著者:
トーマス・ウォルバート
エグゼクティブサマリー
ジェネレーティブ人工知能 (GenAI) はイノベーション管理に革命をもたらしています。創造性、アイデアの生成、コンセプトから実行への移行に影響を与えます。人工知能はイノベーションプロセスにおける強力なパートナーです。市場動向を察知できるアイデアを提示し、古い方法よりも早く理論を検証することで、人間の創造性を高めます。人工知能はデータの処理やパターンの観察においては人間よりも優れていますが、イノベーションを完成させて実践するには、やはり人間の直感、専門知識、対人スキルが必要です。
イノベーションを起こして新しいビジネスを始めるのは大変で時間がかかります。たくさんの新しいアイデアを開発してテストし、すぐに学べる人は、今後のコンテストで優勝するでしょう！
この記事では、人工知能がイノベーションプロセスを3つの段階でどのように支援できるかを説明します。
- クリエイティブな創造、
- アイデアを実行可能なビジネスモデルに変え、
- 仮説を確認
この記事では、人工知能を使用する際に成功するための重要な要因について説明します。
また、スタートアップ企業と大企業がどのように連携して、それぞれの強みを組み合わせてイノベーションをさらに加速させることができるかについても見ていきます。人工知能を活用し、人とAIツールの間のチームワークを促進することで、企業は革新的な精神を高め、競合他社の一歩先を行くことができます。
前書き
AIが人間の創造性を超える方法：イノベーションにおけるAI副パイロットの役割
ジェネレーティブ人工知能は、機械学習とビッグデータ分析が人間の創造性を促進する分野で活躍します。AI 主導のブレーンストーミングツールなどの AI アシスタントは、膨大なデータセットをマイニングし、パターンを発見し、統計的な機会に基づいて新しいアイデアを思いつくことができます。このプロセスは「ポイントをつなぐ」ようなものです。
つまり、データ収集、初期のアイデアの作成、市場動向の調査などの反復作業では、人工知能が人間よりも優れているということです。データをリアルタイムで集約することで、人工知能は市場における良い機会とギャップ（「空きスペース」）を発見し、新しいアイデアを生み出すための有用な洞察を企業に提供します。
主な成功要因:
- AI をブレーンストーミングの段階に持ち込み、データ主導のクリエイティブなアイデアを活用しましょう。
- AIが新しい洞察を提供できるように、引き続きAIにデータを提供してください。
- 人々が見落としがちな既成概念にとらわれないアイデアを AI に見てもらいましょう。
イノベーションにおいて依然として人材が重要である理由：人工知能能力の最前線
人工知能は驚くべきことを成し遂げることができますが、一部の分野では依然として人間が重要な役割を果たしています。人工知能は、特定の分野に関する人間の感情的知性、道徳的思考、直感的な感情とは比較できません。人々の専門知識は AI のアイデアの向上に大きな影響を与え、それが企業のニーズや信念、そして全体的な計画に確実に一致するようにします。人工知能はデータに基づいて多くのアイデアを提案できますが、結局のところ、どのアイデアに従うべきか、どのように実装するかは、知性とリーダーシップを駆使して選択するのは人間次第です。
それがうまくいく理由:
- AI の創造性と人間の知性の間の最適なポイントを見つけましょう。
- さまざまなタイプの人々を巻き込んで、新しいアイデアが文化的、倫理的、戦略的に一貫していることを確認します。
- 人工知能の概念を注意深く研究して、それが会社のニーズと信念を満たしていることを確認するようにチームに教えます。
人間と人工知能が協力してイノベーションで優れた成果を上げるにはどうすればよいか
人々が人工知能と提携すると、そこで真のイノベーションが起こるのを目の当たりにします。人工知能は生産性を向上させることができますが、結果を理解して正しい道を選ぶためには、人間の創造性が依然として重要です。人間ができることを増やすために人工知能を補助的に利用すると、私たちは最高の新しいアイデアを得るのであって、それに取って代わるものではありません。人間のチームが AI アシスタントと連携して作業すると、より早くアイデアを思いつき、最も得意なことを組み合わせることで成功する可能性が高くなります。
それがうまくいく理由:
- チームが AI に慣れ、よりよく協力して作業できるよう支援します。
- 人工知能ツールと人々の選択方法を組み合わせて、働き方を設定します。
- コミュニケーションチャネルをオープンに保ち、AI の専門家が新しいアイデアを思いついた他のグループや「社内起業家」と協力できるようにしましょう。
ワークショップの様子:
- 明確な意思決定力、市場知識、人工知能との連携を含む革新的なスキルを備えた「未来のチーム」を社内に構築します。
- 迅速で持続可能な取り組みを実現するための仕組み（組織構造、リソース、外部ガイダンス、オープンイノベーションフォームへの支援など）を構築する。
- 戦略の道筋、ガイドライン（「事前決定」）、期待される内容（時間、費用、結果）、「やめない」トピックを決定します。
イノベーションプロセス
創造性：人工知能はどのようにアイデアを思いつくのに役立ちますか？
人工知能には、市場情報、顧客の声、業界の新しい展開を見て、多くのアイデアを考える能力があります。人工知能を使ってアイデアを提案するツールは、インテリジェントなコンピュータープログラムを利用して新しいソリューションを生み出します。これらのソリューションは、これまでに実証された方法と、新たに生じた機会に基づいています。これにより、思考プロセスがスピードアップし、企業はより多くの可能性を検討できるようになります。
ワークショップの様子:
- あなたの会社がどこからスタートしたのかを調べてください。過去の市場での勝者（強み）、顧客価値と購入量（「あなたのビジネスはどの市場にありますか？」）を理解してください。あるいは、80対20のレビューを行う（「当社の製品群の中で一番売れているのはどの製品か？」）
- 人工知能ツールは、新しい分野を研究したり、考えられる将来のシナリオ（「未来を描いて構築しよう！」）を考え出すためによく使用されます。
- 最もパワフルなアプリを選ぶときは、自分の強みとビジネス上の限界を念頭に置いてください（たとえば、ミッション、バリューなど、何らかの理由で参入したくない分野）。
アイデアを実際のビジネスモデルに変える:良いアイデアが市場で成功するためには何が必要ですか?
AIがアイデアを提案した後、人々はそれらのアイデアが実行可能で、進化可能で、会社のニーズを満たしているかどうかを確認する必要があります。人工知能は、ビジネスシナリオを実行したり、資金調達の結果を予測したり、市場がどのように反応するかを調査したりすることで役立ちます。ただし、リソースの共有、利害関係者とのやり取り、AI のアイデアを実現するためのルールに従うなど、難しいことに対処するのは人間のチームです。
それがうまくいく理由:
- AI を使用してビジネスシナリオを実行し、リスクを発見します。
- 人間の専門知識を活用して、アイデアが会社の目標と一致するようにします。
- さまざまな分野のチームにビジネスプランを練り、テストしてもらいます。
- AI モデルを実際のデータや市場テストと照合します。
ワークショップの様子:
- しっかりとしたビジネスアイデアを思いつき、それを社内の大規模なグループに紹介してください。
- 「内部市場」を利用してアイデアを選びましょう。人々に「投資金」を与え、どこに資金を投入するかを選ばせましょう。「トップダウンの偏見」を避けるために匿名の方法を使います。
- 選ばれたアイデアは、「実行しやすさ、必要な資金額、顧客への影響」などの要因（低、中、高）に基づいて評価されます。
核となる信念のテスト：理論をチェックし、最初のアイデアを確認する方法は？
デジタルサービスやアプリケーションでは、人工知能がシミュレーション、データ分析、ラピッドプロトタイピングを通じて仮説の検証を加速します。人工知能モデルは複数のアイデアを同時に検証し、どのアイデアがうまくいく可能性が高いかを示すことができます。しかし、顧客体験、ブランドイメージ、市場動向を理解するには、人々が結果を監視して確認する必要があります。
主な成功要因:
- AI を使用して、データに基づいてアイデアをテストし、シミュレーションします。
- 実際の顧客フィードバックと詳細な調査に基づいた AI の結果を表示します。
- 人間の知識を見直して活用することで、AI 主導の結果を改善できます。
ワークショップの様子:
- 社内の「スタートアップチーム」を作る
- スタートアップモデルに従い、エンジェル投資、成長フェーズ、エグジット（必ずしも資産移転を伴うとは限らない）という複数の投資ラウンドを通じて。
- これらのチームを完全に独立させてください。社内/社外のガイダンスをお勧めします (任意!)。彼らを行かせて、自由にさせてください！
- チームメンバー向け:公正なインセンティブをデザインしましょう。リスクとベネフィットを考慮しましょう！
- スタートアップとそのイノベーションへの影響
スタートアップが大企業よりもイノベーションを起こすことが多い方法
中小企業は、人工知能などの新しいテクノロジーを使用して、より迅速に行動し、より多くの機会をつかんでいます。その構造はそれほど厳格ではないため、人工知能のツールや手法をより迅速に使用できます。
このようなギャンブルへの意欲と小規模企業の規模が相まって、これらの企業は迅速に方向転換し、ゲームを変えるアイデアに着手することができました。
主な成功要因:
- 大企業からのテストや急激な変化を歓迎するマインドセットを確立しましょう。
- AIのブレークスルーを活用するために、新しい企業と古いプレーヤーの間のチームワークを促進しましょう。
- スタートアップ企業とのパートナーシップを通じて、人工知能ベースのコンセプトを開発する前に試すことを支援します。
- 最先端のスタートアップ企業との提携。
- スタートアップは、AI 主導の新しいアイデアを試す場所と考えてください。
両方のメリット：スタートアップと企業が力を合わせてイノベーションを加速する方法
スタートアップや大企業にはすべて強みがあります。スタートアップは動きが速く、リスクを冒すことをいとわない。大企業には資本、専門知識、そしてより大きな市場とのつながりがあります。スタートアップ企業が協力すれば、大企業と協力して人工知能ツールや新しいやり方を使ってアイデアを発展させることができます。一方、大企業はスタートアップから新しい洞察や最先端のテクノロジーを得ています。
さまざまな強みや考え方を結びつけるには、個別のシステムを構築して、AI 主導のブレークスルーをテストして推進してください。
要約:AI によるイノベーションの加速
ジェネレーティブ人工知能は、イノベーションの管理方法に大きな影響を与えます。新しいアイデアを以前よりも早く思いつき、検討し、活用するのに役立ちます。データの使用に関しては、人工知能は人間に勝る可能性がありますが、これらのアイデアを理解して実行に移すにはやはり人々が必要です。人工知能ツールがヒューマングループ、スタートアップ、大企業と連携すれば、リーダーはより迅速にイノベーションを起こすことができます。これにより、変化する市場の一歩先を行くことができます。
成功するためには、企業は人工知能を活用し、それが最も大きな違いを生むことができる分野に焦点を当てる必要があります（言い換えれば、人工知能のさまざまな使用方法を見つけて試すこと）。つまり、AI テクノロジーにお金をかけるだけでなく、AI ツールと関係者全員がうまく連携できる職場を作ることも必要です。
このレポートで概説されている主な成功ステップを順守することで、企業のリーダーは新しいアイデアプランに人工知能を組み込んで、迅速に成功し、将来成功することができます。
