Meets 第5回 AI戦略サミット｜登壇資料 / 合同会社DMM.com 小島佑太

『Meets 第5回 AI戦略サミット』の登壇資料です。
https://eight-event.8card.net/meets/summit_ai/ws/

Transcript

1. Meets 第5回 AI戦略サミット AI 変化に巻き込まれるということ 変化を前提に、チームで活用し続ける設計 合同会社DMM.com プロダクトマネージャー 小島佑太 2026.09.11 グランド ハイアット 東京
2. 問い Q AIで作った資料、 アリ？ナシ？ 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 02 / 36
3. 今日の進め方 学びと、思考を往復する。 聞く 自分のチームへ置き換えなが ら 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 書く 気づきや問いを、ノートに残す 話す 今日の交流と議論のヒントにす る 03 / 36
4. 第1部 01 なぜAIは便利なのに、 浸透しないのか？ 変化の速さと、理想と現実のギャップを考える
5. 事前アンケート｜チーム活用の課題（複数回答） 個人の工夫からチームの型への展開 自分自身のAI活用が不十分 チーム内のスキル格差 チーム内の推進役の不在 部下・メンバーへの指導方法 評価・1on1等への組み込み方 上記に該当しない 評価・処遇への反映基準 本イベント事前アンケートより。 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 05 / 36
6. NotionグローバルAI変革調査2026 成熟したAI活用企業ほど、 イノベーションへの貢献度を測っている。 Level 1–2 Level 3–4 18% 48% 主に見ている成果 成果指標が広がる AI投資のROI・事業影響を測る組織 業務効率 従業員の生産性 コスト削減 AI投資のROI・事業影響を測る組織 イノベーション 意思決定 収益成長 顧客満足度 出典：Notion Labs Japan「NotionグローバルAI変革調査2026 日本版レポート」（2026.09.04） 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 06 / 36
7. 目指すもの 効率化ではなく、 事業成長とチームの成果向上へ。 時短は手段。案件が前に進み、顧客と事業に何が起きたかを成果として見る。 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 07 / 36
8. AIへの期待値の進化 AIに「任せたい仕事」が、広がり続けている。 一緒に動く 対話する 壁打ち相手 考えを返す・文章をつくる 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 作業の支援者 情報を探す・複数の手順を進 める 仕事を任せる Agent ↗ 役割とリソースを持ち、仕事 の一部を担う 08 / 36
9. 未来への問い Q 3年後、4年後。 AIに何を、どこまで 信頼して任せられるだろう？ 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 09 / 36
10. 見通せない理由 AIはHow。 ただし、そのHowが無限大すぎる。 選択肢も能力も変わり続ける。チーム運営のロードマップへ組み込みたくても、将来像を固定 できない。 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 10 / 36
11. AI格差社会 AIを使いこなす スピードより、 AIが成長する スピードの方が速い。 だから、理想は広がり、現実は追いつかない。 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ AIの成長 広がるギャップ チームの活用 時間 → 11 / 36
12. 今日、伝えたいこと 変化し続けることを、 常態化する。 変化に巻き込まれる覚悟を持つ。ただし、精神論で終わらせず、変わっても続く仕事を設計す る。 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 12 / 36
13. 第1部の問い Q あなたの今のチームは、 変化に前向きですか？ 後ろ向きですか？ 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 13 / 36
14. 今日、向き合う二つの壁 「活用」と「設計」の壁がある。 前半は、身近なチームの文化と体制。後半は、ツールが替わっても続く仕事の設計。 第1部 なぜAIは便利なのに、浸透しないのか？ 14 / 36
15. 第2部 組織で活用する 02 会社組織の構造改革ではなく、身の回りのチームの話。 今、使えていない理由から、AI活用文化を高める「第一段階」を考える。
16. Q 会社の構造改革ではなく、身近なチームの話 あなたのチームにとって、 AIを『活用している』とは、 どういう状態でしょうか？ 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 16 / 36
17. チーム単位のKPI 僕らのチームのAI活用は、簡単に言えば 「量」×「質」を高めることを目指しています。 毎日活用する 一部の詳しい人だけでなく、チーム全員が仕事 の中でAIを使う 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 質を高める AIの出力が、実務の品質基準を満たし、次の行 動につながる 17 / 36
18. 量と質を、順番に考える 質を高めるとは、 「使う」から「活用する」への転換。 たくさん使う前に、出力が本当に仕事へ使える状態かを考える。 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 18 / 36
19. 「使う」スキルの限界 「使う」だけでは、 AI slopが 大量に生まれる。 AI slop = 生成AIによって大量生産され た、中身が薄く低品質なデジタルコンテンツ 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 19 / 36
20. AI活用スキルの分解 AI活用スキルには、操作の広さと設計の深さがある。 個人の話｜使う・活用する ↓ 使う 組織の話｜設計する・拡張する LLM さ深 の 計 設 Application 対話・生成 扱う道具の広がり → 第2部 組織で活用する｜身近なチームから Cowork 活用する Claude Code 手順・権限・接続 Entity / Ontology Workflow 設計する Copilot Studio 対象・概念・関係 Multi-Agent 拡張する 役割・委譲・Agent間連 携 20 / 36
21. AI変革モデル AI活用は、個人の支援から組織の仕組みへ進化する。 Level 4 Level 3 チームメイト 値価 Level 2 Level 1 思考のパートナー アシスタント 個々のタスクをより速く完了 システムとしてのAI 重要なワークフローを実行 反復作業を自動化し、チームを 支援 人の発想と意思決定を支援 自動化 出典：Notion Labs Japan「NotionグローバルAI変革調査2026 日本版レポート」（2026.09.04） 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 21 / 36
22. 次は、量の話 「活用する」体験を、 チームのみんなへ広げる。 仕事で活用する体験を担保しながら、どうすれば日々の仕事へ広げられるかを考える。 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 22 / 36
23. 3つの層で取り組む 「使う」 「活用する」 「設計する」 3つの層で、取り組んでいます。 タスクフォース Agentを設計する 成果・役割・判断境界を決める Layer 2 AX 活用する 接続・権限・利用環境を整える Layer 1 AI TIPS 使う 実務の近くで学び、小さく試す Layer 3 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 23 / 36
24. Layer 1・2｜現在地 「使う」から 「活用」への転換は、 徐々にできている。 ほとんどのメンバーが、社内ツールへ接続しな がら日々の業務で活用している。 第2部 組織で活用する｜身近なチームから AI TIPSで学び、実務の中で試す Layer 2 Slack・Confluence・Google Workspaceへ接続 実務 スライド作成・課題整理。一部はSkills も作成 Layer 1 24 / 36
25. Layer 3｜現在地 Orchestrator 「僕たちがいらない 世界」をイメージする。 複数のSupervisorとAgentが、役割や境界 を越えてコミュニケーションする。 Supervisor Agent Agent Supervisor Agent Agent Agent Agent ↔ Agent 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 25 / 36
26. 第2部の問い Q 『チームで活用している』状態とは、 どういう状態でしょうか？ 第2部 組織で活用する｜身近なチームから 26 / 36
27. 第3部 03 変化から逃れられないから、 変化に耐えうる構造にしておく 仕様も、挙動も、利用条件も変わる。 変化を止めるのではなく、変わっても続く仕事をつくる。
28. とあるAIツールの導入検討 とあるAIツールの導入検討を、結果的に止めました。 期待していたこと 社内情報を横断して探す 必要な情報へ素早くたどり着く チームの状況把握を軽くする 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 検討してわかったこと 期待値に対して導入コストが重い システム上の制約を解く必要がある 運用まで含めると割に合わない 28 / 36
29. ChatGPTという一つの製品でも 「#keep4o」運動 GPT-5を標準化 GPT-4oを一度終了 利用者から反発 GPT-4oを復活 ChatGPTの標準モデル モデル選択画面から従来 応答の雰囲気や、モデル 有料ユーザー向けの選 となり、必要に応じて自 モデルを外し、GPT-5へ を選べないことへ不満が 択肢として再び提供 動で推論 集約 広がる 出典：OpenAI「Introducing GPT-5」「ChatGPT — Release Notes」（2025年8月） 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 29 / 36
30. 変化は、例外ではない 知らないうちに、 仕様も、挙動も、価格も変わる。 いつでもスイッチできる構造に しておかなければいけない。 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 30 / 36
31. 変化に耐えうる構造 変化に対応するために必要なこと 01 02 人が担うべき領域から考える Agentの心臓部を見定める 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 31 / 36
32. 問い Q 変化に巻き込まれて、 業務に活かし続けるという 覚悟がありますか？ 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 32 / 36
33. DMMのTechVision 変化を当たり前に Ever-Changing 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 33 / 36
34. 今日の問い｜改めて 各部で投げかけた、6つの問い。 第1部 AIで作った資料、アリ？ ナシ？ 第1部 3年後、4年後。AIに何を、どこまで信 頼して任せられるだろう？ 第1部 あなたの今のチームは、変化に前向 きですか？ 後ろ向きですか？ 第2部 あなたのチームにとって、AIを『活用 している』とは、どういう状態でしょう か？ 第2部 『チームで活用している』状態とは、ど ういう状態でしょうか？ 第3部 変化に巻き込まれて、業務に活かし 続けるという覚悟がありますか？ 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 34 / 36
35. 問い Q AIで作った資料、 アリ？ナシ？ 第3部 変化から逃れられないから、変化に耐えうる構造にしておく 35 / 36
36. 変化を楽しもう。 Ever-Changing. ご清聴ありがとうございました。