AIの驚異によって、企業はこれまで想像できなかったスピードで変化するチャンスを手にしています。もちろん、このチャンスをどう生かすかは彼ら次第です。新著の著者によると、成功の鍵は組織が「市民開発者」に慎重に権限を与え、その取り組みを中核のデータ分析チームの活動と統合できるかどうかにあるという。
著者のトム・ダベンポート氏とイアン・バーキン氏が最近のAlter Everythingポッドキャストのエピソードに出演しました。彼らの新著『All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution』は、市民開発者という新しい役割を分析し、データサイエンスとAI利用の民主化が組織にどのような影響を与えたかを検証しています。多くの研究を経て、2人は非データサイエンティストがAIの可能性を解き放つ上で大きな役割を果たせると主張しています。
市民開発者のステップアップ
市民開発者の台頭はすでに始まっていますが、大企業のプロのアナリストが脅威を感じる必要はありません。「それどころか」、とダベンポート氏とバーキン氏は言います。彼らは、市民開発者が「仕事の未来とそれに関わる従業員の両方を変革するアクセラレーター」になり得ると示唆しています。組織の業務機能の奥深くまで踏み込み、データや分析を利用可能にすることで、企業はAIの影響力を飛躍的に拡大することができます。そのシナリオにおいて、市民開発者はすべてを実現する変革の担い手となるのです。
ダベンポート氏とバーキン氏は、当初AIを活用できたのはIT専門家だけだったが、今では人事、財務、サプライチェーンといった他の領域の専門家も加わり、有意義な形で貢献し始めていると主張しています。では、何が変わったのでしょうか？テクノロジーが成熟し、高度化しただけでなく、組織内の一般ユーザーでもより使いやすくなったのです。バーキン氏は、ローコード・ノーコードの成功がそのプロセスを加速させるのに貢献したと指摘します。「自分のアイデアを現実にできるようになり、アイデアさえあれば誰でもこのテクノロジーを使ってそれを形にできるようになったのです。」
では、データサイエンティストでない人たちは具体的に何を作っているのでしょうか？その多くは、特定部門のデータを追跡する個人または部門レベルのアプリケーションを開発したり、一連の定義済みタスクを自動化する比較的小規模な仕組みを構築しています。ダベンポート氏によれば、最良のシナリオはプロのアナリストが引き続きミッションクリティカルな業務を主導し、市民開発者がプロセスに影響を与える方法を見つけることだといいます。「彼らはシステムを自ら開発しているので、要件をIT部門に投げて数カ月待ち、何かが返ってくるのを待つという状況ではありません」と彼は言います。
この協働モデルには、ガートナー社によってフュージョンチームという名前が付けられました。ダベンポート氏は、フュージョンチームこそ未来の姿だと示唆しています。「ITの専門家である開発者と、そうでないビジネスの専門家は、これまで以上に協力的に仕事を進めることができる。実際、企業においてその事例を多く目にしてきました。」
ダベンポートとバーキンの両氏は、データが組織内のより多くの人々に利用されるようになるにつれて、ガバナンスが果たす重要な役割をすぐに指摘します。彼らは民主化のリスクを認めつつも、健全なガバナンス、ガードレール、ガイダンスがあれば混乱は避けられ、価値は倍増すると主張しています。
良き市民開発者に必要なスキルとは？バーキン氏は、ビジネスプロセスの一般的な理解に加え、データリテラシーとシステムリテラシーの重要性を挙げています。スキルだけでなく、性格的な特性やマインドセットも大きな意味を持つと彼は言っています。「草の根のイノベーターの多くは、そのアイデアを持ち、それを粘り強く追求することで、時代の流れに逆らう破天荒な存在と見られていた。そこには根性と忍耐の要素があるのです。」
生成AIと市民開発者
市民開発者が生成AIをどう活用するのかを考えるとき、ダベンポート氏は、「望むことを伝えるだけで何かが返ってくるという素晴らしさ」を指摘します。「問題は、そのプロンプトから得られるものを扱うために、あるいは適切なプロンプトを作成してアプリやモデル、ウェブサイト、自動化などを生み出すために、どれだけの専門知識が必要なのかということだ。」結果は大きくばらつくだろう、と彼は言います。「一部の人々は少し苦労するかもしれないが、それでも企業のデジタル化の水準とスピードは確実に加速するに違いない。」
ダベンポート氏とバーキン氏に残された大きな疑問のひとつは、大企業がこうしたツールを活用してどれだけ迅速に変化し、即座に適応できるかということでした。その障害となっているのは、テクノロジーそのものではなく、多くの企業に根付いている変化への反射的な抵抗かもしれません。「時代遅れになることや、取り残されることへの恐れはあるかもしれない」とバーキン氏は言います。「しかし、それでも組織構造が常に実験を試みることに協力的というわけではありません。」
企業内での議論は、最終的には人々にどれだけ権限を与えるか、それともコンプライアンス上の制約やプロセス面の配慮にどれだけ依存するかにかかってくるのかもしれません。
実世界での応用における成長
では、企業はすでにAIを実用化し、投資に対するリターンを得ているのでしょうか？ ダベンポート氏はPWCが生産性向上のために生成AIを活用している例を挙げ、その通りだと語っています。「1年前、私はAWSと共同で調査を行ったが、大企業で本番アプリケーションを導入していたのはわずか5％だった。しかし今では、多くの調査でその割合は15〜20％に達している。だから成長しているのです。」
バーキン氏は、一部の生成AIの実験は失敗に終わるだろうと認めつつも、ROIの評価においては創造的に考えるよう企業に求めています。「生成AIは語彙を変えつつある。私たちの業務の捉え方、データの理解方法、組織のあり方を変えるのです。」
まだ明らかではありませんが、この極めてダイナミックな時期の最も重要な副産物は、組織内のデータ部門とビジネス部門の摩擦を減らすことかもしれません。バーキン氏はこれに強く賛成しています。「この本のためのインタビューで聞いた興味深いコメントのひとつは、今や多機能チームを一室に集めても、誰が“ビジネス”サイドで誰が“IT”サイドか区別するのが非常に難しいということだ。互いの言語に流暢で、違和感なくやり取りできていたからだ。」
壁は崩れつつある、と彼は言います。「こうした試行や実験を重ねるうちに、お互いにどんどん話しやすくなっていくと思う。それこそが戦いの半分でした。」
AlteryxとAI対応データの役割
テクノロジーが成熟し、チームが新しい、より良い協働方法を見つけるにつれて、データはAIの拡大、導入、スケールにおいて極めて大きな役割を果たすでしょう。そしてAlteryxのようなプラットフォームは、AIに対応したデータを提供しつつ企業を成功へと導く重要な機能を備えています。
技術者ではないが他のビジネス領域の専門家であれば、より容易に自分のアイデアを実現できます。「Alteryxは、その優れたアイデアを行動や実用的なモデルに変える触媒として、何度も何度も名前が挙がりました」とバーキン氏は語ります。
しかし前述の通り、思い切って飛び込むかどうかは企業次第であり、ダベンポート氏によれば、彼の調査ではすべての企業がそこまで至っているわけではないといいます。「そのメリットを非常に高いレベルで理解し、必要なサポートを惜しみなく提供した組織もあった。だが、ことあるごとに抵抗する組織もあった。支援の有無にかかわらず、この流れは必ず起こるということを企業は理解し、どうせなら効果的に進めるべきだと思う。」