両利きの経営においてAIを「一段階上のレベル」で使いこなす鍵

布川：両利きの経営では、「知の深化」と「知の探索」の両面でAIに担える領域があると思います。経営企画の役割は、その2つを的確に捉えて、人間とAIの最適な協働のあり方を模索することではないかと。

　たとえば、「知の深化」の領域においては、AIは業務プロセスの自動化・効率化、情報の収集や分析、潜在的リスクの検知などが得意です。一方で、「知の探索」の領域においても、公開情報や社内情報などの解析を通じた機会探索や、既存の技術やノウハウの掛け合わせによる新規事業アイデアの創出などに活用できます。

　こうしたAIの得意分野を踏まえたうえで、人間の担うべき領域を再定義するのが今後の経営企画の役割だと思います。

入山：「知の深化」だけでなく、「知の探索」にもAIは役立つとお考えなのですね。

布川：はい。ただし、構造化されている既存のデータだけを学習したAIでは、「知の深化」においても、「知の探索」においてもパフォーマンスは一定程度に留まると思います。というのも、従来の構造化されたデータには「コンテクスト（文脈）」が欠如しているからです。

　コンテクストとは、ある意思決定や処理が行われた背後にある文脈を指します。たとえば、ある営業提案をする際には、経済合理性だけでなく、過去の顧客との会話や関係性などの膨大な文脈が付随しているはずです。的確な意思決定をするためには、こうしたコンテクストが欠かせませんが、構造化されたデータだけを学習したAIには、コンテクストを踏まえた分析や意思決定の提案ができません。

入山：ということは、何らかの方法でコンテクストをAIに学習させる必要があると。

布川：そうです。実は先日、ログラスは「Loglass AI Agents for Corporate Finance」（略称、Loglass AI Agents）という戦略構想を発表したのですが、それがまさにAIにコンテクストを学習させる試みです。

入山：「どうやってAIにコンテクストを学習させるのか」は非常に面白い話ですね。となると、コンテクストをいかに構造化するのか。つまり、いかに「言語化」するのかがポイントになりそうです。

布川：企業経営の文脈でいえば、かつては「勘と経験」と呼ばれていた領域ですね。勘と経験は属人的な要素ですし、引き継ぎもほとんど不可能だと思います。なので、それを社内から収集し、言語化して、AIに学習させる仕組みを構築するのが、Loglass AI Agentsの狙いです。