フロリアン・ドゥエトー
組織が目指す姿を表現する際に、データドリブン、分析重視、あるいはAI組織といった言葉を軽々しく口にするのをよく耳にします。しかし、「AI組織」とは実際にはどういう意味でしょうか？ファックスドリブンや電話ドリブンの組織になりたいと言う人を聞いたことがありますか？おそらくないでしょう。モルガン・スタンレー・ウェルス・マネジメントの最高分析・データ責任者であるジェフ・マクミラン氏によると、AIは携帯電話やインターネットと同じようにツールであり、それ自体が目標ではなく、組織が意思決定を強化するために活用できる（そして活用すべき）ツールなのです。
AIは日常的なツール（そして日常的な行動）であるべきですが、実際に効果を発揮するには、組織のオペレーティングモデルに完全に組み込む必要があります。さらに、AIはユビキタスであり、特定のチームやプロセスに孤立して存在してはなりません。そして最後に、誰もが自律的にAIにアクセスできる手段が必要です。しかし、ビジネスの長期的な方向性と戦略目標にとって理にかなった方法で、実際にどのように実現されるのでしょうか？
1+1は2より大きい
まず、今日の組織には、データとAIを組織全体に統合する能力を阻害する多くの緊張関係が存在します。合理性と創造性、個人と集団、制御と俊敏性など、いくつか例を挙げると、こうした固有のパラドックスの各要素は密接に関連していることに留意することが重要です。組織が片方の要素（つまり、個人のみ、または集団のみ）に焦点を当てるだけでは、限界があります。しかし、どちらか一方を選ばざるを得ない状況ではなく、両方を同時に行うことで、組織はAIイニシアチブから飛躍的に大きな価値を引き出すことができます。
例えば、合理性と創造性という点において、両者はしばしば対立します。合理的な技術側はプロジェクトの展開と最適化を目指し、ビジネス側は結果を解釈し、適用することを目指します。創造性とイノベーションのみに焦点を当てたり、実行のみを心配したりするのではなく、両者のバランスをとる組織は、データを活用して新たなレベルの創造性を解き放ちながら、同時に実行とビジネス成果の達成に集中することができます。
個人と集団のパラドックスにおいて、各個人にトレーニングと教育を提供し、継続的にスキルアップを図り、分析プロセスにもっと頻繁に参加できるようにすることで、データに精通した従業員はデータに基づいてより多くの意思決定を行えるようになり、最終的には会社全体の目的に貢献できるようになります。
これらの要素を、組織全体のあらゆるプロセスとプロジェクトに有機的に組み込むためには、組織は、混沌とした曖昧なデータサイエンスプロジェクトから、組織全体にわたるデータとAIの計画的かつ体系的な統合へと移行する必要があります。体系的で日常的なAI活用への道のりを歩み始めるにあたり、組織は制御と俊敏性の適切なバランスを実現する必要があります。
まず、組織全体の人々が業務をより効率的に行うためにデータにアクセスできるようにする必要がありますが、無秩序なアクセスを防ぐためには、適切な権限を持つ適切な人がプロジェクトにアクセス、読み取り、変更を加えたり、異なるデータセットにアクセスしたり、さまざまなプロジェクトステップを自身のプロジェクトで再利用したりできるようにするためのガードレールが必要です。しかし同時に、過剰な制御はプロセス全体を逆効果にし、中核チームメンバーのフラストレーションを高めます。
バランスを保つためにガードレールを使用する
では、チームはどのようにしてその妥協点に到達できるのでしょうか？リスクを管理し、組織全体でコンプライアンスを確保するためのデューデリジェンスを確実に実施するには、以下の方法があります。
- 権限管理の実施（前述の通り）
- ユーザーのアクセスとアクティビティのログを作成する（トラブルシューティングと内部統制および外部規制へのコンプライアンスの両方に役立ちます）
- 企業レベルのセキュリティ対策（文書化、変更管理、ロールバック、監視など）を導入する
- データとモデルの使用方法の管理
後者の場合、モデルライフサイクルの適切な時点ですべてのモデル管理と監視の考慮事項に対処し、「完全かつ正確な記録が保持されている」ことを確認するために、明確に定義されたプロセスとフレームワークを使用することが重要です。
裏を返せば、組織が導入した管理策は、アジリティ（組織がAIの活用を開始し、その後組織全体にAIを拡大していくための体制）を組み込まなければ、その効果は薄れてしまいます。AIと分析の観点から見ると、アジリティという概念は、世界的な健康危機の中で特に重要になりました。経済混乱の時期に、組織が持続的なレジリエンス（回復力）を確保するためにAI技術を活用したからです。世界中のチームがデータを活用してビジネス成果を向上させる力を得ました（意思決定の迅速化、プロジェクトの迅速な反復、生産性の向上など）。
上で述べたように、アジリティとは、将来の不確実な時代に適応し、方向転換できる能力に尽きます。組織は、Dataikuのようなソフトウェアを通じて、テクノロジーを活用し、次のようなメリットを生み出すことができます。
- 部門や職務を超えた人々がデータにアクセスし、一元的な場所で共同でプロジェクトの設計、展開、管理を行えるようにする
- 一貫性のあるモデル管理を促進し、透明性と再現性のある AI プログラムを作成します。
- 事前に構築されたコンポーネントと自動化による作業プロセスの合理化
AIはビジネスを一夜にして一変させるような派手なソリューションではなく、誰もが日常的に使えるツールであるという現実を組織が受け入れるには時間がかかるかもしれません。しかし、一つ確かなことは、組織は繊細なバランスを必要とする緊張関係から逃れられないということです。企業は、AIを互いに対立させたり、ある要素を排除して全体像から排除したりするのではなく、むしろAIをあらゆる面で活用できるよう、それらを連携させるべきです。
