「ちょイケじぃじぃの独り言」: 日経ビジネス『経営に効くAI実装のコツ50」【先進20社の苦労と学び】

1  はじめに

　　私は「日経ビジネス」を定期購読し、自由時間は十分あるので、気になった
　記事を整理しました。

2  今回の特集　:   『経営に効くAI実装のコツ50』【先進20社の苦労と学び】

　(1) 米オープンAIが生成AI「ChatGPT」を発表して1年半、世界中の企業が我先
　　にとビジネスへの導入に動き出した反面、日本ではいまだに「何をしていい
　　かわからない」と悩む企業は多い。
　(2) 各種企業の生成AIの取り組みから、『経営に効くAI実装のコツ50』を紹介
　　している。
　　1 生成AIへの指示方法を社内に共有
　　2 社内チャットで知恵を出し合う
　　3 独自運用は部門ごとに検証した上で導入
　　4 現場発AI人材が活用を主導
　　5 経営陣らでAIのリスク管理を議論
　　6 対顧客サービスに生成AIを活用
　　7 顧客の懸念を踏まえ機能を制限
　　8 最新AIの特技を見極める
　　9 活用ランキングでやる気を刺激
　　10 AIの理解力に現実を寄せる
　　11 リスクを恐れる前に実践
　　12 実績でユーザーをファンに
　　13 あえて「人」の介入でAIを教育
　　14 利用者が気楽に意見を言える関係を
　　15 部署ごとの機密情報は厳重に管理
　　16 人を疲弊させる仕事こそAIに任せる
　　17 現場の「困った」はAI活用の宝庫
　　18 経営者自身もAIを学び、現場と同じ目線で語る
　　19 あえて不良品画像を大量生成
　　20 経営が不退転の覚悟を示す
　　21 勤務時間の30％をAI研修に充てる
　　22 直感に反しても試作してみる
　　23 人の五感をデータ整備に活用
　　24 取引先巻き込みデータ収集
　　25 人事ローテーションでAI人材増
　　26 社内講演会が活用案の呼び水
　　27 「ショート動画」で使い方を紹介
　　28 生産の分析を研究開発にも活用
　　29 研究者が製造現場に入り込む
　　30 プログラミングコードは全社に公開
　　31 手書きの数字もAIが読み取る
　　32 社員が空き時間でAIを教育
　　33 活用度合いは現場で決める
　　34 商品・倉庫ごとの「細やかなAI」
　　35 機械学習モデルを日々微調整
　　36 全国行脚でくまなく説明
　　37 需要予測は供給網全体で挑む
　　38 画像認識で欠品を察知
　　39 未知の領域も他のデータで推定
　　40 社内でデータの「読み方」を共有
　　41 生成AIでアイデアを磨く
　　42 五感に響く革新的な体験を創造
　　43 有望な協業候補を一本釣り
　　44 「未知の顧客」の嗜好を推測
　　45 ブランドの世界観を画像化
　　46 ラボ設立で全社に横展開
　　47 購入後の消費者の不満の解消
　　48 社内の技術・人材を生かすための最善の体制整備
　　49 経営の前提が根底から変わり、すぐに戦略の立て直し
　　50 実装での日本の遅れはまだ「1年」、取り組みを加速
　(3) 英国の2023年の「AI研究開発能力」の国際比較では、1位の米国を100とす
　　ると、2位の中国が54.7、日本は20位で18.6と、すでに圧倒的な差がついて
　　いるが、生成AIの導入が本格化してまだ1年なので、実装での遅れは取り戻せ
　　ると、専門家が述べている。

3  その他の内容

　(1) 日本の中堅企業(従業員数が2000人以下の会社)9000社のうち、半分は大
　　企業の子会社、残りがオーナー経営の独立した中堅企業で、過去10年間の売
　　上げの伸び率(国内)が大企業の1.4％に対して中堅企業は10.7%で、設備投資
　　額や給与総額の伸び率でも大企業を上回っている。
　　　ドイツ経済を支える「原則非上場の同族企業(ミッテルシュタント)」を取
　　り上げ、その特徴として、長期的な視点を持ち、価格ではなく製品の質や技
　　術・イノベーションなどに焦点を当て、従業員は「チームの一員」とみなし
　　グローバル市場を目指している点を紹介している。

4  「ちょイケじぃじぃの独り言」

　　今回の特集も「AI」に関する記事であったが、現役を離れたシニアの私には
　なかなか難しいテーマであり、「ピンとこない」というのが正直な気持ちであ
　る。
　　今までの「AI」に関する特集記事を振り返ると、①多くの企業が業務革新や
　生産性向上に生成AIを活用する一方、生成AIが文章からプログラミングまで多
　種多様なコンテンツを生み出すため、人間の仕事を脅かし始めて一部の人々は
　崖っぷちまで追い詰められている②生成AIという新しい技術も悪用されて腐敗
　に拍車がかかり、「悪貨が良貨を駆逐する」かの如く汚染が進み、インターネ
　ットが病んでいる③評価額10億ドル(約1500億円)以上のユニコーンに爆発的に
　成長する新興企業の中に、日本企業はいないなどが紹介されている。
　　私は、今まで漠然と「日経ビジネス」をテーマにnotoへの投稿を続けていた
　が、今回みたいに振り返るときには非常に有効で、投稿を続けていて良かっと
　思う一方、もしかして、私が生成AIをうまく活用できるようになれば、今まで
　投稿した記事を使い、なにがしらの投稿記事を書けるかもしれないので、それ
　を励みに、これからもnotoへの投稿を続けていきたいと思うようになった(情報
　システム音痴の私が、生成AIをうまく活用する可能性は1ミリもないが❗️)。
　　今回の記事でも、日本は「AI研究開発能力」の国際比較で、圧倒的に差がつ
　いていることや情報データベースでも圧倒的に差があること(別の本誌の記事)
　が紹介され、今回の特集記事での『経営に効くAI実装のコツ50』で、実装での
　差が取り戻せるものなのか、あまりにも客観的根拠が少なく、私はなかなか信
　じることができない(私が信じるかどうかはどうでもいいと思うが)。
　　最後に、私は運動での「体」の筋トレと資格学習やnotoでの「頭」の筋トレ
　で「老いと闘える最後のチャンス」である私の70歳代を全て運に任せ、ハッキ
　リした姿勢と「まぁ、いいか」という気楽な気持ちで過ごす一方、「宝物の孫
　」の世話をし、働きながら子育てをする一人娘をサポートしていきたい。