前回の記事では、 AIの台頭は、どこか見覚えのある光景だ。しかし、私たちの対応はこれまでとは異なるべきだ。 .、私は、組織が直面する最大の課題はもはやテクノロジーそのものではないと論じた。AIの進化に歩調を合わせるために必要な運用モデル、ガバナンス、そしてリーダーシップを構築することこそが、最大の課題なのである。

今でもそうは思っていますが、ここ数ヶ月で、もうひとつあることにますますはっきりと気づかされました。それは、AIにおける最大のチャンスはもはやエンジニアリングにあるのではなく、それ以外のすべての人々にあるということです。

この発言は意外に思えるかもしれません。何しろ、エンジニアは新しい技術をいち早く取り入れる存在であることが多いからです。好奇心は彼らのDNAの一部です。彼らは自然と新しいモデルやフレームワーク、ツールを試してみて、常に何が可能かを探求し続けます。その考え方は、技術系組織にとって常に最大の強みのひとつでした。しかし、彼らは少数派でもあります。

多くの企業では、従業員の約3分の2がソフトウェアの開発やハードウェアの設計に携わっていません。彼らは、財務、人事、マーケティング、営業、業務、製造、カスタマーサクセス、法務、プロダクトマネジメントなど、日々の事業運営を支える数え切れないほどの部門で働いています。

皮肉なことに、私はこの「沈黙の多数派」こそが、AIがもたらす最大の未開拓の機会であると信じています。

それは彼らがそれほど一生懸命働いていないからではなく、むしろその逆で、毎日何時間もかけて情報を探し、プレゼンテーションの準備をし、文書を作成し、会議の要約を作成し、データを分析し、プロジェクトの調整を行い、メールに返信し、意思決定を行っているからです。

これこそまさに、AIがますます向上させられるようになってきている活動なのです。

もし、すべてのナレッジワーカーが毎日たった30分だけ時間を確保できたとしたらどうでしょう。そして、それが数百人、あるいは数千人の従業員全員に広がったと想像してみてください。

生産性の向上は、単一の画期的なアプリケーションによってもたらされるものではありません。それは、組織全体でひっそりと積み重なっていく何千もの小さな改善によってもたらされるのです。

多くの企業内で起こる次のAI革命は、技術的なブレークスルーによって牽引されるものではないかもしれない。むしろ、ありふれた業務が並外れて効率的に行われるようになることこそが、その原動力となる可能性が高い。

「導入格差」
私がこれまで経験してきた数々の技術変革を通じて学んだ教訓の一つは、組織はしばしば、誰もが同じスタート地点から旅を始めるものと想定しがちだが、実際にはそうではないということだ。

どの企業にも、AIのパワーユーザーが存在します。彼らはプロトタイプを作成し、プロンプトを共有し、最新のモデルをテストし、AIの可能性について熱心に語る人々です。また、私たちが特に注目しがちなのも、こうした人々です。

私たちがあまり気づかないのは、AIが周囲で進化していく中で、ただ自分の仕事をしっかりとこなそうとしている、はるかに多くの従業員たちの存在です。AIを積極的に受け入れている人もいれば、時折利用している人もおり、興味はあるもののどこから手をつければよいか分からない人もいれば、変化のスピードに圧倒されたり、誤った使い方をしないか心配したりしている人もいます。 これは年齢とはほとんど関係がなく、意外なことに役職ともほとんど関係がありません。

テクノロジーに対する信頼、好奇心、そしてAIの成熟度は、あらゆる世代や職種にわたるスペクトラム上に存在しています。つまり、すべての従業員にAIツールへのアクセスを提供することは、あくまで第一歩に過ぎないのです。

アクセスは機会を生み出し、学びは自信を育み、自信は行動を変え、その行動の変化こそがビジネス価値を生み出す源泉となる。

「能力よりも好奇心」
多くの組織は、AIの導入について、過去数十年にわたりソフトウェアの導入を行ってきたのと同じアプローチをとりがちです。つまり、研修プログラムを開始し、必修コースを割り当て、修了状況を追跡して、それで終わりにしてしまうのです。しかし、このケースにおいては、それだけでは不十分だと私は考えています。

AIは根本的に異なります。AIの使い方を学ぶということは、単に別のアプリケーションを習得することではなく、新しい働き方を身につけることなのです。人は、誰かに研修モジュールを割り当てられたからといって働き方を変えることはめったにありません。変化するのは、明日を昨日よりも本当に楽にしてくれる何かを発見したときなのです。

だからこそ、私たちの第一の目標はAIの専門家を育成することではなく、AIに対する好奇心を育むことであるべきだと私は考えています。なぜなら、好奇心は人々を実験へと導き、実験は自信を築き、自信はDiscoveryにつながり、そのDiscoveryこそが、個々の生産性の向上を組織としての能力へと変えるものだからです。

小さな一歩が大きな変化を生む
Grass Valleyでは、「The AI Minute」と名付けた、あえてシンプルにまとめたアイデアの実験を続けています。

毎週、当社のガバナンスフレームワークに沿い、すぐに仕事のやり方を改善できるAIの実用的な活用例を1つご紹介しています。1つのコンセプト、1つのプロンプト、1つの生産性向上ヒント、1つの承認済みユースケースです。より良いプロンプトの書き方についての場合もあれば、フィッシングメールの見分け方についての場合もあれば、シンプルなAIエージェントの作成についての場合もあります。

そして毎回、必ず少しユーモアを盛り込むようにしています。確かに、かなりオタクっぽいユーモアですが、これは意図的なものです。親しみやすい雰囲気であれば、学ぶことへの敷居が低くなるからです。

目標は「すべてを教えること」ではなく、1つの役立つことを一貫して教えることで、人々が次のことを楽しみに思うようになることです。なぜなら、勢いは往々にして、驚くほど小さなことから始まるものだからです。

成功の測り方を変える
「The AI Minute」を立ち上げた際、私は期待値を現実的なものに抑えるよう心がけました。もし、私たちが発信した内容によって、従業員の半数が働き方のたった一つの側面を変えるだけでも、私はそれを有意義な成功だと考えるでしょう。

しかし、それが私の本当の目的ではありません。本当の目的は、社員同士が互いに教え合うような文化を築くことです。 私が最もワクワクしているのは、『The AI Minute』の新たな号を発行することではなく、誰かが私に声をかけてきて、「このプロセスにAIを導入したところ、チームが毎週何時間も時間を節約できるようになりました。みんなもこれをやるべきですよ」と言ってくれる日です。

そのとき、はるかに大きな変化が起き始めます。イノベーションはもはやリーダーシップからだけ生まれるものではなく、組織全体に有機的に広がり始めるのです。

AIはもはや「新しい技術」ではなく、単に人々の働き方のひとつとなる。

「沈黙の多数派」こそが、私たちの最大のイノベーターになるかもしれない
研究開発（R&D）は、AIが達成できることの限界を押し広げる上で、常に極めて重要な役割を果たすでしょう。そうあるべきです。それが彼らの使命の一部だからです。 しかし、私はますます、次の企業変革の波は、はるかに目立たない場所からやってくると確信するようになってきた。それは、レポート作成を自動化する財務アナリスト、採用プロセスを加速させる人事担当者、何時間もの事務作業を削減するプロジェクトマネージャー、顧客との打ち合わせ準備時間を半分に短縮する営業担当者、問題がエスカレーションになる前に特定するカスタマーサクセスマネージャー、 といった人々から生まれるのだと、ますます確信しています。

これらの変化のいずれも、それ単体ではニュースになるようなものではなく、取るに足らないものに見えるかもしれませんが、それらを総合すると、組織の運営のあり方を再定義することになります。

AIの成熟度は、モデルの高度さを基準にして測られることがよくありますが、今思えば、それは間違った問いだったと思います。より適切な問いは、次のようなものです。「AIのおかげで、働き方を根本的に変えた従業員はどれくらいいるか？」

答えが5％なら、まだチャンスは残されていますが、50％なら、組織そのものが変わってしまったことになります。

共に前進する
前回の記事で、私は組織にはAIの進化に遅れを取らない運営モデルが必要だと論じました。それは今も変わりませんが、運営モデルだけでは変革は生まれません。変革をもたらすのは「人」です。リーダーとしての私たちの責任は、単にAIへのアクセスを提供するだけでなく、すでにテクノロジーに慣れている人だけでなく、すべての従業員にとって、AIが親しみやすく、実用的で、責任ある、そして関連性の高いものにすることです。 なぜなら、AIから最大の優位性を生み出す組織は、必ずしも最も先進的なエンジニアリングチームを持つ組織とは限らないからです。それは、多くの一般社員にインスピレーションを与え、並外れた成果を上げさせる組織であるかもしれません。

多くの組織において、AI分野における次の飛躍的な進歩は、新しいモデルの登場ではなく、「沈黙の多数派」が働き方を変え始める瞬間となるでしょう。