AI CoE立ち上げ、目指す姿と現在地を診断
- •AI CoE立ち上げを目指す姿の定義、現在地診断、施策の優先順位付けの3段階で設計
- •全社のAI活用像とAI CoEの到達状態を分け、北極星となる方向性を設定
- •FDUAチェックシートは活用・インフラの2レベル、合計6テーマで現状を確認
Trustの田中慶亮氏は2026年10月9日、企業がAI CoEを立ち上げる際は、組織や人員、ツールを先に整えるのではなく、目指す姿と現在地を起点に設計する必要があると説明しました。AI CoEの立ち上げでは、役割を社内のどのような形で実現するかを決めます。役割は「方向を定める」「実行環境を整える」「成果を全社へ広げる」の3つです。
設計は、（1）目指す姿やゴールを定義する、（2）現在地を診断する、（3）差分を埋める施策と優先順位を決める、という3段階で進めます。目指す姿は、全社で実現したいAI活用の姿と、AI CoEが到達すべき状態に分けます。全社の姿はデジタル戦略に沿って、AI技術とデータで生むビジネス価値や競争力を高める領域を定め、売り上げ、利益、顧客体験、事業モデルなど経営レベルの言葉で記述します。
AI CoEの到達状態には、全社の活用テーマの優先順位が一元管理されていること、新しいテーマを始める現場向けの環境と手続きが整っていること、ある部門の成果を他部門で再利用できることなどがあります。デジタル技術の進展が速く、将来のビジネス像や到達状態は変化し得るため、会社の方向を示す「北極星」を定めます。技術の変化に応じて北極星自体が動く場合もあります。
現在地の診断は目指す姿を定めてから行います。先に基準を置けば、関係する範囲に絞って確認でき、網羅的な調査に時間をかけずに課題を判断できます。田中氏は金融データ活用推進協会（FDUA）の「金融データ活用組織チェックシート」を診断の観点として示しました。金融業界向けですが、幅広い業界に共通する観点を含みます。チェックシートは成果を生み出す「活用レベル」と、それを支える「インフラレベル」に分かれ、合計6テーマを設けています。
活用レベルの3テーマは、利用データ、組織、ビジネス効果です。利用データでは社内外のデータの蓄積や品質管理、利用目的と運用ルールを、組織では役割・責任、部門横断の体制、活動評価と文化醸成を確認します。ビジネス効果では経営・部門目標から施策に目標を落とし込み、優先順位付けや関係部門との合意、効果検証、成功事例の横展開ができているかを見ます。
インフラレベルの3テーマは、データ基盤、人材育成、ガバナンスです。データ基盤は必要なデータを整える機能に加え、安定稼働、拡張性、セキュリティ、障害対応を確認します。人材育成では人材像と育成ロードマップ、教育内容や手法、技術動向への対応、習得状況の評価とインセンティブを見ます。ガバナンスでは経営層の承認、明文化されたポリシーや規程、開発・運用、セキュリティ、プライバシー、AI倫理の管理体制を確認します。診断は精緻な評価報告書を作ることが目的ではなく、目指す姿との差分を明らかにするために行い、時間をかけすぎると結果が出る頃に状況が変わるとしています。