生成AIを経営戦略に取り入れる　BCG流活用術

※本記事は日経電子版タイアップ記事広告「生成AIの活用が企業に革新と新たな成長をもたらす」の転載です。

生成AI（人工知能）の技術革新が進むなか、世界中の企業がビジネス活用を模索し始めている。生成AIは社会全体に影響を及ぼし、企業にとっても単なる業務効率化にとどまらず、競争力強化に向けた大きなチャンスと言える。いま、企業は生成AIの可能性をどのように捉えているのか。導入に際してどのようなリスクがあるのか。求められる人材はどう変わるのか。日本企業にもたらす未来とは――。ボストン コンサルティング グループ（BCG）の生成AIに関するエキスパートである豊島 一清氏、中川 正洋氏、高柳 慎一氏が、生成AIを導入する際に検討すべき5つのポイントをBCGでの支援事例と合わせて解説する。

関心が高まる「生成AIのビジネス利用」

―― 2022年11月の「ChatGPT」登場を機に、社会全体で生成AIへの関心が一気に高まりました。いまの生成AI市場はどのような状況にありますか。

豊島　これまでAIは先進的な企業のみが利用していた技術でした。それが生成AIの登場により、一般の人たちにも使われ始めたことで、いよいよAIが社会全体に影響を及ぼす時代になっています。それによる“底上げ効果”で新しいサービスが生まれたり、AIを使って次のAIサービスがつくられたりして、新たな市場が形成されつつあります。

――いまの生成AIにはどんな技術的特性がありますか。また生成AIを利用するには、どんなリスクに注意するべきでしょうか。

中川　大きな技術的特性として、あいまいな指示から意図を汲み取ったり、文脈を読み取ったり、場合によっては認識合わせをしたりといった対応が可能なところが挙げられます。人間と自然にやりとりしながらアウトプットを出すことを得意としているのです。

しかし、生成AIは決して万能ではありません。例えばデータを活用した予測やシミュレーションのように、従来型AIの方が向いている領域もあります。そこで従来型AIと生成AIの特徴を生かし、両者を組み合わせた新しい仕組みも必要です。

使う人が多いぶん、生成AIにはさまざまなリスクも内在しています。機密情報や個人情報を誤って流出させてしまう、もっともらしい誤答を出す（ハルシネーション）などです。生成AIの提示した間違った情報や悪意ある第三者が発信した情報に基づいて、従業員が正しくない判断をしてしまうケースも考えられるので、十分な注意が必要です。

ボストン コンサルティング グループ
マネージング・ディレクター & パートナー
BCG X 北東アジア地区共同リーダー
BCGテクノロジー&デジタルアドバンテッジグループ日本リーダー

豊島 一清 氏
東京理科大学理工学部卒業。同大学大学院理工学研究科修了。グローバルコンサルティングファーム、ベンチャーキャピタルファンド、日本アイ・ビー・エム株式会社を経て現在に至る。 BCGテクノロジー＆デジタルアドバンテッジグループの日本リーダー、デジタル専門組織BCG X の北東アジア地区共同リーダーを務める。

企業の多くがAIの可能性を予見

―― すでに生成AIのビジネス活用に着手し始めた企業の経営者や従業員は、生成AIの可能性をどのように捉え、ビジネスにどう活用しようとしているのでしょうか。

中川　BCGが23年に世界18カ国で実施した「職場におけるAI活用に関する意識調査」では、前回の18年調査と比較して、AIが仕事に与える影響について「楽観的である」と回答した割合が上昇、「懸念している」の割合が低下するという結果になりました。

ただし、依然として回答者の36％が「AIによって仕事を失う可能性が高い」と心配しています。AI時代の職場環境に向けてアップスキリングの必要性を感じている人も86％にのぼり、企業はその機会を設ける必要があるでしょう。

すでに生成AIのビジネス活用を始めた企業の多くは、人の作業を代替させる形で業務効率化を目指しています。一部の先進企業は新薬の探索やチャット機能を使った新たな顧客体験の創出など、競争力強化を目的に取り組みを進めています。

―― 生成AIの本格的なビジネス活用に向け、企業はどのようなスキルを備えた人材を育成することが求められていますか。

中川　これまでの企業の現場では、過去の成果を調べて、同じ手順で作業を進め、レポートや資料などを作成することに多くの時間を使っていました。今後はそれらを生成AIが代替することになるため、生成AIが出したアウトプットをレビューして品質を担保し、示唆を得ることが重要な役割になります。つまり、若手の現場従業員も管理職が担当していた一段上の業務に携わることになり、そうした視点を備えた人材の育成が企業には求められるわけです。経済産業省が推進し、BCGが事務局として支援するAI人材育成のプロジェクトでも、この点が大きな論点になっています。

ボストン コンサルティング グループ
マネージング・ディレクター ＆ パートナー

中川 正洋 氏
早稲田大学理工学部卒業。同大学大学院理工学研究科修了。グローバルコンサルティングファームなどを経て現在に至る。日本における生成AIトピックのリーダー。デジタル専門組織BCG X、BCGテクノロジー&デジタルアドバンテッジグループ、およびパブリックセクターグループのコアメンバー。

前回（2018年）調査と比較した「AIが仕事に与える影響に対する意識」

BCGが提供する一貫支援

―― 企業が生成AIのビジネス活用に取り組むには、どんな戦略・施策・組織が必要になりますか。それに対してBCGではどのような支援を行っていますか。

中川　生成AIによって企業のビジネスに大きなインパクトを与えることは、決して容易ではありません。経営戦略・経営企画のなかで考える必要があり、企業の変革につながるような、中核となるユースケース（ゴールデンユースケース）を設定することがとくに重要だと考えています。BCGは業務現場で進められているトライアル的な利用をお手伝いするだけでなく、経営インパクトに直結する戦略策定、ゴールデンユースケースに向けた計画立案・実行、さらに生成AIを適用した際の働き方変革やアップスキリングを含む人材育成も支援しています。

豊島　BCGでは、企業が生成AIを導入する際のポイントとして「戦略」「学習／トライアル」「組織」「トラスト」「技術」という5つの観点で取り組むことが重要だと考えています。一つでも欠けてしまうとうまくいかないため、これらを網羅するという視点をもって支援に取り組んでいます。

―― 具体的には、どのような支援を提供していますか。

高柳　戦略策定の手前からエンドツーエンドで支援しています。具体的には、ごく初期の段階として経営者や現場従業員向けに「生成AIとは何か」という内容のワークショップを開催して、理解を深めるところからです。

生成AIの本格的な導入を決定した企業には、事業戦略やロードマップの策定、優先順位の高いユースケースの特定などに伴走します。そしてデジタル専門家集団であるBCG Xが、アイデアの実現可能性を検証するPoC（概念実証）や、生成AIの導入効果を確認するためのMVP（ミニマム・バイアブル・プロダクト、実用最小限の製品）の開発、現場従業員を中心としたパイロットテストを支援します。効果が実証できたら、AIを拡大展開するためのフレームワーク「AI at Scale」を用いて戦略・インパクト・テクノロジー・人材の観点からMVPを製品化させたり、AIの公平性・透明性を担保してリスクを最小化する「責任あるAI」を実現するためのガイドラインを整備したりと、一気通貫で支援しています。

―― BCGにはどのような強みや優位性がありますか。また、生成AIの導入事例があれば教えてください。

高柳　BCGは戦略策定・立案に関して広く深い知識と経験を蓄積しています。それに加え、デジタル技術を専門に扱うBCG Xを社内に抱えているため、戦略から実装まで速いスピードで支援できます。どこに生成AIを適用すべきかと、それをどう実行に移すかを結びつけ、切れ目なく実現することも強みです。また、技術に関しては特定のベンダーへの依存がなく、それぞれの企業に最適なソリューションを選択・提案できることも特徴と言えるでしょう。

実際に私がご支援しているケースでは、コールセンターやセールス業務への導入があります。生成AIが問い合わせの内容に応じ、社内のデータベースから情報を引っ張ってきて、望ましい回答や資料を複数パターン作成・提案することで、オペレーターやセールスの生産性を高めるというものです。自然言語処理に優れた生成AIの特性に加え、BCGの深いビジネス理解と洞察に基づいたデータ処理、またBCG Xの高いシステム実装力により、精度の良いアウトプットを短時間で出せるようになります。

ボストン コンサルティング グループ
BCG X リードAIエンジニア

高柳 慎一 氏

北海道大学理学部卒業、同大学大学院理学研究科修了。総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士課程修了。博士（統計科学）。株式会社リクルートコミュニケーションズ、LINE株式会社、株式会社ユーザベースなどを経て現在に至る。デジタル専門組織BCG Xにおける、生成AIを含むAIと統計科学のエキスパート。

企業における生成AI導入のポイント「5つの観点」

いち早い導入で競争を勝ち抜く

―― BCGでは生成AI市場がこれからどのように発展すると考えますか。また、とくに日本企業にはどのような未来をもたらすと考えますか。

中川　BCGでは生成AIの市場規模が27年に1200億ドルに達すると予測しています。これは23年における世界のノートパソコン市場規模とほぼ同じです。現状では、ChatGPTのような業界横断の汎用モデルが主流ですが、これからは業界に特化した多様なモデルも登場してくると見ています。

また、生成AIは生産性向上に大きな可能性があるため、高齢化が進む日本で企業が抱える労働力不足という課題の解決にもつながるでしょう。日本の強みの一つである製造業では、生成AIを通じてロボットに指示を出すなど他の技術との組み合わせで、さらなる発展の可能性があります。日本企業に特有の「あいまいさ」をアイデアに具体化する際の壁打ち相手としても、自然言語処理に優れた生成AIは適しています。私たちは、生成AIのビジネス利用をいち早く推進することが日本企業を成長に導くというポジティブなシナリオを描いています。

―― 生成AIのビジネス利用を検討する企業経営者やDX推進担当者に向け、BCGからのメッセージをください。

豊島　これまでDXを積極的に推進してきた企業の多くが生成AIのビジネス利用に前向きな一方で、DXが遅れている企業ではなかなか導入が進みません。つまり、テクノロジーを優位性につなげる力の差がさらに広がっているのが実情です。

生成AIのような新しい技術の登場をトリガーに、DXの遅れを巻き返せる可能性は大いにあります。グローバルの激しい競争を勝ち抜くためにも、生成AIを積極的に取り入れたデジタル戦略への見直しを行うには、いまが絶好のタイミングです。

生成AIの2027年市場規模^(※2)は1200億ドルへ

関連リンク

• BCGについて
• BCG Xについて
• 職場におけるAI活用に関する意識調査