今回は、日本のものづくり業界の発展を目指す「ものづくりなでしこ」の主催で開催された講演会に、株式会社グラファー代表の石井大地が登壇した際の様子をレポート形式でお届けします。
企業におけるAI活用の今後を検討する際にぜひご活用ください。
グラファーでは「生成AIを企業でどう使えばいいか分からない」「生成AIによる成果が出ない」といった課題に対し伴走型の支援や研修、プロダクト開発を通じて一気通貫で支援します。生成AI活用でお困りの方はお気軽にご相談ください。
ご相談はこちらから：https://graffer.jp/ai-solution/contact
生成AIが急速に進化する中、「ビジネスはどうなっていくのか」「企業ではどのようなスキルが求められるようになるのか」という課題をお持ちの担当者の方も多いのではないでしょうか。
今回は、日本のものづくり業界の発展を目指す「ものづくりなでしこ」の主催で開催された講演会に、株式会社グラファー代表の石井大地が登壇した際の様子をレポート形式でお届けします。
企業におけるAI活用の今後を検討する際にぜひご活用ください。
「業務でAIを使う」から「AIが業務を行う」へ
これまで、業務でのAI活用といえば、既存業務内のタスクに活用していくイメージをお持ちの方が多かったかもしれません。例えば、「プロンプトでChatGPTに指示をして業務に役立てていた」「業務のワークフロー自体は特に変わっていない」というケースが主流だったのではないかと思います。
しかし、2025年2月、AIの現在地は大きく変化しています。従来のように業務に部分的にAIを組み込むのではなく、AIを前提にした新しいやり方に移行すること、つまり「AI前提」で仕事の進め方を決めていく時代に変わりつつあります。
このような時代の到来には、AIの推論能力の向上が大きく関係しています。推論能力とは、与えられた情報や条件を基にして、次に取るべき行動や解決策を論理的に導き出す能力のことです。
加えて、マルチモーダル化や、エージェント化も進んでいます。これまで生成AIは主にテキストを扱うイメージがあったかもしれませんが、現在では画像や音声、動画など複数のデータ形式（マルチモーダル）に対応できるようになってきています。あわせて、AIがタスクを自律的に実行するエージェント機能も注目されており、このように「ハブ」となるような機能の進化も鍵となっています。
効率化を目指して既存業務内のタスクにAIを使っていた時代から、AIが自律的に考え、AIが業務を行う時代へ——いわばAI革命の第二幕が始まろうとしているのです。
具体例① 完全自律型AIソフトウェアエンジニアの「Devin」
「生成AI革命の第二幕」ではどんな変化が起きつつあるのでしょうか。その具体例をいくつかご紹介します。
まずは、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin（デヴィン）」です。Devinは従来のAIアシスタントとは異なり、コーディングの支援だけでなく、バグの修正や実装など、ソフトウェア開発の全工程を自律的に遂行することができます。
自律的にソフトウェアの開発を行ったうえで、テストを実行し、エラーが発生していれば修正を繰り返し実行するため、細かな実装も完全に自動化されます。その結果、現場では数時間かかっていた作業をAIが自動で完了させるような事例も生まれています。
グラファー社内で「Devin」を活用する様子
具体例② 従業員2桁のユニコーンAI企業「Anysphere」
AIによる社会的インパクトにも大きな変化が生まれています。
その一つがAI企業「Anysphere（エニスフィア）」の登場です。Anysphereは、従業員数2桁台前半という圧倒的少人数でユニコーンに成長しているAI企業です。AIコードエディター「Cursor（カーソル）」を提供しており、2024年11月時点での年間経常利益（ARR）は既に6,500万ドルにまで到達しています。
AIを使いこなせる社員はまだ限られているという現実
このように、生成AIが非常に大きな進化を遂げている一方で、当社がこれまで数万人のビジネスパーソンの生成AI活用支援を行ってきた中で、生成AIを使いこなせる社員とそうでない社員には差があったことが分かっています。
AIは指示待ちの優秀な部下のようなもので、指示を出さなければ能力を発揮することはできません。このような時代の中でAIを活用し、成長を続けていく企業に必要になるスキル、それは「AIをマネジメントするスキル」です。
「AIをマネジメントするスキル」を育てるためにはどうすればよいのか
それでは、企業で「AIをマネジメントするスキル」を持つAI人材はどのように育てていけばよいのでしょうか。その一つのヒントとなるのが「体験、関心、欲望、行動」というフレームワークです。
まずは、このフレームワークの中心となる「欲望」についてご説明します。AIを使いこなすための出発点は、「欲望」つまり、「これをやりたい」「あれをやりたい」と感じることです。しかし、その欲望を生むためには「関心」が必要であり、関心は「体験」から始まります。
例えば、子供がモノレールに乗りたいと思うのは、動画を見てモノレールを知り、関心を持ったからです。同じように、AIについても「体験 → 関心 → 欲望 → 行動」という流れを作らなければ、実際に使いこなすことはできません。
日本では「学習してから実践する」という方法が一般的ですが、AI活用にはこのアプローチは適しません。AIを活用するには、まず「体験」の量を増やし、そこから関心を喚起し、欲望を引き出すことが重要です。これが「AIを使え」という指示だけでは意味がない理由です。
例えば、当社では「この人はマネジメントに向いている」と感じたら、スキルの有無にかかわらずマネジメント業務を任せ、実際に体験させます。すると「やってみたら楽しい」とやる気が生まれる。このように、「やってもらうことで、やりたくなる」仕組みを重視しています。AI人材育成にも同じ考え方が当てはまります。
まずは従業員にAIを体験させることが重要です。「体験 → 関心 → 欲望 → 行動」という一連の流れを実現する仕組みが、AI人材育成の鍵となるのです。
AIをマネジメントするスキルの育成方法
「体験 → 関心 → 欲望 → 行動」のフレームワーク
まとめ：企業には大きな変化が求められている
今回の講演を通じて、「AI活用の可能性がここまで広がっているとは思わなかった」「ビジネスモデルの再構築を検討する必要がある」といった参加者の声が多く寄せられました。これらの声は、生成AIがもたらす大きな可能性だけでなく、それを活かすために乗り越えるべき課題をも浮き彫りにしています。
生成AIは、業務効率化だけでなく、新しい価値創造や競争力向上に寄与する大きな可能性を秘めています。しかし、その力を最大限に引き出すためには、適切な活用領域の選定や社内の人材育成といった準備が欠かせません。
私たちグラファーでは、「生成AI活用伴走支援サービス」や「生成AI研修・人材育成サービス」を通じて、企業が直面するこれらの課題を解決するお手伝いをしています。生成AIの力を活用し、時代の変化に対応した新しい働き方や価値創造を目指す企業のパートナーとして、ぜひご相談ください。
この記事が、生成AIの可能性を知り、未来への一歩を踏み出すきっかけになれば幸いです。
文：東 真希 / 図：望月 麻由
