CB Insightsのレポートによると、生成AIへの投資は2022年の43億ドルから2023年には218億ドルへと407%増加した。さらに、Goldman Sachsは2025年には2,000億ドルに達すると予測している。

Gartnerの調査では、AIの成熟した組織は現在AIを試験導入している企業のわずか**10%**に過ぎない。しかし、生成AIを導入しようとする企業は、これらの先進的な組織から多くを学ぶことができる。

生成AI戦略は、企業がAIを活用し、目標を達成・超越するためのロードマップとなるものである。

1. 生成AI統合のためのビジネス戦略

OKRを活用したビジネス目標の設定と優先順位付け
企業は、生成AIを導入する前に明確な目標と主要成果（OKR）を設定する必要がある。例えば、目標が顧客体験の向上であれば、「顧客満足度スコア」（CSAT）などの指標を追跡する。

生成AIのユースケースを特定し、ビジネス目標と連携
企業は、生成AIを活用して24時間対応のカスタマーサポートチャットボットを開発したり、マーケティングコンテンツを自動生成することで、時間とコストを削減できる。

生成AIのポートフォリオ管理
イノベーションと財務の持続可能性のバランスを取りながら、計画策定・予算編成・リスク評価を行い、生成AIプロジェクトの「高い投資対効果（ROI）」を確保する。

2. 技術戦略：生成AIプラットフォームの構築

購入か自社開発かの決定: 企業は、既存の生成AIソリューションを購入するか、社内で開発するか、または専門企業にアウトソーシングするかを選択する必要がある。

• 購入: コストと時間を節約し、迅速に統合可能。ただし、差別化や競争力の確保が難しい場合もある。
• 自社開発: 完全なカスタマイズと制御が可能だが、人的・技術的リソースと時間の大規模な投資が必要。
• アウトソーシング: 専門企業と提携することで導入を加速し、一定のカスタマイズも可能。ただし、適切なパートナー選びが重要。

インフラとMLOps: 適切なインフラを構築し、**機械学習モデルのライフサイクル管理（MLOps）**を導入することで、生成AIの効率的かつ安全な運用を確保する。

開発・テスト・コンプライアンスの確保: データセキュリティ対策、アクセス制御を実施し、プライバシー保護やAI倫理に関する法規制の遵守を徹底する。

3. 生成AIに特化した戦略の構築

このセクションでは、生成AIの取り組みをビジネス目標と結び付け、プロジェクトの検証、運用フレームワークの確立、専門知識の構築、倫理的な実践の確保に焦点を当てる。

ユースケースとビジネス目標の整合: 生成AIのユースケースを詳細に評価し、顧客体験の向上や業務プロセスの最適化など、戦略的価値をもたらすことを確認する。

実現可能性分析と試験運用: PoC（概念実証）やMVP（最小実用プロダクト）を実施し、生成AIプロジェクトの効果と拡張性を評価する。

運用モデルの構築とセンター・オブ・エクセレンス（CoE）設立: 専門チームを組織し、生成AIの取り組みを推進。さらに、部門横断的な協力体制を確立し、既存の業務プロセスへの統合を進める。

4. 組織・人材戦略：人的要素

リーダーシップの支援獲得とリソース配分: 経営層に対して生成AIの価値と戦略目標へのポジティブな影響を明確に伝え、確固たるコミットメントを確保する。

変革管理とスキル開発: コミュニケーション計画の実施とイノベーション文化の醸成を進めるとともに、社員向けに生成AIに関する専門的なトレーニングプログラムを提供する。

継続的な学習を支えるエコシステムの構築: メンタリングプログラムやナレッジシェアの促進により、社員が常に最新の生成AIの進展をキャッチアップできる環境を整備する。

5. ガバナンス：整合性と責任の確保

定期的な評価と測定の実施: 生成AIプロジェクトの評価指標を設定し、定期的な会議を開催して進捗を確認し、必要に応じて戦略を調整する。

適切な管理モデルの選択: 集中型・分散型・ハイブリッド型のいずれかを選択し、企業の構造やニーズに適した生成AIの取り組みを最適に編成する。

プロセスと管理メカニズムの確立: 明確な管理システムと責任体系を構築し、生成AIプロジェクトが規制を遵守し、設定した目標を達成できるようにする。

6. 企業における具体的なAI活用モデル

• 支援型知能: AIが情報を提供し、人間が意思決定を行う。
• 拡張型知能: AIが創造力や意思決定を強化する。
• 自律型知能: AIが自動で意思決定を行い、人間の介入を必要としない。

PwCの強化AIフレームワーク

• AIは、アドバイザー（助言者）、アシスタント（支援者）、共同創造者（共創者）、実行者（実践者）、および自動意思決定者（自律実行者）としての役割を担い、人間の業務効率を向上させることができる。

DeloitteのAI戦略

• 自動化: AIが反復作業を実行する。
• 強化: AIが人間の意思決定を支援する。
• 拡張: AIが業務のスケール拡大と意思決定の迅速化を支援する。

MITの「ヒューマン・イン・ザ・ループ」モデル

• AI自動化: AIが人間の介入なしにタスクを実行する。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ: 人間がAIの結果を監視し、検証する。
• 人間が制御: AIが支援するが、最終決定は人間が行う。

HBRの人間とAIの協働モデル

• ツールとしてのAI: データや情報を提供し、意思決定を支援する。
• パートナーとしてのAI: 人間と協力し、業務を分担して生産性を向上させる。
• マネージャーとしてのAI: スケジュール管理やパフォーマンス監視など、一部の管理業務を自動化する。

参考文系

Jacinth Paul, 2024: Generative AI Strategy Framework: For Business Leaders & Managers