なぜ日清食品・サイバーエージェント「生成AI利用率」が超高い？賢い社内制度の秘密

連載：デジタル産業構造論

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AI・生成AI

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生成AIを導入してみたものの、社内での利用が広がらない──。そうした悩みを抱える企業は少なくない。実際には、意識の高い一部の社員だけが使っている状況にあり、会社全体の変革にはつながっていないケースも多い。生成AI活用を社内に浸透させていくには、現場の社員が自発的に使いこなすような文化・意識づくりが欠かせないが、それを実現するのは簡単ではない。本記事では、社内利用率の高さで注目される日清食品グループと、サイバーエージェントの生成AI活用を社内に浸透させるための工夫や戦略を解説する。

執筆：d-strategy,inc 代表取締役、東京国際大学特任准教授小宮昌人

d-strategy,inc 代表取締役、東京国際大学特任准教授小宮昌人

株式会社d-strategy,inc 代表取締役CEO、東京国際大学データサイエンス研究所特任准教授

　日立製作所、デロイトトーマツコンサルティング、野村総合研究所、産業革新投資機構 JIC-ベンチャーグロースインベストメンツを経て現職。2024年4月より東京国際大学データサイエンス研究所の特任准教授としてサプライチェーン×データサイエンスの教育・研究に従事。加えて、株式会社d-strategy,inc代表取締役CEOとして下記の企業支援を実施（https://dstrategyinc.com/）。

（1）企業のDX・ソリューション戦略・新規事業支援
（2）スタートアップの経営・事業戦略・事業開発支援
（3）大企業・CVCのオープンイノベーション・スタートアップ連携支援
（4）コンサルティングファーム・ソリューション会社向け後方支援

　専門は生成AIを用いた経営変革（Generative DX戦略）、デジタル技術を活用したビジネスモデル変革（プラットフォーム・リカーリング・ソリューションビジネスなど）、デザイン思考を用いた事業創出（社会課題起点）、インダストリー4.0・製造業IoT／DX、産業DX（建設・物流・農業など）、次世代モビリティ（空飛ぶクルマ、自動運転など）、スマートシティ・スーパーシティ、サステナビリティ（インダストリー5.0）、データ共有ネットワーク（IDSA、GAIA-X、Catena-Xなど）、ロボティクス・ロボットSIer、デジタルツイン・産業メタバース、エコシステムマネジメント、イノベーション創出・スタートアップ連携、ルール形成・標準化、デジタル地方事業創生など。

　近著に『メタ産業革命～メタバース×デジタルツインでビジネスが変わる～』（日経BP）、『製造業プラットフォーム戦略』（日経BP）、『日本型プラットフォームビジネス』（日本経済新聞出版社／共著）。経済産業省『サプライチェーン強靭化・高度化を通じた、我が国とASEAN一体となった成長の実現研究会』委員（2022）、経済産業省『デジタル時代のグローバルサプライチェーン高度化研究会／グローバルサプライチェーンデータ共有・連携WG』委員（2022）、Webメディアビジネス＋ITでの連載『デジタル産業構造論』（月1回）、日経産業新聞連載『戦略フォーサイトものづくりDX』（2022年2月-3月）など。

【問い合わせ：masahito.komiya@dstrategyinc.com】

なぜ、日清食品グループ、サイバーエージェントは「生成AIの利用率」がここまで高いのか？

（提供：アフロ）

日清食品グループの工夫（1）：推進者選びが大事なワケ

　日清食品グループは早期から生成AI活用に取り組み、営業部門では70％を超える利用率の達成した。この実績を皮切りに、営業部門に限らず、あらゆる部門への横展開を進め、社内に100を超える「プロンプトテンプレート」が作られているなど、日本の中でも生成AI活用のフロントランナー的存在だ。

　AIや生成AIを導入したものの、社内への浸透で苦労する企業も多い中、日清食品ではどのように社内に生成AI活用を拡げていっているのか。日清食品ホールディングス執行役員 CIO グループ情報責任者の成田敏博氏に解説いただいた内容を紹介する(取材日：2024年9月時点）。

日清食品ホールディングス
執行役員 CIO グループ情報責任者
成田敏博氏

　社内に生成AI利用の仕組みを作ったとしても、「どう使って良いかわからない」「成果が出るのかわからない」と様子見になってしまうことがある。これを防ぐ上でも、まず小さくても成功パターンを作ってしまうことが「社内浸透」には効果的だ。

　小さい成功体験を作る上でも、社内の中の積極的に技術導入や活用を行う「アーリーアダプター」となる個人や部門を特定し、その人・部門を中心として、集中的に成功事例を作り上げることが重要となる。

　日清食品グループにおいては、推進チームのメンバーに生成AIへの関心が高い社員を募ることにより、モチベーションの高い組織で推進している。加えて、グループの中でも特に効果が出やすい営業部門でまず成功事例を作り、そこから横展開を進めた。

　生成AIの成功事例を作っていく上では、生成AI組織やDX部門などのみが推進を進めるのではなく、現場部門と連携し、彼らのオペレーション課題や変化仮説に基づいて取り組みを進めることが重要になるのだ。

日清食品グループにおける営業部門での成功事例の横展開

（出典：日清食品ホールディングス）

　そうした体制を作るにあたり、各部門に推進を進める「アンバサダー」を増やしていくことも重要だ。こうした人材は社内にいないと思いがちだが、生成AI導入企業も「隠れたAI人材は社内に眠っていた」と語る企業が多いように、「生成AIを活用して業務を改善できるのではないか」といった問題意識を持っていたり、「生成AIやテクノロジーについて深く取り組んでいきたい」という意欲を持っていたりする従業員は年齢や部門などに関わらず各現場に存在している。こうした社内の眠っている層を掘り起こしていくことも重要だ。

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