生成ＡＩ活用の最前線―世界の企業はどのようにしてビジネスで成果を出しているのか
バーナード・マー
東洋経済新報社
生成ＡＩ活用の最前線（バーナード・マー）の要約
生成AIは単なる技術導入ではなく、企業の価値創造戦略そのものを再定義する要となっています。成功企業は生成AIを業務効率化にとどまらず、顧客体験の革新や新市場の開拓に活用。一方、戦略なき導入は成果を伴わず、競争優位を失います。重要なのは、生成AIを“目的”ではなく“手段”と捉え、組織文化・人材育成・リーダーシップを含めた包括的な変革に取り組むことです。企業の未来は、この技術をどう位置づけるかにかかっています。
経営者が生成AIを取り入れるべき理由
従来型AIが意思決定などの人間の認知プロセスをシミュレーションするのに対し、生成AIは人間の創造性をシミュレーションする。生成AIはニューラルネットワークによって実現されており、これは人間の脳の働きに着想を得た高度な機械学習モデルである。（バーナード・マー）
近年、「生成AIを導入しなければ競争に取り残される」という危機感が、多くの企業経営者の間で共有されています。メディアでは連日のようにAI関連のニュースが報じられ、ChatGPTをはじめとする生成AIツールの導入事例が紹介されています。
しかし、こうした情報の洪水の中で、私たちが見失いがちなのは、技術導入の先にある本質的な価値創造の視点です。 実際に生成AIの導入に取り組んだ企業を観察すると、興味深い傾向が見えてきます。成功を収めている企業とそうでない企業の間には、技術的な習熟度以上に、活用に対する戦略的な思考の深さに明確な違いがあるのです。
前者は生成AIを単なる効率化ツールとしてではなく、新たな価値創造の基盤として位置づけています。一方、後者は往々にして「とりあえず導入する」という発想に留まり、結果として期待した成果を得られずにいます。 この差異が生まれる背景には、生成AIに対する根本的な理解の違いがあります。
生成AIは従来の業務自動化ツールとは本質的に異なる性質を持っています。それは人間の創造的思考を拡張し、これまで不可能だった新しい価値の創出を可能にする「思考のパートナー」としての機能を有しているからです。
重要なのは、この技術的可能性を自社の戦略的文脈の中でどのように位置づけ、活用するかという経営判断です。生成AIの導入を検討する際に必要なのは、技術仕様の理解ではなく、「この技術を通じて、私たちはどのような未来を創造したいのか」という明確なビジョンなのです。
AI活用の世界的権威であるバーナード・マーの生成ＡＩ活用の最前線―世界の企業はどのようにしてビジネスで成果を出しているのかで紹介されている100以上の事例を詳細に分析すると、成功企業と失敗企業の間には明確な差異が存在することが明らかになります。
これらを詳しく分析すると、生成AIで成果を出せる企業とそうでない企業を分ける決定的な違いが見えてきます。成功している企業は、生成AIを単なる技術として扱うのではなく、組織の価値創造プロセスそのものに組み込むことに成功しているのです。
多くの企業が生成AIの導入で苦労している理由は明らかです。技術を導入すること自体が目的になってしまい、本来目指すべき「顧客価値の創造」というゴールを見失っているからです。特に問題なのは、生成AIを「導入すれば自動的に成果が出る魔法の道具」だと考えている経営者が少なくないことです。
しかし、実際に成果を出している企業は、人間の専門知識とAIの計算能力を戦略的に組み合わせる「ハイブリッド型活用」を実現しています。経営者は、識別型AIと生成AIの本質的な違いを正しく理解することが重要です。
AmazonやNetflixなどの識別型AIは膨大な既存データを分析してパターンを見つけ出し、「次に何が起こるか」を予測する技術です。
一方、生成AIは蓄積されたデータを基に、まったく新しいコンテンツや成果物を生み出す技術であり、人間の創造性をシミュレートして拡張します。
具体的な成功事例を見ると、JetBlue Airwaysは生成AIを活用して顧客サービスの質を向上させ、コール時間を削減しながらオペレーターの専門性を高めています。
化粧品大手のSephoraは、生成AIとAR技術を組み合わせることで、お客様の顔にリアルタイムでメイクの色を重ねて表示する仕組みを実現しました。
製薬業界では、NVIDIAとRecursion Pharmaceuticalsが従来10万年かかっていた化合物スクリーニングを1週間に短縮する革新的アプローチを実現しています。
教育分野でも大きな変革が起きています。MagicSchoolは教師専用に設計された生成AIツールで、授業計画から教材作成まで幅広い業務をカバーし、最初の4ヶ月で15万人のユーザーを獲得しました。Kortextは大学向けのAI教育プラットフォームとして、オックスフォード大学などの名門校で導入され、教師の負担軽減と学習効果向上を同時に実現しています。
いま求められているのは、生成AIを単なる最新ツールとして見るのではなく、「未来のビジネス価値を一緒に創り上げるパートナー」としてどう位置づけるかという戦略的な視点です。この判断こそが、次の時代における競争優位を決定づける重要な分岐点となるでしょう。
生成AI戦略の成否は、企業文化にある！
変革的技術を採用するには、文化とマインドセットの転換が必要である。ビジネスの現場で人々が現状に挑戦し続け、変化（および失敗）に対して前向きであり、実験を恐れず、新しいことを学ぶことに対して開かれている組織文化が求められる。
現代の経営において、生成AIの導入は単なる「技術選定」ではなく、「戦略の再定義」を意味します。成功している企業の経営者は例外なく、顧客価値の創造を出発点に据えた思考を、組織のすみずみにまで浸透させています。
「どのようにすれば顧客により良いサービスを提供できるのか」「どのようにすれば顧客に新たな価値を届けられるのか」——この問いから始まり、「そのためにどのようなテクノロジーを活用するか」という順序で考える必要があります。この順序を取り違えた瞬間に、生成AIの導入は形骸化し、競争優位とは程遠い結果に終わってしまいます。
本質的なアプローチを欠いた企業は、しばしば「技術ありき」でプロジェクトを開始し、後からユースケースを探し求めるという非効率な道をたどります。しかし、生成AIというテクノロジーの本質は、顧客価値を最大化するための“手段”であり、決して“目的”ではありません。
この構造的な理解の有無こそが、成功と失敗を分ける最大の分水嶺なのです。 とりわけ人材戦略の領域においては、技術変化の激しい現代だからこそ、「スキル」よりも「文化的適合性」や「学習能力」に重きを置くことが重要です。
スキルは数年で陳腐化するかもしれませんが、成長し続ける人間のマインドセットは、技術進化の波を乗りこなす力となります。
AIの第一人者であるバーナード・マーも、「未来に適応する力の源泉は、知識や資格ではなく、しなやかな心構えにある」と指摘しています。
注目すべき実例として、ウォルマートが導入した「マイ・アシスタント」が挙げられます。この取り組みは、現場従業員の声を起点とし、生成AIの活用方法を現場自らが自律的に探索するという、極めてユニークなアプローチです。
トップダウンではなくボトムアップによって、真に実用的なユースケースが創出されました。 経営者が「どこで生成AIを最も活用できるか」と問うことで、従業員の創造性が引き出され、現場知が経営戦略へと転化していく——これは、テクノロジー導入における理想的なモデルのひとつだといえるでしょう。
さらに、生成AIを組織の力とするためには、データ戦略の整備が不可欠です。生成AIの出力は、入力されたデータの質と構造に大きく依存します。したがって、情報の収集・整理・共有・学習といったプロセスを、部門横断的に構築していく必要があります。これはIT部門に限った話ではなく、全社的なガバナンスと文化変革の一環として取り組むべき課題です。
生成AIの導入は「一度やれば終わり」ではありません。むしろ、継続的に進化させる姿勢こそが、その真価を引き出します。マルチモーダルAI、インタラクティブAI、ロボティクスとの統合、ジェスチャーや音声による新しいUIなど——次々と生まれる技術の潮流をキャッチし続けることが、競争力の維持と強化につながります。 もちろん、未来は決してバラ色ではありません。
マーが示唆するように、プライバシー、倫理、セキュリティ、雇用構造など、生成AIには多くのリスクが内在しています。これらのリスクを正しく認識し、適切に対処していくバランス感覚が、リーダーには求められます。
ビジネスリーダーやマネージャーにとって、生成AIの能力、利用可能なツール、そしてそれらが特定のビジネス機能や業界とどのように関連しているかを理解することを意味する。そして、個々人にとっては、自分の業務量を見直し、生成AIがどのように反復作業にかかる時間を削減できるかを考えることで、他のより重要なタスクに費やす時間を増やすことを意味する。
ビジネスリーダーにとって、生成AIを正しく理解することは、単なる「ツール選定」ではなく、「戦略設計力」の根幹に関わることです。どのプロセスにAIを組み込み、どの業務を委ね、どの部分に人間ならではの判断を残すべきか——この選択こそが、組織の未来を左右します。
生成AIによってルーチンワークを自動化し、浮いた時間を創造的思考や戦略的対話、顧客との関係構築へと再投資することで、働き方の質そのものが変わるのです。 私たちが目指すべきは「完全な自動化」ではなく、「仕事の拡張」です。生成AIと人間が互いに補完し合いながら、より高度な成果を生み出していく——そのためには、単なるスキル訓練ではなく、価値観・姿勢・哲学に根ざしたリーダーシップ教育が不可欠です。
未来を創るのは、技術そのものではなく、技術をどう位置づけ、どう活用するかを決める「人間の思考」です。生成AIは単なる道具ではなく、私たちの創造性と倫理観を映し出す“鏡”です。このように捉え直すとき、経営と組織の本質的な進化が始まるのです。
予測AIが未来のビジネスを変える！
予測AIを活用したパーソナライズにより、顧客に対して、より積極的な介入が可能になる。つまり、顧客が製品やサービスをどのように利用しているかを理解することで、顧客が次に何を求めているかを予測し、顧客が求めているものを円滑に提供できるようになる。
顧客がどのように製品やサービスを利用しているのかを深く理解し、その行動をもとに「次に何を求めているのか」を予測することで、顧客の期待を先回りして叶えることができるようになるのです。 このようなアプローチは、すでに多くの業界で実用化されています。
たとえば、機械の予測保守はその代表的な事例です。しかし、ここで注目すべきは、生成AIによって予測精度が飛躍的に高まり、企業がより感動的で価値の高い顧客体験を提供できるようになる点にあります。
電力会社などの公共事業会社では、顧客の不安に先んじて対応するために生成AIを導入することが考えられます。消費者の使用パターンに異常が見られた場合、AIが自動で顧客に連絡を取り、トラブルの有無を確認したり、解決策を提案したりする。しかも、それは顧客が問題に気づく前に行われる可能性があります。
こうした仕組みは、通信業界にも応用できます。通話品質やデータ使用量、サービスの中断などの状況をAIがリアルタイムで分析し、ユーザーの利用傾向に合ったサービスパッケージを提案することが可能です。
交通業界でも同様に、通勤者がよく使うルートに工事や遅延が予測される場合、AIが事前に代替ルートや移動手段を提示する未来が見えてきます。
金融や銀行の分野も、生成AIの恩恵を大きく受ける領域の一つです。現在でも、不正検知やリスク評価にAIは広く使われていますが、ここに生成AIのパーソナライズ機能が加わることで、財務アドバイスやプランニングの質が大きく向上します。
実際、ある調査によれば、生成AIによって提供されるパーソナライズされた財務アドバイスにより、ユーザーは年間平均で1200ドルもの節約が可能になるとされています。
JPモルガン・チェースは、まさにこの流れの最前線にいる存在です。顧客一人ひとりのニーズや目標に合わせて、生成AIを使った個別最適な財務プランの作成を進めています。ここには、単なる業務効率化を超えた、新しい顧客価値の創造という視点があります。
こうした動きに対応するためには、生成AIの活用をビジネスの中心に据え、既存の業務プロセスの見直しにとどまらず、まったく新しい顧客体験の提供や、これまで未開拓だった市場への進出を視野に入れる必要があります。
そして、その実現には、組織文化そのものを変革していく覚悟が欠かせません。 新しい技術を恐れず受け入れ、失敗から学び、チームで挑戦する文化を育てることが、生成AI時代の成功を支える土台になります。あわせて、質の高いデータを継続的に集め、整備し、活用できる体制を組織全体で構築していく必要があります。
さらに、社外の専門家やパートナーとの連携も重要な戦略の一つです。生成AI技術は日々進化しています。自社内だけでその進歩に追いつくのは難しい場合も多いため、信頼できる外部パートナーと連携しながら、より持続可能な活用方法を模索していくことが不可欠です。
生成AIは、単なるツールではありません。企業のビジネスモデルそのものを根底から変革し得る、極めて本質的なテクノロジーです。その潜在力を最大限に引き出すためには、経営者自らが生成AIの構造と可能性を深く理解し、強いリーダーシップのもとで組織全体に変革の方向性を示すことが不可欠です。
忘れてはならないのは、生成AIは「私たちの代わりに仕事をしてくれる存在」ではないということです。そうではなく、私たちがより効果的に、そして創造的に仕事を進めるための“拡張的なパートナー”なのです。
未来の職場における必須スキルを実用的に考察し、特に共感、複雑な意思決定、協力、批判的思考といった人間のスキルに焦点を当てている。これらは基本的に、人間がAIに対して優位性を持つ分野である。
今後の職場で求められるスキルも変わりつつあります。AIでは代替しにくい、まさに人間に固有の能力が求められています。こうした能力にこそ、今後のキャリア形成と組織の競争力の鍵があると言えるでしょう。 そのためには、AIを理解し活用する能力を、企業内の誰もが持つべきです。
とはいえ、GoogleやOpenAIと同じようなAI人材を確保しようとしても、現実的には競争力に限界があります。最も合理的かつ持続可能な戦略は、既存の従業員に対して生成AIを理解し活用するスキルを育成することです。つまり、従業員を「後部座席」に座らせるのではなく、「運転席」に置くとよいという著者の言葉が印象的でした。
自らが判断し、変化を起こす当事者になること。それが真の意味でのデジタル・トランスフォーメーションです。 さらに、採用戦略においても「文化的適合性」や「学習意欲・潜在力」を重視すべきです。スキルは育てることができますが、カルチャーフィットしない人材を活かすのは容易ではありません。組織に合った人材こそが、満足度高く、長期的に価値をもたらしてくれるのです。
バーナード・マーが世界中の企業の事例から示しているように、技術の成否を分けるのは、それを導入する“人間と組織の在り方”です。生成AIは、既存のサービスを時代遅れにし、ビジネスモデルの賞味期限を容赦なく突きつけてきます。だからこそ今、ビジネス戦略そのものを一度ゼロベースで見直し、「私たちの競争優位は依然として有効か？」という問いに真摯に向き合うべきです。
この時代において、技術に踊らされるのではなく、技術を戦略に組み込み、活かしきる。その覚悟と構想力こそが、未来の競争優位を築く最大の資産となるのです。
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