AI CoEの専門家が語る「組織設計の成否を分ける本質」
AI技術の進化が加速する中、多くの企業が業務効率化や新規事業創出に向けてAI導入を進めています。しかし、単発の概念実証（PoC）は成功しても、全社的な運用フェーズに移行した途端にプロジェクトが失速するケースは珍しくありません。その根本的な原因の多くは、技術的な問題ではなく「組織設計」にあります。
本記事では、AI導入を牽引する専門組織「AI CoE（Center of Excellence：センターオブエクセレンス）」のあり方について、企業AI内製化アドバイザーの専門家である松本 裕子氏にインタビューを実施しました。
編集部：
AIの活用が企業の競争力を左右する時代において、AI CoEの立ち上げを検討する大企業や中堅企業が増加しています。しかし、「とりあえず専門組織を作ったものの、現場に浸透しない」「既存のIT部門と役割が重複して軋轢が生じている」といった課題が頻発しています。なぜ今、AI CoEの再定義が必要なのでしょうか。
松本：
最大の理由は、AIという技術の性質が従来のITシステムとは大きく異なる点にあります。従来のシステム導入は、要件定義から開発、運用までをIT部門が主導する「完成品を納品するモデル」でした。しかしAI、特に生成AIの活用においては、現場の業務知識（ドメイン知識）を持つ従業員自身がプロンプトを工夫し、継続的に学習させていく「伴走型のモデル」が不可欠です。
つまり、AI CoEに求められる役割は、単なる「高度な技術を持つ専門家集団」ではありません。組織全体のAIリテラシーを引き上げ、各事業部が自律的にAIを活用できる環境を整える「組織の学習速度を最大化するためのエンジン」である必要があります。ツールを導入して終わりではなく、事業に寄り添い、現場の変革を後押しする組織へとシフトしなければ、大きなビジネス成果は得られません。
編集部：
なるほど。技術を押し付けるのではなく、現場が使いこなすための仕組みづくりこそが本質なのですね。本日は、大手製造業や金融業の組織変革において求められる知見をベースに、実効性のあるガバナンス設計図を紐解いていきたいと思います。
Q1: AI CoEの初期配置は「社長直下」か「IT部門内」か？
配置場所によるメリット・デメリットの徹底比較
編集部：
AI CoEを立ち上げる際、最初に議論の的となるのが「組織図のどこに配置するか」という問題です。大きく分けて、社長直下の独立組織とするパターンと、既存のIT部門やDX推進部門の中に設置するパターンがあると思います。専門家の視点から、これらをどのように評価すべきでしょうか。
松本：
組織図上の配置は、意思決定のスピード、予算獲得のしやすさ、そして現場への影響力に直結する非常に重要な要素です。企業の現在のフェーズや企業文化によって最適な配置は異なりますが、一般論として以下のような傾向が分析されています。
まず「社長直下（独立組織）型」です。この最大のメリットは、トップダウンによる強力な推進力と予算確保のしやすさにあります。全社横断的なプロジェクトを立ち上げやすく、しがらみに囚われない大胆な変革が可能です。一方でデメリットとして、現場の日常的な業務プロセスから乖離しやすくなる点が挙げられます。「経営陣の意向で動く特別な組織」と見なされ、事業部側から冷ややかな目で見られてしまうリスクが潜んでいます。
次に「IT部門内型」です。既存のシステム資産、データ基盤、セキュリティ基準との連携が非常にスムーズに行えるのが強みです。しかし、IT部門は本来「システムの安定稼働」と「リスク排除」を重視する保守的な文化を持ちがちです。そのため、AI活用において不可欠な「アジャイルな試行錯誤」や「スピーディな投資判断」が阻害される傾向が報告されています。
投資判断のスピードと現場理解のトレードオフ
編集部：
それぞれの長所と短所が明確ですね。では、企業はどのような基準で配置を決定すればよいのでしょうか。
松本：
「自社の最大のボトルネックは何か」を見極めることが判断基準となります。例えば、過去に何度もDXプロジェクトが部門間の壁に阻まれて頓挫しているような組織であれば、社長直下に配置して強力な権限を与える必要があります。
逆に、すでに全社的なデータ基盤の統合が進んでおり、情報システム部門がビジネス部門と良好な関係を築けている企業であれば、IT部門内に配置する方が早期に成果を出しやすいでしょう。
また、立ち上げ初期は社長直下のプロジェクトチームとして特命で動かし、軌道に乗った段階で各事業部やIT部門に機能を移管していくという、フェーズに応じた柔軟な組織変更を前提とするアプローチも有効な手段として推奨されます。
Q2: 「中央集権型」と「分散型」のハイブリッドモデルをどう設計するか？
全社共通基盤の整備と、事業部ごとの自由度のバランス
編集部：
組織の配置が決まった後、次に直面するのが「権限の範囲」です。AIの導入や開発をCoEが一極集中で管理するのか、それとも各事業部に任せるのか。この役割分担に悩む企業は少なくありません。
松本：
おっしゃる通り、AIガバナンスにおいて「中央集権型」と「分散型」のどちらを採用するかは致命的な課題です。極端な中央集権型は現場のスピード感を殺し、極端な分散型はセキュリティリスクの増大や、管理外でのAI利用（いわゆるシャドーAI）を招きます。
多くの成功事例や業界のベストプラクティスを分析すると、最終的に行き着くのは「ハイブリッドモデル」です。つまり、「守り（ガバナンス・インフラ）」は中央で厳格に統制し、「攻め（ユースケース創出・業務適用）」は現場に権限を委譲するという明確な線引きを行うのです。
ガバナンスとスピードを両立させるための3つの評価軸
編集部：
具体的に、どのような機能が中央に集約され、どのような機能が現場に委譲されるべきなのでしょうか。
松本：
ハイブリッドモデルを設計する際は、以下の3つのレイヤーで役割を切り分けることが推奨されます。
| レイヤー | AI CoE（中央集権）の役割 | 事業部（現場・分散）の役割 |
|---|---|---|
| インフラ・セキュリティ | 全社共通のAI基盤構築、セキュリティガイドラインの策定、利用ログの監視 | ガイドラインの遵守、部門固有の機密データのアクセス権限管理 |
| 技術検証・モデル開発 | 最新AIモデルの評価・選定、高度な独自モデルの開発・ファインチューニング | 現場の課題抽出、市販ツールや提供された基盤を用いた簡易的な業務効率化 |
| ユースケース・プロンプト | 全社の成功事例の収集・横展開、標準プロンプトテンプレートの作成 | 固有の業務に合わせたプロンプトの改善、日々の業務への組み込みと定着化 |
このように整理することで、CoEは「安全で使いやすい遊び場（サンドボックス）」を提供する役割に徹し、現場はその遊び場の中で自由に創意工夫を凝らすことができます。現場の担当者が「この業務にAIを使いたい」と思ったとき、いちいちCoEの承認を得るのではなく、用意されたガイドラインの範囲内であれば即座に試せる環境を作ることが、スピードとガバナンスを両立させる鍵となります。
Q3: 現場の「AIアレルギー」を払拭した、エビデンスに基づく巻き込み術
事業部側リーダーへの『成功報酬』と『リスクヘッジ』の提示
編集部：
組織設計やルールが完璧に整ったとしても、実際にAIを使うのは現場の従業員です。「自分たちの仕事が奪われるのではないか」「新しいツールを覚えるのが面倒だ」といった、いわゆる「AIアレルギー」にどう対処すべきでしょうか。
松本：
現場の抵抗は、決して珍しいことではありません。むしろ、既存の業務フローに誇りを持っている組織ほど、新しい技術への反発は強くなります。この壁を乗り越えるためには、感情論ではなく「エビデンス（証拠）」に基づいたコミュニケーションが必要です。
まず重要なのは、最初の成功事例、いわゆる「Quick Win（早期の成功）」をどの部署でどのように作るかという戦略です。例えば、全社から100件のAI活用アイデアが集まったと仮定しましょう。この時、最も投資対効果（ROI）が高そうな大規模プロジェクトを選ぶのは危険です。なぜなら、開発期間が長引き、失敗したときのリスクが大きすぎるからです。
最初は「ROIはそこそこでも、確実に現場の苦痛（ペイン）を取り除ける小さな課題」を選びます。例えば、毎日の定例会議の議事録作成や、膨大なマニュアルからの情報検索などです。そして、革新に前向きなアーリーアダプターがいる部署をターゲットにし、CoEが手厚く伴走して「AI導入によって残業時間が明確に削減された」という事実を作ります。
ROIだけではない、定性的な『組織の変化』をどう証明したか
編集部：
小さな成功体験を積み重ねて、周囲の部署に波及させていくわけですね。
松本：
その通りです。そして、反対勢力や無関心層のマネージャーを説得する際には、単なるコスト削減効果だけでなく、「リスクヘッジ」の観点も提示することが有効です。
「このAIツールを使えば業務効率が上がります」という提案だけでは、「今のままでも回っているから必要ない」と反論されがちです。しかし、「競合他社がAI導入によって提案スピードを半分に短縮しているというデータがあります。このままでは当部門の競争力が低下するリスクがあります」という外部環境の客観的な事実（エビデンス）を示すことで、AI活用を「自分事」として捉えてもらいやすくなります。
また、ROIの測定だけでなく、「従業員のモチベーション向上」や「創造的な業務に割ける時間の増加」といった定性的な変化をアンケート等で可視化し、社内報などで積極的に発信していくことも、組織風土の醸成には欠かせません。
Q4: 失敗から学んだ「CoEが形骸化する3つの予兆」と回避策
専門家集団が『技術の象牙の塔』にこもってしまうリスク
編集部：
これまで成功に導くためのポイントを伺ってきましたが、逆に「こういう兆候が見えたら危険だ」というアンチパターンはありますか？
松本：
多くの組織の導入事例を分析する中で、AI CoEが形骸化し、やがて解体されてしまうケースには、共通する「3つの予兆」があることがわかっています。
1つ目の予兆は、「技術の象牙の塔」にこもってしまうことです。CoEのメンバーが最新のAI論文や高度なアルゴリズムの検証にばかり時間を費やし、ビジネス部門の泥臭い課題解決から目を背け始めるパターンです。AIはあくまでビジネス課題を解決するための手段に過ぎません。「その技術を使って、自社の売上をどう上げるのか、コストをどう下げるのか」というビジネスインパクトを計測・説明できなくなったCoEは、早晩経営陣から投資を打ち切られます。
2つ目は、「何でも屋」化によるリソース枯渇です。現場からの問い合わせや、ちょっとしたデータ抽出の依頼まで全てCoEが引き受けてしまい、疲弊してしまう状態です。これを防ぐためには、早期に「ヘルプデスク機能」を切り離すか、AIを活用した社内FAQシステムを構築し、CoE自身が自己解決型の仕組みを作らなければなりません。
既存のITガバナンスと衝突し、プロジェクトが停滞するパターン
編集部：
3つ目の予兆は何でしょうか。
松本：
3つ目は、既存のIT部門との対立構造が固定化することです。AI CoEが「自分たちは最先端のイノベーション集団だ」と驕り、情報システム部門の長年培ってきたセキュリティ基準や運用ルールを軽視し始めると、プロジェクトは確実に停滞します。
AIシステムも、最終的には企業の基幹システムやデータベースと連携しなければ真の価値を発揮できません。IT部門を「抵抗勢力」とみなすのではなく、「安全にスケールさせるための強力なパートナー」として初期段階から巻き込み、評価基準をすり合わせておくことが、形骸化を回避するための絶対条件となります。
Q5: 2025年以降のAI CoEに求められる「自律分散型」への進化
CoEの最終ゴールは『CoEがいらなくなること』
編集部：
最後に、長期的な視点についてお聞かせください。これから組織を設計する担当者は、AI CoEの未来像をどのように描いておくべきでしょうか。
松本：
非常に逆説的ですが、AI CoEの最終的なゴールは「CoEという専門組織が解散、あるいは大幅に縮小されること」だと考えられます。
かつて、企業が初めてPCやインターネットを導入した時代には「IT推進室」のような専門組織が手取り足取り指導していました。しかし現在、PCを使うために専門組織の許可を取る人はいません。AIも同様に、数年後には全社員が当たり前のように使いこなす「文房具」になります。
したがって、CoEは永遠に中央に君臨し続ける組織であってはなりません。導入期から展開期を経て、最終的には各事業部が自律的にAIを運用する「自律分散型」へと移行するロードマップを、設立当初から描いておく必要があります。
生成AI時代の新たな役割：スキルトランスファーとエコシステム構築
編集部：
自律分散型に移行するためには、どのようなステップが必要ですか？
松本：
最も重要なのは「スキル移行（スキルトランスファー）」の仕組みづくりです。CoEが持つノウハウを属人化させず、社内のナレッジベースに資産として蓄積していくこと。そして、各事業部の中に「AIアンバサダー」や「AIチャンピオン」と呼ばれる推進担当者を育成し、彼らに権限と役割を移譲していくプロセスが必要です。
また、社内だけでなく、外部のテクノロジーパートナーやスタートアップとのエコシステムを構築し、常に最新の知見が組織内に流入する「開かれたネットワーク」を維持することも、次世代の組織設計において重要な視点となるでしょう。
【編集後記】組織設計は「正解」ではなく「納得感」の構築プロセスである
インタビューを通じて見えた、日本企業特有のハードル
今回のインタビューを通じて明らかになったのは、AI CoEの構築が単なる「組織図の線引き」や「管理体制の整備」ではなく、企業文化そのものをアップデートするプロセスであるということです。
特に、部門間の調整や合意形成を重んじる日本企業においては、トップダウンで急激な変化を強いるよりも、最小単位のユニットから小さく始め、エビデンスに基づいた「納得感」を醸成していくアジャイルな組織開発が求められます。中央集権による「守り」と、現場への権限委譲による「攻め」のバランスをどう取るか。その最適解は、企業ごとに自ら模索していくしかありません。
自社に最適なモデルを導き出すための次の一歩
AIの内製化や組織設計に課題を感じている場合、理論やフレームワークを学ぶだけでなく、「自社の状況に近い企業が、どのような組織体制で壁を乗り越えたのか」という具体的な成功事例を確認することが最も効果的です。
他社の導入事例や失敗の教訓を知ることは、社内決裁を通すための強力なエビデンスとなり、導入リスクを大幅に軽減する目安となります。自社に最適なAIガバナンスの形を見つけるために、まずは業界別の具体的な実践アプローチや導入事例をチェックし、次の一歩を踏み出すための判断基準を収集してみてはいかがでしょうか。
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