AIと共創し、価値を生む企業へ
目的・投資対効果・ガバナンスから考える実践の道筋
AI、とりわけ生成AIの活用が急速に進む中で、持続的な経営成果につながる全社活用が多くの企業で課題となっている。AI活用を一部業務での利用や一過性の取り組みで終わらせず、事業や組織の変革へと結びつけるためには何が必要なのか。「すべてはこの星で生き続けるために ―想像を超えた AI社会へ―」をテーマに2026年7月に開催された「BIPROGY FORUM 2026」東京会場では、特別講演2「AIと共創し、価値を生む企業へ～目的を起点に、提供価値・開発・業務の変革を成果へつなぐ～」が行われた。ボストン コンサルティング グループ（BCG）の井上潤吾氏、BIPROGYの葛谷幸司、モデレーターを務めた同社の香林愛子が登壇し、AI活用で成果を生む企業の条件、投資対効果の捉え方、そして責任あるAI活用を支えるガバナンスについて議論を交わした。
生成AIの進化は不可逆、活用しないことが最大のリスク
井上生成AIが自律的に遂行できるタスクの範囲は、急速に広がっています。あらかじめ決められた範囲で応答するチャットボット的な「制約付きエージェント」から、1つのエージェントが複数の業務を自律的に遂行する「単一エージェント」へと進化し、現在は複雑な業務を複数の専門エージェントへ振り分けて統括する「複層化エージェント」が浸透しつつある段階にあります。実際、人が介在せずに完遂できる作業の長さは、この数年で指数関数的に伸びています。その先には、統括役を介さず、役割の異なるエージェントが独立して判断しながら協働する「役割エージェント」や、複数のエージェントが網の目のように連携する「メッシュエージェント」の世界も見え始めています。
活用領域も、間接業務の効率化から、企業価値の創出に直接関わる業務へと広がりつつあります。生成AIやAIエージェントは一時的なトレンドではなく、インターネットの登場に匹敵する不可逆的な変化です。企業も個人も社会も変わりつつある中で、“活用しないことこそが最大のリスク”だと捉えるべきです。
マネージング・ディレクター ＆ シニア・パートナー
井上潤吾氏
葛谷こうした変化に対応する上で、BIPROGYがこれまで培ってきたAIの知見も重要な土台になります。当社のAIへの取り組みは、生成AIの登場を機に始まったものではありません。当社は生成AIブームのはるか以前、1986年からAI活用に取り組み、熟練者の暗黙知をルール化するAIをお客さまに提供してきました。現在は、2026年4月に新設したAI CoE（AI Center of Excellence）がAI活用戦略の全体を統括し、「AIソリューション／サービスの拡大」「開発生産性の向上」「業務プロセスの効率化・高度化」という3本柱で活用を推進しています。
企業の目的から逆算するAI活用
香林AI活用で成果を出している企業と、活用が途中で止まってしまう企業があります。その違いはどこにあるのでしょうか。
業務執行役員 AI CoEセンター長 兼 総合技術研究所センター長
香林愛子
井上多くの企業が、PoC（概念実証）を経て一部業務へAIを導入し、その効果を見極めようとしています。しかし、こうした個別の取り組みにとどまる段階は終わりつつあります。一時的な取り組みだけでは継続的に投資対効果を高めるのは難しく、現場の意識やプロセスを変えるにも時間がかかります。そのため、十分な成果につながらないまま、途中で止まってしまうケースも少なくありません。大切なのは「AIで何ができるか」ではなく、「企業がどこを目指すのか」という目的の問いから入り、戦略、業務、人・組織/基盤を一体で見直す構造改革として取り組むことです。AI活用への投資を経営や投資家に説明する際も、同じことが言えます。個別の取り組みを1つ示すだけでは説得の材料になりません。例えば「2桁成長を実現する」「営業利益率を倍にする、そのためにAIが必要だ」という大局から入って初めて、投資判断につながります。
香林つまり、AIを個別業務の効率化として捉えるのではなく、企業全体の変革や成長につながる投資として捉えることが重要だということですね。
代表取締役専務執行役員 CSO
葛谷幸司
葛谷まさにこの課題を実感しているところです。当社でも、AIエージェントをつくること自体が目的になっていないか、それが何につながるのかを常に問い直しています。従来は、経営計画・実行・評価・改善というサイクルを人だけで回していましたが、これからは、このサイクルの一部をAIエージェントが担い、人がその提案を確認・評価して、結果を再びAIへフィードバックする、いわゆる「Human in the Loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」による共創型サイクルに変わっていきます。AIエージェントをパートナーとして使いこなせるかどうかが、今後の企業競争力を左右すると思います。
AI投資の効果と対価のあり方
香林AIを企業変革につなげるには、その目的とともに、投資によって得られる効果をどう捉えるかも重要になります。
井上コスト削減のように金額換算しやすい効果もあれば、採用ブランディングや企業価値向上のように換算しにくい効果もあります。後者についても、金額に代わる指標を定めて経営に示し、投資の性質に応じて、中長期の視点でも評価することが重要です。
葛谷当社では、AIによる開発生産性の向上効果を可視化して検討するため、ビジネスの種類、対象となる開発工程、AIの活用度合い、AIの実行環境という4つの軸で分類し、それらを掛け合わせたところ、組み合わせは240通りに上りました。効果を一律に示すのは難しいため、事業インパクトの大きさを踏まえ、代表的なパターンを優先して検証しています。
井上ビジネスの世界では、すべてを緻密に検証するよりも、インパクトの大きさを基準に優先順位をつけることが重要です。自社の強みや顧客との関係を活かせる領域に絞り、AIがもたらす効果を重点的に評価する。そのためには、導入前の状態を把握しておくことも欠かせません。その際、技術の進化に合わせて評価基準も見直していく必要があります。
香林AIによって生まれた効果をどう測るかだけでなく、価値提供と対価のあり方も変わっていきそうですね。
葛谷従来は、開発したソリューションの対価としてお客さまから費用をいただくモデルが中心でしたが、これからはコスト削減や売上拡大など、お客さまにもたらした成果の一部をいただく「バリューコミット」型のビジネスにも挑戦していきたいと考えています。
井上こうしたアウトカム起点のモデルでは、成果への貢献度を切り分けるのは簡単ではありません。これはIT業界だけでなく、経営支援によって企業価値の向上を目指すコンサルティング業界にも共通する課題です。難しさはありますが、顧客にもたらす価値を起点に考え、成果に向き合う必要があると思います。
現場の実践を組織に広げる
香林会場からは、「経営レベルの話が中心だったが、IT部門の担当者という立場では具体的に何ができるのでしょうか」という質問も寄せられています。
葛谷AIエージェントを活用する上では、まず業務プロセスを可視化し、AIが読み取れる形にデータを整備することが必要です。データのアクセス権限や個人情報などの取り扱いについても併せて整備しなければなりません。その上で、どこにAIを適用すれば効果が得られるのかを見極め、具体的なユースケースをつくって社内に横展開していくことが重要になります。
井上現場からAI活用を提案しても、経営の理解をすぐには得られない場合があります。そうしたときは、社内のルールが認める範囲で、自分の裁量が及ぶ範囲で小さな成功事例をつくり、まずは周囲へ広げていく。経営が本格的に動き始めたときに、「以前から取り組み、成果を出してきた」と示せる状態を整えておくことが、組織を動かす力になります。
香林そうした実践を広げていくためには、当社で実践しているように、各組織にAI活用をけん引する「AIアンバサダー」を置き、現場で生まれた活用例や成功体験を発信する取り組みも有効だと感じています。
責任あるAI活用を支えるガバナンス
香林AI活用を広げていくには、ガバナンスをどう整えていくべきでしょうか。
葛谷AI CoEを立ち上げた当初、社員から「このツールを使っていいですか」「お客さまの要望をそのまま組み込んでいいですか」といった問い合わせが相次ぎました。そうした疑問に対して、当社では「安全・安心」「公平・公正」「透明性・説明責任」「プライバシー保護」「人間中心・尊厳の尊重」「ルール・監督・継続的改善」という6つの観点を、AI倫理・AIガバナンスを統制するための判断基準に設けました。現在は、こうした考え方を開発プロセスへ具体的に組み込んでいくことが課題です。
井上AI活用が進むほど、ガバナンス上の課題も見えてきます。大切なのはAIがつくった成果物について、担当者自身が説明できる状態を保つことです。社内のみの利用と、顧客や社会に向けた対外的な利用とでは、求められる管理の水準も異なります。特に外部へ提供するものには、人が確認する仕組みが欠かせません。そのためには、ゴルフに例えるなら、絶対に禁止する領域を「OBゾーン（プレー禁止区域）」、個別判断が必要な「グレーゾーン」、問題なく活用できる「フェアウェイ（安全な打球エリア）」とあらかじめ線引きしておくことが有効です。
葛谷コストの管理も悩ましいテーマです。トークンの消費をどう抑えるかは、企業のフェーズによります。まだ活用が浸透していない段階で規制をかけると、かえって広がりません。ある程度広がってから使い方を可視化し、創造的な用途には投資し、そうでない用途は抑える。当社も昨年は、まず「どれだけ使えているか」を可視化する段階でした。コストは、使い方の管理だけでなく、仕組みの設計でも変わります。最新の汎用的なAIをそのまま社内利用に使うと、問い合わせのたびに費用がかさみます。自社のデータを整備し、独自のナレッジや自社に閉じたAIを組み合わせてこそ、コストを抑えながら競争優位につなげられます。
井上こうしたAI活用基盤の設計を進める際には、特定のベンダーに絞るか、複数を使い分けるか、それ自体は本質ではありません。技術は指数関数的に進化するため、今使いやすいというだけでは不十分です。自社とともに進化し続けられる、信頼できるパートナーを選べるかどうかが重要です。
香林最後に、会場の皆さんへメッセージをお願いします。
井上今回の講演のキーワードは「進化」です。技術はこれからも指数関数的に変化し続けます。本日お話しした内容は、1年後には変わっているかもしれませんが、進化していくという方向性は変わりません。皆さんにも進化していただきたいですし、私自身も進化していきたいと思います。
葛谷BIPROGYも混沌とした社会を少しでも照らせる企業へと進化し、お客さまと共に社会的価値を創造していきたいと思います。
