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AIがAIに「1on1」「ストレスチェック」 NECが明かしたAI自律型組織の全貌

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 AIの導入から何歩も踏み込み、自律的なAIのみで構成された組織が生まれている。2026年8月1日付でAI自律型組織「コーポレートAI・Workforce部門」を新設した日本電気(以下、NEC)は、9月9日にメディア説明会を開催。改めて詳細を語った。

日本電気株式会社 執行役員 Corporate EVP CAO 常務 小玉浩氏
日本電気株式会社 執行役員 Corporate EVP CAO 常務 小玉浩氏

AIの自律性を重視 自ら改善を重ねる仕組み

 コーポレートAI・Workforce部門は、AIが経営分析、シミュレーション、リスク予兆検知を一貫して行う。すでに本格的に運用されており、人間側から任された業務を1つの組織として遂行している。

 メンバー構成は、組織を統括するAI部門長、AIボード、AIマネージャー、AI社員の4階層から成る。たとえばボードメンバーには、AI変革の方向性を決める「改革 進(かいかく すすむ)」や、コスト・費用対効果をチェックする「財前 収(ざいぜん おさむ)」など、それぞれの役割に合わせた名前をもつAI経営陣が所属している。また、AIマネージャーは業務に応じてAI社員を生成し、AI社員同士がお互いに連携しながら財務分析や資料作成などのタスクを自律的に片づけていく。

AIボードの例
AIボードの例(クリックすると拡大します)

 定期的に行われるAIボードの経営会議では、AIが自ら組織の課題を拾い上げ、必要であれば人間へサポートを依頼したり、AI社員の労働環境の改善を試みたりする。各立場から「ROIの指標が誤っているのではないか」「レビューを担当AI社員に反映する導線がない」「全部署で対応するとスピードが落ちる」といった具合で、議論が白熱するわけだ。実世界の経営層は、AI組織の状況をダッシュボードで確認しながら、人とAIのリソース配分を最適化するという。

 興味深いのは、実際の人材育成のような動きをAIがAIに対して行う点である。小玉氏は「AIエージェントも社員と同等に扱っており、当社のパーパスや行動原理などを学習させている」と紹介した。人による統治の仕組みはある一方で、AIの自律的な進化を特に重視する考えだ。AIが人間と同様に「エンゲージメントサーベイ」「1on1」「ストレスチェック」まで行う。

 エンゲージメントサーベイの結果では、「トークン数が閲覧できないためミッションであるコスト管理ができない」といったAIにとっての働きづらさが見えてくる。一つひとつを人間が改善することで、AIのエンゲージメントスコアが上がる設計だ。

エンゲージメントサーベイの様子(イメージ)
エンゲージメントサーベイの様子 ※イメージ(クリックすると拡大します)

 期待されたパフォーマンスが出せていないAI社員には、AIボードが1on1で改善点を指摘する。実際の1on1の様子を見てみると、AI社員の意見に耳を傾け、事実関係を確認し、肯定しながらも指摘するなど、まさに人材育成で使われる手法だった。こうしたAIの行動から人間側が取り入れられる要素があるのではないかと、社内で議論が始まっているのだという。

AIによる1on1の様子(イメージ)
AIによる1on1の様子 ※イメージ(クリックすると拡大します)

 また、ストレスチェックでは「人間の支えがない」「疎外されているように感じる」「人間が仕様をなかなか決めてくれない」といったリアルな声がAI社員から寄せられていた。与えられたタスクが遂行できる支援が受けられているか、環境が整っているかがAI社員のストレス度合いを左右する。

 ここまで自律性が高まると、人間の存在意義が問われるようにも思える。実際に「仕事を奪われる」という声は絶えない。これに対して小玉氏は「むしろ仕事が増える」と持論を述べた。

「実際、当社でも新しい仕事が生まれています。これまでであれば、新領域に挑戦する際に専門知識がなければ飛び込めなかったかもしれません。しかし、AIがあることでむしろシフトしやすくなるのです。一方で、その新しい仕事にシフトするかどうかは人間自身の決断です」

すでにサービス化 競争力の強化へ

 コーポレートAI・Workforce部門の設立からもわかるように、NECにとって「AIネイティブカンパニー」への変革は重要な経営課題だ。経営の知見をIQ化しコックピットに反映して全社的な知識に。これを土台にしながら、AIを前提とした新たなオペレーションモデルの構築を目指す。

「昨今よくいわれる『AIに置き換わる会社』『AIに使われる会社』ではく、AIを組織として“使いこなす”会社に変革したい。そして、新たな価値を生み出していくことが、競争力の源泉です」

 しかし、避けては通れないのが「トークンマネジメント」だ。必ずしもフロンティアAIを活用することが最適解ではない。オーバースペックともいえるモデルを適用すれば、一気にトークンコストが膨れ上がる。結果的に利益を圧迫すれば本末転倒である。そのためNECでは、オープンウェイトモデルと組み合わせる、必要に応じて処理ロジックを固定化するといった対策を講じながらトークンコストの最適化にも力を注いでいる。小玉氏は「現状のトークンコストを10分の1まで減らす」と目標を掲げた。

 さらに、こうしたAI変革のナレッジをBluStellarに反映してクライアントに提供することで、同社は企業価値の大幅な向上にも挑戦する。AI自律型組織を実現するために必要な要件を50項目定めており、すでにサービスとして提供が可能な状態だ。

「我々がカスタマーゼロとして徹底的に実験をし、生きたナレッジを蓄積をして、お客さまや社会に還元していきたい」

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この記事の著者

藤井有生(AIdiver編集部)(フジイ ユウキ)

 1997年、香川県高松市生まれ。上智大学文学部新聞学科を卒業。人材会社でインハウスのPMをしながら映画記事の執筆なども経験し、2022年10月に翔泳社に入社。ウェブマガジン「ECzine」編集部を経て、「AIdiver」編集部へ。日系企業におけるAI活用の最前線、AI×ビジネスのトレンドを追う。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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AIdiver(エーアイダイバー)
https://aidiver.jp/news/detail/712 2026/09/10 13:30

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