可能性あふれる技術の採用：CIO による GenAI 導入の冒険

生成 AI (GenAI) の変革の力を目の当たりにしてきた CIO として、現代の企業にとってこのテクノロジーの導入は選択肢ではなく戦略上の必須事項であると、本心から言い切ることができます。IT リーダーは、コスト、規模、エクスペリエンスの 3 つの要素について最適化を図ろうとします。GenAI がすばらしいのは、単にそれをサポートするだけでなく、各要素の可能性の基準を書き換える可能性を秘めていることです。

オートメーション業界のリーダーである当社にとって、GenAI の体験はイノベーションの巨大な波に乗るようなものでした。この変化の波を切り抜けるには、機敏さと勇気、そして積極的な考え方が必要です。しかし、何より、わずか 1 年前には手が届かない存在であった機会を、GenAI は開拓してくれました。

IT 業界のリーダーである私たちには、未来の到来を待つ余裕はありません。自分たちで創り出す必要があります。GenAI の世界への最初の一歩を検討している方や、その道を歩んできた人からの知見を求めている方は、このブログをご覧ください。このブログシリーズでは、当社の GenAI 導入の道のりと、遭遇した課題、そして勝ち取った成果をお伝えしたいと思います。このシリーズが、GenAI のもたらすすばらしいチャンスを生かすきっかけになることを心から願っています。

第 1 章: オートメーション・エニウェアにおける生成 AI 導入の道のりの始まり

この道のりを歩み始めたとき、当社は GenAI を真っ先に導入した企業のうちの 1 社でした。当初は混乱と懸念が広がりました。GenAI の導入が始まった当初を振り返ってみると (わずか 1 年前とは思えないほどですが)、組織は当然ながら、このテクノロジーで実現できることやそれに伴うリスクについて、懐疑的でした。GenAI がビジネスのために何を実現できるのか疑問に思い、不安を感じました。GenAI は多くの点で、クラウドテクノロジーの進化や導入と同調していました。

しかし、傍観者として慎重に見守るという選択肢は、私たちにはありませんでした。

当社の文化、そして業界という 2 つの理由から、それは選択肢にならなかったのです。新しいことへの挑戦は、オートメーション・エニウェアの文化として根付いています。最前線に立つことに対する当社の尽力は、業務の中で「カスタマー・ゼロ」(最初の顧客) として表現されています。このプログラムは、私たち自身が実験台となり、理解を深め、試行錯誤を重ねたソリューションの開発を促して、それをお客様に提供することを目的としています。ですから当然、GenAI が市場に登場したときには、いち早く始めたいと思いました。しかし、それでも私たちは、起こっていることの重大さに備えることができませんでした。

というのも、インテリジェントオートメーションのリーダーにとって、GenAI の登場は私たちの業界を破壊的な変革をもたらすものだったからです。

第 2 章: 破壊的変革と向き合い、リスクを受け入れる

破壊的変革はよく使われる、大げさな言葉です。しかし今回の場合、GenAI があらゆる分野にもたらした劇的変化を表現するのに、これ以上の言葉はないと思います。インテリジェントオートメーション業界に属する当社には、最初から破壊的変革が差し迫っていました。

このような破壊的変革に対する最初の反応は、間違いなく恐怖です。しかし当社は、このテクノロジーの将来の軌跡や市場の方向性を予測する、幻想の下で行動していたわけではありません。当社には他に選択肢がありませんでした。真の勇気とは、恐れがないことではなく、恐れがあっても前進できることである、という原則を体現しなければならなかったのです。

CIO としての視点について、よく尋ねられます。ガバナンスと企業セキュリティの責任者であるあなたが、すべての答えを持っているわけでもないのに GenAI の導入に抵抗がないのはなぜか、と。iPhone はモバイルテクノロジーにシフトをもたらし、現在ではそれが広く浸透しました。このような、テクノロジーのあらゆる革命において、自分はすべてを統制しているわけではないことを認識しておくことが大切です。破壊的変革が最初に起こるのです。

特に当初は、プライバシーとセキュリティに対する懸念の声が最も多く上がりました。CIO として、GenAI のような新しいテクノロジーを導入する際に私が最も懸念するのは、間違いなくデータのセキュリティです。PII であれ、ビジネスの機密情報であれ、機密データを不正アクセスや悪用から保護することが最も重要になります。

GenAI には企業のデータセキュリティに対する潜在的な脅威があることはわかっていました。では、どのように対応したのでしょうか? データプライバシーについては、その影響を十分に理解し、具体的なソリューションを開発できるようになるまで、公開データや機密性のないデータのみを扱うことにしました。

この道のりでは、あらゆる場面で新たな疑問にぶつかりました。そして、その多くについて、満足のいく答えを得られませんでした。答えが出るのを待つのか、それとも自分たちで答えを見つけ始めるのかを決断する必要がありました。結局のところ、振り返ってみると、遭遇したすべての問題や障壁に回避策がありました。

第 3 章: 機会に合わせて計画と見込みを再設定

数ヶ月後、当社独自の調査をさらに進め、GenAI によって実現される機会の規模を完全に把握しました。そして、GenAI 導入の道のりにおけるこの時点で、具現化とリセットの段階に達したのです。予期せぬ状況にうまく対処する方法として、アメリカ海軍の特殊部隊から学んだ第一の原則は、今自分がどこにいるのか、どのような状況に置かれているのかを認識することです。私たちはすべての計画を諦め、すべてをリセットしなければならないことを理解しました。GenAI は本当にすべてを変えてしまうという言葉は誇張ではないと、断言できます。

対応する準備を整え、全力で深く掘り下げる必要がありました。私たちは GenAI がどこに影響を与え、どのように役立つかを確認するために、企業として、またテクノロジープラットフォームとして運営している事業のまさに中核を成す、オートメーションの構成要素を調査しました。そして、その答えが至る所にあるとすぐに気づいたのは当然といえるでしょう。

例えば、これまでオートメーションに対する入力は限定的で、入力は事前に構造化された情報に依存しており、非構造化データについてはビジネスプロセスの自動化に使用する前にトレーニングが必要でした。現在では、入力には何でも使用できます。データでも情報でも、想像しうるほぼすべての形式を使用でき、事前トレーニングも不要です。出力についても、GenAI のおかげであらゆる形式が可能になりました。画像やスライド資料も出力できます。オートメーション自体、つまりプロセスのルールセットでさえ、最終的には定義やプログラミングが不要になり、GenAI との自然言語による会話を通じて過去のデータを参照し、文脈に基づいて生成できるようになるかもしれません。

GenAI はオートメーションの既存の限界を吹き飛ばしました。

私たちは事業と製品の軌道のあらゆる要素を見直し始めました。既存の計画や投資は、大きな可能性や加速度を活用する方向に変更されました。この変化の現実がビジネスと製品開発の日常的な活動に広まるにつれて、新たな計画は新たな OKR を意味するようになりました。

そのため、私たちのテクノロジースタックも破壊的に変革されました。必要なツールやテクノロジーもあれば、もう投資したくないものもありました。当社に必要なのはどの GenAI ツールか、日常業務に GenAI を組み込んだ新たな働き方を支えてくれるのはどのテクノロジーかを検討しました。

第 4 章: 可能性のある技術の採用

2023 年 4 月、私たちはすでに GenAI について多くを学んでいました。しかし、知識にはまだ大きなギャップがありました。この時点で、私たちはさまざまな物事を解決して仮定を立てたいという衝動に駆られていました。基盤が形成され始めているのを目の当たりにして、この基盤の構築に着手したいという誘惑に駆られ続けました。しかし、このとき着手していたら、誤った道を進むことになったでしょう。よくわからない場所に土台を築くことはできないのです。

よりしっかりと状況を把握するには、より多くのことを知り、不足している情報を特定することが重要であると判断しました。そこで、本格的な実験を開始しました。

実際、当社はこれに力を入れ、「デモロワイヤル」と名付けた全社的なコンテストを開催しました。そのエネルギーを健全な競争に生かし、社員が専門知識を駆使して GenAI の現実的なアプリケーションを見い出して紹介できるようにしたのです。コンテストには従業員の半数近くが参加しました。提出された 200 以上の詳細な事例から受賞者を決定するのは非常に困難なことでした。

最終的には、同点首位と判断し、各優勝者に 1 万ドルの賞金を授与しました。誰もがこのテクノロジーを使って実験し、楽しみました。多くのアイデアと熱意が生まれ、実現可能なことについてのビジョンが示されました。その効果は氷山の一角にすぎませんでした。

このコンテストで作成されたパイロットに触発されたカスタマーサポートと IT チームは、顧客と社内従業員の L1 および L2 サポートをエンドツーエンドで自動化しました。グローバリゼーションチームは、ビデオコンテンツの言語翻訳を自動化し、マーケティングチームは顧客ケーススタディの作成プロセスを自動化しました。IT 組織は、AI アシスタント「Jarvis」の社内版を立ち上げました。

第 5 章: 適切な GenAI モデルで基盤を構築

では、どうすればうまくいくのでしょうか。私たちは GenAI 導入の道のりにおけるこの重大な問題に、ついにたどり着きました。この時点で、私たちは GenAI を運用するための要素を特定し、基盤の構築を開始しました。

アイデアと事例を現実のものにするには、GenAI の専門家になるチームを選ぶ必要がありました。このスキルセットを誰が身に付けるべきでしょうか。どのチームまたは業務機能が GenAI のハブ、つまり組織内の本部になるのでしょうか。当社の CoE であるオートメーションチームが、最もシンプルなスタート地点でした。CoE にとって、これは継続的なプロジェクトであり、彼らは日々第一線に立って実践し、GenAI のスキルセットを学んで強化しています。

オートメーションチームは急速に成長しました。もちろんまだ学び続けており、ビジネスチームからのアイデアや機会を受け入れるようになりました。私たちは実際に GenAI を使ったオートメーションを構築し始めました。私は GenAI を使用した契約書レビューのオートメーションの例が大好きです。このオートメーションによって 4,000 時間も節約できました。しかし、それ以上にいろいろな意味で重要なのは、チーム間のフラストレーションを取り除き、プロセスから摩擦をなくすことです。

指針に関するいくつかの選択が必要でした。許容されること、されないことについて、どのように従業員を指導すべきか? 自由に利用できるサードパーティの AI アプリの使用を許可すべきか? 社内で任意の希望する AI モデルを利用できるのか? AI 対応アプリを使用中に共有できるデータの種類は?

そして私たちはこの道のりにおけるもう 1 つの重大な問題にたどり着きました。どの大規模言語モデル (LLM) に投資すべきでしょうか? これについては長年のパートナーに連絡を取り、実際に 2 つのモデルを選択しました。また、モデルを私たちの企業知識の延長とするために、適切なデータセットでトレーニングすることの重要性も学びました。

選択した LLM のトレーニングとチューニングが、このストーリーの中で最も複雑な要素であると言っても大げさではありません。

GenAI には精度と「幻覚」のリスクがつきものですが、これは GenAI がトレーニングされた専門知識の範囲外に GenAI を適用した場合に起こりやすいものです。経験から、選択したモデルを自社の企業データでトレーニングすることが不可欠であることがわかりました。そして、モデルを繰り返しテストするのです。

プライバシー管理の問題に戻りたいと思います。IT リーダーからこの話をよく聞くからです。GenAI のセキュリティとプライバシーに関する懸念の複雑さは、基盤モデル、プロバイダー、サードパーティのコンポーネントなどを含む、そのレイヤー構造から生じることがわかりました。そのため、当初はすでにコミュニティと共有している機密性のないデータを扱うことにしました。これは、機密データをマスキングしてから AI プロンプトと共有する方法を見つけるまでの予定でした。

この道のりを進む中で私たちが下した重要な決断がもう 1 つあります。「私たちのデータが組織から離れることは決してない」というものです。AI モデルのプロバイダーの中には優れたモデルを作成しているところもありますが、私たちのデータを任せるには新しすぎます。つまり、誰が何のためにアクセスするのかを完全に制御し、可視化できるようにするために、モデルを自社サーバーでホストするということです。

セキュリティ、プライバシー、精度管理を実現する最も効果的な方法は、安全なインテリジェントオートメーションプラットフォームを通して GenAI を活用することだということを私たちは学び、お客様のために開発を続けています。このプラットフォームは、組み込みのガバナンスとガードレールにより、複数のシステムやユーザーにまたがるエンドツーエンドのオーケストレーションを容易にし、GenAI の安全かつ効果的な活用への道を開きます。

すばらしいことに、私たちはオートメーションサクセスプラットフォームに GenAI を組み込む作業を大幅に進歩させました。企業のセキュリティ、ガバナンス、監査証跡、コンプライアンスツールを提供することにより、お客様が GenAI を安全に使用し、その使用に関するガードレールを作成できるようにしたのです。

第 6 章: イノベーションを操縦する

今私は、広く開かれたイノベーションレースに参加していることに興奮しています。GenAI は AI の民主化、ひいてはオートメーションを前進させました。うまく成し遂げられるかどうかの核心は、AI ファーストにあります。初めてオートメーションが実現したときのことを覚えていますか? 一度、オートメーションのパワーと機能を目の当たりにしたら、ビジネスプロセスを同じ目で見ることはできません。

そして今、GenAI についても同じことが起こっています。誰もが AI を利用できるようにする GenAI は、AI ファーストの発想です。AI のインテリジェンスとオートメーションの行動力の組み合わせは、相性が抜群です。そして今、AI モデリングや、高価で複雑な、専門家の時間を消費する開発に対する障壁がなくなりました。まるで食べ放題の AI ビュッフェのようです。

ここでは詳しく論じませんが、これは、企業のテクノロジーニーズを満たすために購入すべきか、構築すべきかの議論を再開させるものです。構築が再び検討されています。まだデフォルトのアプローチになるわけではありませんが、解決したい問題によっては、より経済的かつ拡張性の高い、現実的な選択肢になり得ます。特に、ワークフローを GenAI の会話インターフェースと組み合わせることが可能になったため、UI に対するニーズが変化しています。

まだ明らかになっていない価値は多く残っています。現時点では、ビジネスパートナーと連携しながらアイデアを考え、将来のロードマップを構築することに投資しています。

GenAI 導入の道のりをリードする

このフロンティアでは、GenAI がテクノロジーであることを常に念頭に置きたいと考えています。つまり、組織のために AI を活用する権限と責任は、CIO のオフィスにあるということです。予測では今後 4～5 年の間に導入が急増し、CIO の 80% が AI を活用する構えです。

CIO である私にとって、この道のりは生涯で最高の冒険です。

企業のために GenAI 導入の道のりをリードしたいのであれば、今こそ懸念に立ち向かい、前進し、リードする時なのです。私たちのストーリーがお客様の道のりの支えになることを願っていますし、この道を歩む CIO やテクノロジーリーダーの方々の声を聞くことをいつも楽しみにしています。今後も疑問とその答えが見つかったら、お客様と共有していきます。今、お客様の足かせになっているものは何ですか?