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生成AIネイティブ企業を目指して

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May 08, 2025
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 生成AIネイティブ企業を目指して

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Masa Kazama

May 08, 2025
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  1. 生成AI活用の3つの柱 Ubieでは、以下の3つの観点で生成AI活用を進め ています。 1. 生産性向上 2. プロダクトの価値向上 3. ブランドの価値向上 社員1人1人が生成AIに慣れ、日々の業務で活用で

    きる状態を目指し、新規プロダクト開発も並行 して推進しています。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 3
  2. 社内用生成AIアプリケーション: 機能 と効果 主な機能: Slackからのメンション・スタンプでAIが回 答 BigQueryデータの読み込み 社内GitHubリポジトリを読み込んで質問応 答 リアルタイム音声文字起こし

    社内デザインシステムを読み込んだコード 生成 (v0) WAU(週次アクティブ利用率)85% 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 7
  3. トップダウンとボトムアップの生成AI 推進施策 (2/2) ボトムアップ施策: 生成AIの勉強会、アイデアソン、ハッカソン 開催 Slackチャンネルでの情報共有、ニュース配 信、Q&A対応 (1日以内回答) 各チーム・職種ごとに生成AI推進者をアサイ

    ン 週次MTGでニュースや活用事例共有 プロジェクト単位で生成AI有識者が伴走、 具体的導入支援 参考書籍: 「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織の 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 10
  4. コンテキスト(ナレッジ)の整備 (1/2) 生成AIの有効活用には、社内ナレッジをAIが理解しやすい形で蓄積・管理することが重 要。 1. データのメタデータ管理 UbieではBigQueryやdbtでデータパイプラインを管理 カラム説明文や依存関係などを整備 効果: 生成AIへの質問時に必要なコンテキストを付与

    → SQL生成や分析の精度向上 2. 開発ルール・ドキュメントの整備 人間向けから「生成AI向け」のドキュメント整備へ Cursor, Devin等で社内コード開発時、社内開発流儀を明文化 Cursorの .cursorrules ファイル、DevinのKnowledgeに追加 組織横断的な標準化で、社内スタイルへの準拠を促進 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 12
  5. コンテキスト(ナレッジ)の整備 (2/2) 3. 組織ナレッジの一元化 社内のあらゆるデータを生データとして、まとまった 形で保存する重要性が向上 例: Ubieでは定例MTGアジェンダやJiraタスクを BigQueryに保存 活用:

    四半期振り返りで活動要約や改善提案、個 人の働き方へのフィードバック (※ 人材評価は行わ ない) データ集約のポイント: Wordファイル等で散在せず、DBに生データとして 集約 生成AIに入力しやすい形で、素早く簡単に特定の 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 13
  6. 生成AI時代の人材要件 (2/4): 0→5フェーズ (発明フェーズ) 重視: 「制約を開放して非連続な成長をもたらす」 KSF(Key Success Factor)を素早く見極めることがより重要に。 必要なスキル:

    1. 生成AIを使いこなすスキル 素早い試作と検証が可能に (従来はデザイナー・エンジニア必須) プロダクトオーナーがv0等のツールで1人で高速検証 2. 顧客・現場とのリレーションを構築するスキル 顧客課題の深い理解、現場へのウェットな入り込みの価値向上 Webにない情報や現場の深い課題抽出 プロトタイプを高速で顧客に利用してもらいFBを得る状態構築 深いドメイン知識 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 15
  7. 生成AI時代の人材要件 (3/4): 5→10 フェーズ (標準化フェーズ) 重視: 「属人性を排除しオペレーショナルエクセレンスに導く」 生成AI時代には「生成AIを前提にしたオペレーショナルエクセレンス」が重要。 必要なスキル: 1.

    生成AIを前提にした業務プロセスの構築スキル 既存業務プロセス整理後、適材適所に生成AIを取り入れオペレーション構築 究極的には「AIが全てやるなら人間はどこに入るか」を思考 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 16
  8. 生成AI時代の人材要件 (4/4): 10→100 フェーズ (スケールフェーズ) 重視: 「組織を牽引・拡張し会社を別次元に導く」 人間だけでなく生成AIエージェントが働きやすい環境整備の重要性が向上。 (例: NVIDIA社長「将来IT部門はAIエージェントの人事部になる」

    ) 必要なスキル: 1. AIの生産性を向上 (AIのマネジメント) するスキル 生成AIが働きやすい環境 (コードやドキュメント) を整備 生成AIが社内情報や文化を素早く取得し、すぐに働ける状態に 生成AIのマネジメントや人間とのコラボレーション最大化 例: Devin等コード開発エージェント活用時のチーム構成や開発プロセス最適化 (UbieではデザイナーがDevinで一部開発) 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 17
  9. 社内での生成AI活用: 3段階の進め方 (1/2) 社内での生成AI活用段階を3つに分けて推進。現 在は2,3段目に注力。 1. 生成AIを日々の業務で利用している 2. 生成AIが業務プロセスに組み込まれている (Q,C,Dのいずれかが改善)

    3. 生成AIによって、新しい価値が創出されてい る (新しい価値創出、またはQ,C,Dいずれも 改善) 業務プロセスへの組み込み: スポット利用では効果限定的 → 既存業務プ ロセス整理と生成AI前提での再検討が重要 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 19
  10. 社内での生成AI活用: プロセス改善 (2/2) 可視化と改善点探索: 社内業務プロセスをLayer3で処理時間と共に 可視化 議論とROI見積もり: 生成AIによるQCD改善ポイントを議論、ROI を見積もり 検証:

    新業務プロセスのラフ案作成後、各ポイント で実現可能性を検証 注力点: 人件費削減(C)や工数短縮(D)に加え、質(Q) 向上と新しい価値創出ができるインパクト大 領域の探索 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 20
  11. 生成AIプロダクト開発 不確実性の低減: 新規プロダクト開発: What (何を創るか) の不確実性低減が最重要 生成AI時代: How (どう創るか) の不確実

    性低減も重要 (生成AI特性の理解) ニーズへの対応: 従来コスト大・解決困難だったユーザ ーニーズに生成AIで対応可能に Ubieの取り組み: 生成AIチームがプロダクト開発チームと 最新情報共有、開発に入り込みHowの 不確実性低減 Ubieの事例: 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 21
  12. 今後の活動 3つの観点の継続: 生産性向上 プロダクトの価値向上 ブランドの価値向上 組織・人材・事業のアップデート: 生成AIを前提として推進 目標: 「生成AIネイティブ企業」を目指す 目指す姿:

    会社も社員一人一人も生成AIをフル活用 生産性向上、新しい価値創出、働くことが楽しい環境作り 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 24