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想定外の現場の動きも……“AI後”の組織をどう設計するか
──DeNAでは、活用実態を捉えるための独自スコアを設けていると伺いました。
加茂：「DeNA AI Readiness Score」、通称「DARS」です。個人と組織それぞれのレベルを評価する指標となっています。
評価というと人事評価制度と結びつけられがちですが、DARS自体は人事評価と直接連動しているわけではありません。そもそも、成果が出ていなければAIと結びつけようがない。成果自体はAIの有無にかかわらず普遍的なものですし、AIを使っただけで評価が上がるわけではないと、社内でも伝えています。
ただし、将来的には、AIを使わなければ達成が難しい目標を設定することになります。そのとき、社員一人ひとりが自らのAI活用のレベルを把握できなければ、個人としても組織としても打ち手が立てられません。DARSは、マネジメント層だけでなく、社員自身が成長のために活用する指標としても機能しています。
──AIが組織に組み込まれることで、人事評価や人の育て方が変わるという議論も起こっています。ソフトバンクでは、評価やモニタリングをどう捉えていますか。
西原：AIエージェントのサポートを受け、それを使いこなした上で得たアウトプットや成果を評価する流れに変わっていくでしょう。しかし、人事評価はまだ慎重になったほうが良いとも考えています。どちらにせよ、個人・組織レベルで「そもそもどこまでできるのか」を可視化する必要はあります。現在、独自の指標の作成に着手しているところです。
──AIを前提に業務や組織を再設計することになりますが、現時点で課題や具体的な取り組みはありますか。
西原：非効率な業務をそのままAI化しても、かえってコストが増えるだけです。複雑な業務フローをすべてAI化する上では、セキュリティ対策、AIエージェントを統制する仕組み、AIエージェントが停止した際に人手で行うリカバリー方法、そしてアウトプットが本当に正しいかを判定する手段など、多様な要素を検討しなければなりません。その結果、業務によっては今のまま人間が担ったほうが良いケースもあるのです。今まさに、その見極めを進めています。
さらに、属人的な業務が多すぎてAIを適用できないという課題も新たに発生しています。標準化・平準化はもちろんあるべき姿ですが、すべてを標準化することが正しいとは限りません。AIが個人に寄り添ってサポートする世界もあり得ます。むしろ、そのほうが社員の個性を損なわずに済む。部署によってはそうした業務設計も想定して、試行錯誤しています。
──続いて、DeNAではいかがでしょうか。
加茂：AI活用で生まれた時間が、戦略外の領域に注がれてしまうことは課題の一つです。南場はよく「人が行う業務を半分にして、余った人員をすべて新規事業に再配置する」といっていました。ところが実際には、効率化の結果生まれた時間を各自が別のことに使い始めました。自分たちの業務をより良くしたい、あれもこれもできると、善意ゆえに経営視点では重要でない領域にまで手を伸ばしてしまう。そのため、トップダウンで方向性をわかりやすく示す必要がありました。
もう一つ、個人の生産性は上がったものの組織にとっては大きな変化がないという課題もあります。そこで、AI施策が適切に機能するよう支える組織として「AI CoE（Center of Excellence）」を設置しました。事業ごとに技術責任者を配置し、その人と本部長が「AI戦略として正しい方向に向かっているか」「事業戦略とAI戦略が本当に噛み合っているか」といった視点でサポートしています。これにより、ボトムアップの小さな取り組みを拾い上げながら、組織全体の大きな成果へとつなげる仕組みを作っています。
