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正則さん、あなたのキャリアはSAPやエンタープライズITから始まり、デジタル広告、ビジネス変革、eコマースを経て、現在はXEBIOでのITおよびAI変革へと至っている。振り返ってみて、テクノロジーがビジネスに実際に何をもたらすべきかという理解を最も変えた経験は何だったか。
ERP、とりわけSAPは、私がビジネスにおけるテクノロジーの役割を初めて理解する上で、大きな影響を与えた。それによって、テクノロジーがいかにしてバリューチェーン全体の主要な業務機能を単一のシステムに統合し、部門間で行われていた膨大な手作業によるデータ交換を排除できるかを示してくれたのだ。.
しかし、私の考え方を最も変えた経験は、その後、エンタープライズ向けソーシャルネットワーキングおよびコラボレーションプラットフォームであるJiveに携わった時に得たものだ。特に影響を受けたのは、このプラットフォームの根底にある「人、情報、コミュニケーション、そして仕事を一つの場所に集約する」というコンセプトだった。.
その概念を、ERP、リーンシックスシグマ、ビジネスプロセス管理、ITサービス管理から学んだことと組み合わせたとき、私ははるかに大きな可能性を見出すようになった。もし、システムやデータだけでなく、ビジネスプロセス、個々のタスク、責任範囲、そしてそれらを取り巻くコミュニケーションまでもが、単一の環境内で記述できるようになったらどうなるだろうか？
その経験が、私のテクノロジーに対する見方を変えた。テクノロジーの真の目的は、単に個々の業務を自動化したりシステムを導入したりすることではなく、組織の働き方を可視化し、連携させ、測定可能にし、継続的に改善できるようにすることにあると信じるようになった。.
AIはこの考えをさらに一歩進めている。AIは単に人が利用するシステムにとどまらず、ビジネスプロセスに能動的に関与できるようになるため、その影響は最終的にはさらに大きなものになると私は考えている。.
あなたは製薬、デジタルビジネス、小売といった分野で幅広く活躍し、その過程でテクノロジーと事業運営が交わる地点に繰り返し近づいてきた。その道のりを通じて、テクノロジーの導入と、ビジネスのあり方を実際に変えることとの違いについて、どのようなことを学んだか。
テクノロジーとビジネス成果の間には、常にビジネスプロセスが存在する。.
企業はビジネスプロセスを通じて運営されており、テクノロジーはそうしたプロセスを改善すべきものである。根底にある業務を理解・最適化することなく、単に新しいテクノロジーを導入しただけでは、必ずしも真の価値を生み出すとは限らない。.
だからこそ、まずは仕事が実際にどのように行われているのか――情報はどこから得られるのか、誰が意思決定を行うのか、どこで作業が遅延するのか、どこに無駄な労力があるのか――を理解することから始める必要があると私は考えている。そうして初めて、テクノロジーを活用してそのプロセスを再設計したり改善したりすることができるのだ。.
つまり、私にとってその違いは極めて単純だ。テクノロジーの導入はシステムを変えるが、変革はビジネスのあり方を変えるのだ。.
XEBIOでは、システム、プロセス、ガバナンス、そしてビジネス連携と並行して、IT組織の再構築に取り組んできた。システムの稼働維持という役割を超えた存在となるために、IT組織はどのような姿になるべきか――その経験から、どのようなことを学んだか。
IT部門は、単にコンピュータやネットワーク、業務システムを管理する組織ではない。その真の役割は、テクノロジーを通じて企業が目標を達成できるよう支援するビジネスパートナーとなることにある。.
そのためには、ITプロフェッショナルは技術だけでなく、ビジネスそのもの――その戦略、プロセス、顧客、そして運用上の課題――も理解する必要がある。同時に、IT部門は安定的で信頼性の高い技術基盤を提供しなければならない。基盤となるシステムが不安定では、変革は実現できない。.
したがって、私はITの役割には2つの責任があると考えている。信頼性の高いビジネスインフラを維持すること、そしてビジネスチームと連携して新たな価値を創出することだ。あらゆるビジネス機能においてテクノロジーがますます中心的な役割を果たすようになるにつれ、この2つ目の責任はますます重要になっていくだろう。.
ITILを、単に組織をフレームワークに適合させるためではなく、システム、責任の所在、プロセス、コミュニケーションに構造をもたらすための共通言語として活用したとおっしゃっていた。その経験から、構造が変革を可能にする場面と、逆に妨げになり始める場面について、どのようなことを学んだのか。
私はITILを、厳密に遵守すべきフレームワークというよりは、IT活動を整理するための辞書や共通言語として活用してきた。.
例えば、「サービス」「インシデント」「問題」「変更」「構成」「所有権」といった概念は、IT運用を一貫して説明するのに役立つ。これにより、責任の明確化、プロセスの整理、チーム間のコミュニケーションが容易になる。.
しかし、企業ごとに業務内容、組織構造、優先事項は異なる。そのため、自社の組織をITILに無理に当てはめるのではなく、フレームワークをカスタマイズして簡素化し、チームの実際の働き方に合うようにしている。.
構造は、仕事を理解しやすく、管理しやすくする点で価値がある。しかし、フレームワークそのものに従うことが目的になってしまうと、不必要な複雑さや官僚主義を生み出す恐れがある。私にとって、フレームワークは業務を支えるべきものであり、業務がフレームワークを支えるために存在してはならない。.
日本の2026年DX調査によると、AIの導入は広がりを見せているものの、その影響は、広範なビジネス変革というよりは、依然として効率性やスピードの面でより顕著である。XEBIOで約600人の従業員を研修した結果、AIの導入が単なる技術導入にとどまらず、組織変革へとつながる転換点について、どのような知見を得たか。
この研修プログラムは初心者向けに設計されたものだが、我々は意図的に、生成AIの使い方を単に説明するだけにとどまらず、さらに踏み込んだ内容とした。.
その内容には、AIの基礎知識、現在の動向、社内のAI利用方針、各役職ごとの具体的な事例、プロンプト作成のテクニック、情報セキュリティ、個人情報および機密情報、著作権、幻覚のリスク、そしてAIの出力を確認する責任は依然として人間にあるという原則が含まれていた。また、実際の業務に基づいた実践的な演習も盛り込んだ。.
重要な進展の一つは、事業部門の従業員たちが自発的に、研修資料や事例の準備を手伝い始めたことだ。これは重要な兆候だと思う。.
AIの導入は、もはやIT部門だけが推進するものではなくなり、業務担当者の自ら「AIを活用して働き方をどう変えていくか」と問い始めるようになった時点で、組織変革へと発展し始める。“
目的は、単にAIを利用する人の数を増やすことではない。従業員がAIの可能性とリスクの両方を理解し、自身の業務を改善する機会を見出せるような環境を築くことにある。.
貴社のAI活用には、顧客からの問い合わせの文字起こしやAIを活用した価格設定などが含まれており、AIは日常的なビジネス上の意思決定に密接に関わっている。新しいAIの活用事例を評価する際、それが単なる興味深い概念実証にとどまらず、業務プロセスに組み込む準備が整っていることを、どのような点から判断するのか。
私はいつもチームに、AIからではなく、課題から始めるよう伝えている。.
AIは、考えられる多くの技術的解決策の一つに過ぎない。まず、真のビジネス上の課題を特定し、その根本原因を理解する必要がある。次に、さまざまな対策を検討し、有効性、コスト、業務への影響、リスク、保守性といった多角的な観点から評価を行う。その上で初めて、AIが適切な解決策であるかどうかを判断すべきだ。.
一方で、AIは極めて強力かつ汎用性が高い。私が「ラストマイル」と呼ぶビジネスプロセスの領域――解釈、コミュニケーション、判断、あるいは非構造化情報の処理を必要とするため、これまで自動化が困難だった分野――において、AIは特に大きな価値を発揮すると考えている。.
しかし、AIソリューションを本番環境に移行させるには、組織として、その出力をどのように検証するか、最終決定の責任者は誰か、そしてエラーや例外をどのように処理するかを定義する必要がある。概念実証（PoC）は、AIが何かを実行できることを証明するものだ。本番環境での運用には、ビジネスが実際にAIを信頼できることを証明することが求められる。.
XEBIOは、Eコマースと実店舗の統合を加速させている。一方、あなたの業務は、注文管理、在庫管理、フルフィルメント、デジタルプラットフォームに及ぶ。目標が「チャネルの連携」から「チャネル間の隔たりが最初から存在しなかったかのような顧客体験の創出」へと移ると、何が変わるのか。
XEBIOにおけるオフラインとオンラインの連携の好例が「FEET AXIS」だ。これは、顧客の足の形状やサイズを測定し、フィットする靴を提案するサービスである。顧客は一度足のサイズを把握しておけば、その後、再度測定を行うことなく、オンラインで適切な靴を購入することができる。.
その逆の方向、つまりオンラインからオフラインへの流れも重要だ。例えば、顧客はオンラインで商品を注文し、希望する店舗へ配送してもらうことができる。.
スポーツ用品は、顧客が実店舗での体験――靴を試着したり、用具を手に取ったり、スタッフからアドバイスを受けたりすること――を重視することが多いため、特に興味深い。一方、オンラインサービスは、利便性、品揃え、そしてアクセスのしやすさを提供している。.
だから、私は実店舗とECを競合するチャネルとは考えていない。目標は、両者の強みを組み合わせ、顧客が組織やシステムの境界を意識することなく、自然に両者を行き来できるようにすることだ。私たちは、その顧客体験の向上に引き続き取り組んでいる。.
あなたの経験は、グローバルなテクノロジー環境だけでなく、日本で事業を展開する企業にも及んでいる。文化を越えて変革のアプローチを適応させる上で、どのようなことを学んだか。また、日本での変革が定着する過程について、グローバルチームはどのような点を誤解しがちか。
グローバルな環境と日本の環境の両方で働いてきて学んだことの一つは、同じ変革のアプローチでも、文化によって必ずしも同じように機能するとは限らないということだ。.
日本では、組織が意思決定を行う前に、ステークホルダー間の合意形成に多くの時間を費やすことがよくある。グローバル企業の視点から見ると、これは時に不必要に時間がかかっているように見えることもある。しかし、そのプロセスのおかげで、一度決定が下されれば、強い結束が生まれることもある。.
一方で、過度な合意形成は変革のスピードを鈍らせる恐れがある。特に、技術や市場が急速に変化している場合にはなおさらだ。.
したがって、重要なのは、グローバルなアプローチと日本的なアプローチのどちらが優れているかを決めることではないと私は考えている。両者の長所、すなわち明確な方向性と迅速な意思決定、そして変化を持続可能なものにするための十分なコミュニケーションとステークホルダーの参画を組み合わせる必要があるのだ。.
あなたはこれまで、テクノロジー、人、ビジネスプロセスの交差点で繰り返し仕事をしてきた。AIが日常業務にますます深く浸透する中で、変革における「人的側面」について、リーダーたちは最もよくどのような点を過小評価していると思うか。
リーダーたちは、従業員が新しい技術の使い方だけでなく、なぜ自分の仕事が変わっていくのかを理解することがどれほど重要か、時に過小評価していると思う。.
AIは多くの業務を自動化したり支援したりできるが、従業員は、自分の役割がどうなるのか、どの決定が依然として自分の責任となるのか、そしてどのような新しい能力を身につける必要があるのかを理解する必要がある。.
これこそが、私が教育を重要だと考える理由でもある。AI研修を導入した際、私たちは従業員にプロンプトの書き方を教えるだけにとどまらなかった。セキュリティ、プライバシー、著作権、幻覚現象、そして人間の責任という原則についても説明したのだ。.
人々には、AIを活用する自信と、いつAIに頼るべきでないかを判断する見極め力の両方が必要だ。したがって、AI時代における変革とは、単に仕事をテクノロジーに置き換えることだけではない。それは、人とテクノロジーの関係を再構築することでもあるのだ。.
あなたはエンタープライズシステムに関わる分野からキャリアをスタートさせ、現在はAI、デジタルトランスフォーメーション、ガバナンス、ビジネス成果といった幅広い分野で活躍している。従来は技術チームが担ってきた業務の多くをAIが引き継ぐ中、IT部門は今後、どのような分野で特に優れた能力を身につける必要があると思うか。
ビジネスを理解することは、今後ますます重要になっていく。.
従来、ビジネスとITの間の隔たりを埋めるには、2つの方法があった。ITエンジニアがビジネスについてより深く学ぶか、あるいはビジネス担当者が技術についてより深く学ぶかだ。AIは、ますます多くの技術的なタスクをこなせるようになったため、この関係を変えつつある。.
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その結果、競争優位性は、適切な問題を特定し、プロセスを再設計し、変革を実行する能力へと移行していくと私は考えている。.
だからこそ、私は人々に、テクノロジーを学ぶだけでなく、プロジェクトマネジメントや、カンバン、リーンシックスシグマ、機能別アプローチといった業務改善の手法も学ぶよう勧めているのだ。.
AIによって技術の構築は容易になるかもしれないが、組織には依然として、何をどう変えるべきか、そしてその変更を実際に機能させるにはどうすればよいかを判断できる人材が必要となる。私は、それが将来のIT部門にとって最も重要な能力の一つになると考えている。.
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