【完全解説】CosBE流AIトランスフォーメーション4つの導入ステップ

AI 導入は経営課題から ― CosBE 流トランスフォーメーションの全体像

「AI 技術導入したはいいものの、活用の仕方がわからず終わってしまった・・・。」

この動画では、ニューフェーズの小渕氏と CosBE の茂見氏による、AI トランスフォーメーションの実践的な進め方について、経営者が抱える懸念や疑問を代弁します。

AI導入が失敗に終わる大きな要因は、経営課題を明確にせず、AI 技術の導入そのものが目的になってしまうことです。

「AI ありきではなく、経営課題から始める」というのが最も重要なポイント。大規模 DX 化ではなく、経営者目線でのコンサル領域から入るミニマムスタートの手法が CosBE の強みとAI導入成功のカギとなっています。

この記事のインタビュアー

小渕 茉那虎（こぶち・まなと）／株式会社NEW PHASE 代表取締役

動画編集やWEBマーケティングの分野で事業を展開。動画編集者が企業案件を一次代理店として取れる世界を作ることを目指し、企業の人材育成や個人のセカンドビジネスを支援しています。また、動画やYouTubeを通じて「学びが資産になる仕組み」を広げることに貢献しています。

AI トランスフォーメーションを成功に導く 4 つの考え方

ここではAI導入だけで終わらせず、かつAIトランスフォーメーションを成功へと導く最短経路のために超重要な4つの考え方を説明します。

1. イシューファースト ― 何を目的するかによってアプローチが変わる

小渕：どのような考え方でAIトランスフォーメーションを始めればいいのですか？

茂見氏:まずAIから1 回離れ、自分の会社がどこを目指し、大事な課題は何か、こういったことから入っていく。課題を明確にしていきながら、そこに対して AI 技術を使った構想に仕上げていくと。この目的を経営目標であったり、経営課題の解決というところに置く。何を目的するかによってアプローチが変わりますというところです。これがイシューファーストという考え方です。

小渕：AIありきではなく、経営課題の棚卸しが必要だよっていう事ですね。小規模でどんどん段階的に課題感を見つけてブラッシュアップしてより良い開発をするっていうところが考え方としては必要なんじゃないかということです。

茂見氏：目的が解決できれば、場合によっては最終的に AI を使わなくても良いわけです。掘り起こすのはもちろん AI トランスフォーメーションなので、技術を使って解決するというのが考え方の根底にはあるんですが、まずそもそも何を目的にするかによってアプローチが変わるということなんですね。

• AI から一旦離れる ― AI 導入そのものを目的としない
• 経営課題を明確化する ― 会社がどこを目指すのか、何が大事な課題なのかから入る
• 目的によってアプローチが変わる ― 何に取り組むかで結果が変わる
• AI を使わない選択肢もある ― 目的解決が最優先で、手段は柔軟に考える

2. リーン&アジャイル ― 「細部に宿っている」重要な要素を発見し、進化させる

小渕氏:課題が見えてきたら、次はどうするのでしょうか？

茂見氏:リーン&アジャイルというところとに繋がってくるんですが、課題の中から細かい一番最初のステップを見出すかが非常に重要なポイントです。事業の大事なところというのは細部に宿っています。その細部はクライアントさんも言語化できていなかったり、可視化できていなかったりするんですね。

小渕氏:それは社長さんが考える範疇でしか考えられないからですか？

茂見氏:経験値としては持っていらっしゃいますので、暗黙知として持っている会社の強みであったりだとか、工夫であったりだとか、こういったものが経営の中には随所にありますが、最初には現れてこなかったりする。ただ細かい課題を設定してそこに向けて最初に小さく始めてみると、その始めてみた過程の中で今まで可視化されてこなかった暗黙知が出てくる、これが非常に重要。

小渕氏:始めてみないと分からない経営課題が顕在化してくるっていうことですね。小さくミニマムで始めたらある程度のその課題感が出てくるし、ビジョンも湧いてくる、そこに対してどんどんどんどん肉付けをしていきながら PDCA を回していく感じですね。

茂見氏:そうなんです。PDCA という表現があったと思うんですけど、実は PDCA にならないんですよ。というのも構想は最初に立てるんですが、やっていくと変わってくるんですね。

小渕氏:プランを立てて実行していくけどどんどん改善が変わっていく？

茂見氏:変わっていくし変えた方が良い。なぜかというとやったことによって新しいことがどんどん分かるので、新しく分かったことというのはやはり計画に反映させるべきなんですね。ですので最初に立てた計画を実行しようとするのではなくて、やって分かったことで先を作る、これが大事なんです。

小渕氏:ツールを開発してそれで終わりではなく、構想と現場が何度も対話をしながら話し合って改善していきながら次のステップに進化していく、そういうプロセスが必要ということなんですかね。

茂見氏:はい。それが失敗リスクを抑えて確実に早く前に進む方法だと思います。

• 小さく始めて育てる ― 計画通りではなく、実践から学ぶ
• 暗黙知の可視化 ― 細部に宿る重要な要素は、小さく始めることで初めて見えてくる
• PDCA ではない ― やって分かったことで先を作る経験主義
• 構想と現場の対話 ― 継続的な改善と進化のプロセス

3. 小規模 AI 群 ― 効果的な AI 活用のため

茂見氏:3点目が小規模 AI 群といった形ですけれども、汎用的な AI のアプリケーションを目指すのではなくて、細かく特化した AI ソリューションを作っていって、それらを連携させていくという考え方です。

• 汎用的な AI を目指さない ― 大きな万能 AI ではなく、小さく特化したものを作る
• 細かく特化する ― それぞれの AI ソリューションが特定の課題に特化
• 連携させる ― 複数の特化型 AI を組み合わせて全体の効果を高める

4. ユーザー統合型アプローチ ― 継続的な進化のため

茂見氏:そして最後にユーザー統合型のアプローチですけれども、これは全てを一気に AI に置き換えるのではなくて、一部はユーザーが引き継ぎ指示をしたり、評価をしたりといったことを組み合わせていき、これを再度 AI に学習させながらより高みを目指していく、こんなアプローチですね。そうすると今まで実際にやっていた業務を AI にある程度振り分けて、人は人の感性にしか分からないところだけ集中すれば良い。

茂見氏:今度それをお客様の価値に変えていきながら、また違うところに AI の技術を使って課題を解決する、こういうのをやっていくと次第にどうやって価値を生んでいったらよりお客様に価値を届けられるかみたいな考え方とかビジネスのあり方もどんどん変わっていきます。

• 全てを AI に置き換えない ― 段階的に AI と人を組み合わせる
• 人の役割を明確化 ― ユーザーが引き継ぎ指示や評価を行う
• AI への学習フィードバック ― 人の判断を AI に学習させて進化させる
• 人の感性を活かす1 ― AI が得意なことと人が得意なことを分け、人は人にしかできないところに集中
• 継続的な進化 ― より高みを目指していく循環的なプロセス

このアプローチにより、AI トランスフォーメーションは単なる業務の自動化ではなく、人がより価値を生み出す仕事に集中できる環境を創出するビジネス変革となります。

最短距離！CosBE流AIトランスフォーメーション 4 つの導入ステップ

ステップ	内容	具体的な取り組み	ポイント
1. 課題明確化	経営課題を明確にする	・現在の自社の状態を把握 ・将来のビジョンを明確化 ・何が大事な課題かを特定	イシューファーストの考え方に基づき、AI ありきではなく経営者の大きなビジョンや課題感から入る
2. 構想策定	AI ソリューションの構想を描く	・課題解決のための AI 活用案を考える ・ラフな構想でOK ・完璧を求めない	ぼやっとしたものでも全然構わない 最初から完璧な計画は不要
3. MVP 開発	最小単位のプロダクトを開発	・構想から第一歩を絞り込む ・実際にやってみる ・経験値を蓄積	小さく始めて、何ができる・何ができないを明確化する。暗黙知が可視化される重要な段階
4. 並行進化	3 つのプロセスを同時に進める	① 構想の具体化 ― 経験を踏まえて構想をブラッシュアップ ② プロダクトの進化 ― ミニマムなものを改善・育成 ③ 浸透 ― 現場や顧客への導入を推進	やって分かったことで先を作る経験主義。PDCA ではなく、継続的な学びと進化のサイクル

実践事例　生産性向上の取組みからビジネスモデルへの変革へ

実際のCOsBEの事例の取組みを通して、どのようにAIトランスフォーメーションがへ企業変革をもたらしたのかを具体的に解説します

課題設定　人材不足による生産性低下

茂見氏：我々のお客様を例で言うと、最初に取組んだことは生産性の改善です。人がとれなくて人が足りなくて仕事を請けきれなくてという話の時、まずは人でやっているところの時間がかかっているところを AI 技術で解決するを絞り込んでやっています。

課題設定　生産性の向上

　

AIトランスフォーメーション成功のためのゴールデンルール

やってはいけないこと

❌ 大規模に始める→ ✅ ミニマムから始める
❌ AI ありきで考える → ✅ 経営課題から考える
❌ 完璧な計画を立てる → ✅ ラフな構想でスタート
❌ 計画通りに進める→ ✅ やって分かったことで先を作る

❌ 開発がゴール→ ✅ ビジネス変革がゴール
❌ 社長だけで考える → ✅ 外部視点を活用
❌ 暗黙知を無視 → ✅ 小さく始めて可視化

失敗回避のためのポイント

1. 小さく始める勇気

• リーン&アジャイルの精神
• 最小単位から育てる

2. 経験主義の実践

• やって分かったことで先を作る
• 実践から学ぶ姿勢

3. 柔軟な計画修正

• 構想は変わることを前提
• 新しい発見を計画に反映

4. 失敗リスクの最小化

• 確実に早く前に進む
• ミニマムスタートで検証