三菱総合研究所が提唱する「AIファースト」：日本企業の生産性向上をどう実現するか

AI導入の課題と「AIファースト」の必要性
「AIファースト」化を推進する4つのアプローチ
MRIの強みと今後の展望
AI Workstyle Lab編集部コメント

AI導入の課題と「AIファースト」の必要性

生成AIをはじめとするAI技術の進展により、企業のAI導入への取り組みは活発化しています。しかし、多くの企業では以下のような課題に直面しているのが現状です。

AI導入がPoC止まりとなり、「PoC疲れ」が蔓延している。
ChatGPTのようなAIの活用は個人のタスクレベルに留まり、業務プロセスへの適用や定着に至っていない。
AI活用を前提とした環境（基盤、データ、ルールなど）が十分に整備されていない。

これらの背景には、多くの業務が「人が中核で技術はサポート役」という思想で設計されていることや、それを前提としたレガシーシステムが利用されていることがあります。MRIは、人とAIの協働を前提に業務・組織を再設計し、企業活動のパフォーマンスを最大化する「AIファースト」企業への転換を支援します。

企業レベルでAIを活用するには、事業推進や業務設計の際に、まず「AIで、何を・どこまで、自動化・高度化するのか」を設定し、これを起点として組織や業務プロセスを組み替える「AIファースト」のアプローチが重要です。

「AIファースト」化を推進する4つのアプローチ

MRIが提唱する「AIファースト」化は、ユースケースを起点にシステム基盤やルール・ガバナンス体制といった環境を全社に拡充していくことで実現されます。このコンサルティングサービスでは、以下の4つのアプローチで企業のAIファーストへの転換を支援します。

A：ユースケース探索・具体化

ビジネス課題を棚卸し、技術的な実現可能性と期待される効果を評価します。これにより、対応すべきユースケースの優先順位付けを行い、全体のロードマップを作成します。優先順位の高いユースケースに対応するAIツールを構築し、実際の業務に仮適用することで、AI活用を前提とした新たな業務フローを設計します。

B：システム基盤構築・データ整備

AI活用を前提としたシステム・アーキテクチャ（開発・運用環境、連携方式など）を設計・構築します。また、社内業務に適用するAI構築のために、個社特有の情報を参照可能な構造に整備します。秘匿性の高い情報を処理するためのローカルLLM環境の構築も可能です。

C：ルール・ガバナンス体制整備

AI活用に伴うリスク管理、権限設計、品質担保などのルールを整備し、全社で継続的にAI導入・活用を推進するためのガバナンス体制を構築します。

D：定着促進伴走

ユースケース探索で描いた全体ロードマップや目標達成に向けたKPIを設定し、モニタリングの仕組みを構築します。AI活用に必要な知識・スキル習得のためのトレーニングなど、AI活用を現場に根付かせ、成果が継続的に積み上がる仕組み作りを支援します。

MRIの強みと今後の展望

MRIは、2020年より自社のシンクタンク・コンサルティング事業において、これらの4つのアプローチに基づいた「AIファースト」化を推進してきました。この実績とノウハウを活かし、民間企業の「AIファースト」への転換を包括的に支援しています。

日本はDX・AI化において、世界と比較してまだ進展の余地があります。労働力人口の減少局面を迎える中で、DX・AIを活用した労働生産性の向上は喫緊かつ不可欠な課題です。MRIは、AIファースト支援コンサルティングを通じて民間企業のAI活用を強力に推進し、日本の生産性向上に貢献していく方針です。

詳細については、三菱総合研究所のウェブサイトをご覧ください。

プレスリリース詳細

AI Workstyle Lab編集部コメント

「AIファースト支援コンサルティング」は、多くの企業が直面するAI導入の壁、特にPoCで終わってしまう「PoC疲れ」を乗り越えるための具体的な道筋を示すものです。単なるツール導入に留まらず、AIを前提とした業務設計や組織変革を支援することで、企業はデータに基づいた意思決定の高度化や、これまで人手に頼っていた業務の自動化を加速できるでしょう。これにより、長期的な視点でのコスト削減と生産性向上を実現し、競争優位性を確立する大きな機会を提供すると考えられます。

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