1、つまりコアプラットフォーム2 統合できますそして、別々のポータルを作るのではなく、既存のワークフローにAIを組み込むことができます。例えば、Slack内のAIトリガー、CRMに埋め込まれた自動化、Eメールで配信されるAIサマリーなどです。彼らはモノリシックなプラットフォームよりもコンポーズ可能なアーキテクチャを選び、オールインワンスイートではなくモジュラーツールを用いて構築し、ベンダーロックインよりもAPIやインテグレーションを重視しています。

Zapierのようなオーケストレーションプラットフォームここで重要なのは、カスタムコードなしで何千ものアプリをつなげるからです。ノーコード、ローコード、フルコードのアプローチで複雑なワークフローを自動化し、あらゆる機能にインテリジェントシステムを展開すること。エンジニアリングの人員を拡大せずにインテグレーションを拡張する。プロジェクト作業ではなくインフラとしてインテグレーションが実現すれば、組織全体の完全なオーケストレーションが可能になります。

私たちは「インターフェースとプリミティブ」層で標準化し、一つのベンダーに賭けるのではなく、目標はプロバイダーの柔軟性と、共有インフラを通じて一度だけ支払うインテグレーション税であり、すべての製品で繰り返し支払われるのではなく、新しいツールがコアプリミティブにクリーンに接続できず、オプトイン利用をサポートし、透明性とデータ責任に関する期待に応えられなければ、何百万ものサイトに導入する価値はありません。

メアリー・ハバード

エグゼクティブ・ディレクター

AIツールの自己評価

チームが実験できるように調達の障壁を取り除きましたか?

チームがどのAIツールやモデルを使っているのか、可視化は可能でしょうか?

利用率、信頼性、投資収益率(ROI)を追跡するスコアカードは確立されていますか?

ボトルネックのない連携を可能にする共有インフラに統合しているのでしょうか?

次のステップ: もし2つ以上「いいえ」と答えた場合、 AI変革の専門家の一人にお時間をいただきましょうスタックを監査し、オーケストレーション戦略を構築すること。

章 4

ガバナンス:安全でスケーラブルな導入のためのガードレールを提供すること

Why this matters

63%

一部の実務者は正式な承認なしにAIツールを使用したことを認めています

58%

例えば、ガバナンスは実行を遅らせるだけでなく、むしろ実行を遅らせるとします

85%

リーダーたちはAIの使用をリアルタイムで監視できると完全には自信を持っていません

ワークフローにガバナンスが組み込まれていないと、AIの導入はROIよりもリスクを生み出します。しかし、あまりにも制限的すぎるガバナンスはイノベーションを始まる前に殺してしまいます。この緊張は明確で測定可能です。実務者の 58%は、ガバナンスが実行を遅らせるよりもむしろ遅らせると考えている一方で、指導者の 73%は、あまりにも制限的なガバナンス政策の方が緩すぎる政策よりも害を及ぼすと考えています。両グループともガバナンスが重要だと認めていますが、良いガバナンスとは何かについては合意できないのです。

一方で、実務者の 63%が正式な承認なしにAIツールを使用したことを認めており、 85%のリーダーはAIの使用をリアルタイムで監視できる自信を持っていません。シャドウAIが繁栄しているのは、公式チャネルが遅すぎると感じられ、リーダーたちはシャドウAIの存在を把握していないためです。

答えはガバナンスの減少ではなく、より速いガバナンスです。「はい、安全にどうやってやるか教えてください」と言うのではなく、「もしかしたらエスカレーションして3週間後に返事します」と言うのではなく、ガバナンスです。

シャドウAIは通常、摩擦の症状です。人々は仕事を進めようとしているのに、承認された道筋が遅すぎたり曖昧だったりします。私は明確な境界線を引いたイネーブルメントに傾いています。公開または直接の指針を提供し、安全なツールへのアクセスを容易にし、外部ツールに絶対に入れてはいけないデータをはっきりと伝えましょう。叱っても影の行動を消すことはできません。正しいことを最も簡単なものにすることで、それを排除します。

メアリー・ハバード

エグゼクティブ・ディレクター

優れたAIガバナンスとは何か

動員

AI利用に関するガイドラインを確立する

起動

AIタスクフォースを設立し、基礎的な方針を正式化します

増幅

卓越したガバナンスセンターの設立

サステイン

AIガバナンスを経営幹部および取締役会レベルのレポーティングに統合する

動員: AI利用に関するガイドラインを確立する

最初のステップは明確化です:何が安全に使え、何が制限され、何が審査が必要なのか?現段階では、チームは独立して様々なAIツールを実験しており、シャドウAIが登場しています。これは人々が無謀だからではなく、仕事をこなそうとしているからです。組織は、何が安全かを明確にするガイドラインを定め、可能な範囲を制限するのではありません。リスクティアを定義し、リスク許容度の範囲内で実験を促します。彼らはInfoSecのレビューを簡単にし、チームがシャドウAIに押し付けられることはありません。

明確なガイドラインチームに前進する自信を与え、回避策を強いる障害物を生み出さない。境界を知ることで、その中を自由に行動できるようになります。

起動: AIタスクフォースを設立し、基礎的な方針を正式化します

AIの導入と利用が拡張するにつれて、ガバナンスには構造が必要です。組織は、AI変革リーダー、法務、セキュリティ、コンプライアンス、ビジネス関係者を含む部門横断的なガバナンス評議会やガバナンス作業部会を結成できます。議会は低リスクツールを迅速に管理し、チームが承認まで数週間待たずに済みます。さらに顧客データに関わる高リスクツールや重要な意思決定の自動化を厳密に評価します。セルフサービスの機能を拡張し、チームがガバナンスされた枠組みの中で安全に構築できるようにします。

最も重要なのは、ガバナンスグループが基礎的な方針を正式に定めることです。何が許容され、何が制限されているか、データの流れを定義します。彼らはデータ処理の期待値を文書化し、誰も見つけられないようなSlackスレッドの奥深くに埋もれていないアクセス可能なポリシードキュメントを作成します。

45%

多くの組織が自社のAIポリシーを完全に文書化していると述べています

AIポリシーを完全に文書化したと答える組織はわずか 45%です。アライメントは 50%が「やや非公式」と表現しています。この非公式さは混乱を生み、実行を遅らせます。ドキュメント作成は官僚主義ではなく、明確さです。

ガバナンスは可観測性を可能にするべきであり、不要な官僚主義を生み出すべきではありません。私のアプローチは、チーム間で何が起きているかをある程度標準化しつつ、ツールの使い方を決めないことです。セキュリティトレーニングのためのガバナンス、重複作業の防止、そして私たちが構築するものが実際に拡張できるようにするためのガバナンスが必要です。しかし目標はコントロールではなく、共有の可視性です。成長チーム間で行われている実験を見ると、お互いに学び合います。みんながサイロで動いていると、私たちは並行発見にお金を使い果たしているだけです。軽いガバナンス、強い可観測性。

Demet Dagdelen

成長・AIシステム担当副社長

増幅: 卓越したガバナンスセンターの設立

この段階で、ガバナンスは専任の専門知識を持つ組み込みインフラとなります。ここから組織はガバナンスセンター・オブ・エクセレンスを設立し、AIガバナンスのベストプラクティスに特化した専任チームを築きます。可能な限りガバナンスを自動化します。ワークフローに直接組み込まれた事前承認されたAIモデル、手動レビューではなく**デプロイ**前の自動ポリシーチェック、ITや経営陣がリアルタイムで確認できる使用状況ダッシュボード、プラットフォームレベルでの権限の強制などです。

すべてのデプロイに完全な可視性を組み込むことが不可欠であり、事前のチェックリストには可観測性セットアップを含めるべきです。すべてのAIワークフローには明確な所有者とエスカレーション経路があり、自動アラートはポリシーの例外を即座にフラグ付けします。

99%

多くのリーダーは、プロジェクトの失敗を事後に知る

ここでのデータは非常に厳しいもので、リーダーの 99%は、ライブダッシュボードや自動アラートではなく、マネージャーからのエスカレーションや非公式なフィードバックを通じてプロジェクト失敗を事後に知っています。リーダーシップが問題を知った時には、すでにダメージは起きています。

サステイン: AIガバナンスを経営幹部および取締役会レベルのレポーティングに統合する

ガバナンスはリーダーシップの会話に統合されると戦略的になります。AIリスク、利用パターン、政策例外が理事会の標準課題となります。月次ガバナンスレビューは逸話ではなく実際の使用データを用い、これらのガバナンス指標はリーダーシップの説明責任に結びついています。

組織は、チームが承認なしで実験できる「セーフゾーン」を設けた柔軟な枠組み、実際のリスクに基づく段階的な承認プロセス(低リスクは自動承認、中リスクはマネージャーの承認、高リスクはガバナンス委員会に提出)、そして非公式な前提のない明確な文書化された方針を設けています。

取締役会が四半期ごとにAIガバナンスについて質問すると、リーダーシップは注意を払います。ガバナンスはもはや任意ではなく、戦略的なものになります。もはやチームがノーと言うのではなく、安全に「はい」と言う方法を見つけるのはチームです。

ガバナンス自己評価

何が安全で何がレビューが必要かについて、明確で文書化されたガイドラインはありますか?

AIガバナンス作業部会や評議会を設立しましたか?

チームはすべてのものに対して手動承認なしに、ガバナンスされたフレームワーク内で安全に構築できますか?

AIガバナンスは経営幹部や取締役会レベルのレポーティングに統合されていますか?

次のステップ: もし2つ以上「いいえ」と答えた場合、 AI変革の専門家と時間を予約しましょうスピードを可能にするガバナンスを構築すること。

章 5

成果:影響

4つの要素すべてが揃うと、変換は測定可能になります

これら4つの変数のいずれかを除けば、AIのROIは無視できるほどのものになります。4つすべてを正解すれば、良い結果は倍増します。

インパクトは組織の成熟度によって異なります。まだ導入を証明している大企業もありますが、そもそも人々にAIを使わせることは可能でしょうか?他の企業は生産性向上を示しており、AIは時間とコストを節約しているのでしょうか?最も成熟した組織は、AIに直接結びついた測定可能なビジネス成果を示しています。収益を加速させ、離職率を減らし、利益率を向上させ、成長を可能にしたのでしょうか?

リーダーシップ

才能と文化

ツール

ガバナンス

Impact

影響とは何か

大企業リーダーが好むAI成功指標

30% — 測定可能なビジネス成果(ROI、効率、コスト削減)の実現

27% — AIでより高い割合のワークフローを自動化する

19% — 従業員のAI導入拡大

19% — 大規模生産を達成するパイロットを増やす

5% — ガバナンスのマイルストーンを達成する

リーダーが次に成功を描くとき、彼らは明確に測定可能な成果と拡張を指し示します。リーダーが優先した成功指標のトップは、測定可能なROI(30%)でした。これらは虚栄心の指標ではなく、精査に耐えられる取締役会レベルの数字です。影響を測定する方法には以下のようなものがあります:

営業チームがより早く契約をまとめられることで収益の加速
サポートチームが人の介入なしにチケットを解決するため、コスト削減
効率向上は人員削減や容量拡大につながります
効果的なインパクト指標は、導入率、ツールアクセス、トレーニング完了といったインプットから、収益、コスト削減、回収時間、品質改善といったアウトプットへと移行します。

営業チームがより早く契約をまとめられることで収益の加速
サポートチームが人の介入なしにチケットを解決するため、コスト削減
効率向上は人員削減や容量拡大につながります
効果的なインパクト指標は、導入率、ツールアクセス、トレーニング完了といったインプットから、収益、コスト削減、回収時間、品質改善といったアウトプットへと移行します。

上記のグラフに示すように、リーダーの 27%が追加のワークフローの自動化を優先しており、孤立したパイロットから企業全体のオーケストレーションへのシフトを示しています。これは「この一つのプロセスを自動化した」から「営業、サポート、オペレーションのワークフローの 40%を自動化し、それらすべてが相互に連携している」へと移行したことです。自動化が例外的ではなく、普通のものになり始めるポイントです。

さらに 19%のリーダーは、従業員AIの普及拡大を優先しています。これは一見入力指標のように思えるかもしれませんが、実際には文化の成果指標です。AIの流暢さが専門スキルではなくコアコンピテンシーになるとき、例えばマーケティングが自ら自動化されたワークフローを構築したり、財務が独自のアナリティクスを展開したりするとき、組織は根本的に変革を遂げています。

ハイパフォーマーからの投資シグナル

勝つ組織がどこに投資するかが、インパクトを生み出す要因を明らかにします。45%が既存スタッフの再訓練とスキルアップを行い、変革には単なる人員数だけでなく人材の能力も必要だと認識しています。24%は社内AIチャンピオンを構築し、ピアツーピアネットワークを構築してオーガニックな導入を促進しています。56%は、技術予算の少なくとも4分の1をAIの実行に投資しています。ツールの購入だけでなく、その周りのシステム構築にも費やしています。

パターンは明確です。ツールだけでなく人材に投資する組織は、最も高いリターンを得ています。

成功するAIプロジェクトに共通する要素

実務者にAIプロジェクトが成功した理由を説明するよう求められたところ、4つのパターンが一貫して現れました。

明晰さ。初日から明確な目標、曖昧な「AI活用」という曖昧な指示ではなく明確なユースケース、そして全員が理解し合意できる透明な成功指標を開始前に提供すること。
コラボレーション.エンジニアリングが何かを作り、オペレーションが後で使い方を考えるような、分断された取り組みではなく、部門横断的なチームが存在します。キックオフ時だけでなく、ライフサイクル全体にわたるリーダーシップサポート;そして、プロセスに組み込まれたピアラーニング。
プロセス。小さく始めて素早く反復し、開始後から無理やり付けるのではなく、監視やフィードバックループを組み込みの形で組み込み、現実的な期待値を早期に設定し、学習に応じて調整しましょう。
基礎。クリーンなデータと強力なデータ品質、構築前に許可される範囲を定義する適切なガバナンスフレームワーク、そして構築前にインテグレーション計画を立てること――接続が必要なものを作る前にシステムがどのように接続するかを把握することです。

実務者にAIプロジェクトが成功した理由を説明するよう求められたところ、4つのパターンが一貫して現れました。

明晰さ。初日から明確な目標、曖昧な「AI活用」という曖昧な指示ではなく明確なユースケース、そして全員が理解し合意できる透明な成功指標を開始前に提供すること。
コラボレーション.エンジニアリングが何かを作り、オペレーションが後で使い方を考えるような、分断された取り組みではなく、部門横断的なチームが存在します。キックオフ時だけでなく、ライフサイクル全体にわたるリーダーシップサポート;そして、プロセスに組み込まれたピアラーニング。
プロセス。小さく始めて素早く反復し、開始後から無理やり付けるのではなく、監視やフィードバックループを組み込みの形で組み込み、現実的な期待値を早期に設定し、学習に応じて調整しましょう。
基礎。クリーンなデータと強力なデータ品質、構築前に許可される範囲を定義する適切なガバナンスフレームワーク、そして構築前にインテグレーション計画を立てること――接続が必要なものを作る前にシステムがどのように接続するかを把握することです。

これらは革命的なインサイトではなく、高インパクトの組織が一貫して実行している地味な基本原則です。成功と失敗の違いは、しばしば卓越した才能ではなく規律に帰着します。

トップ大企業リーダーがどのようにチームを変革しているかを学ぶ

リーダーシップが私たちのフレームワークの第一の柱であるのには理由があります。AIの影響は、専任の社内チャンピオンが方向性を設定し、緊急性を生み出し、AIを実際のビジネス目標に整合させることで拡張されます。しかし、あなたの組織には単なる命令以上のものが必要です。

3月4日水曜日のウェビナー「AIを通じたリード:トップ経営者がAIの義務を実際のビジネス変革に変える方法」にぜひご参加ください。DoorDash、NerdWallet、Webflowの**大企業**リーダーたちが、**AI**の明確なビジョン、指導的な連合、そして完璧よりも学ぶことを報いる文化をどのように築いているかを学びましょう。

AIを通じたリード:トップ経営陣がAIの義務を本当のビジネス変革へと変えている方法

3月4日水曜日
10 午前 PT

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