AI駆動経営 ― 21世紀の新しい経営
売り文句が多い分野を慎重に扱う巻である。各章で「実際に企業が使っている水準」と「まだ構想段階のもの」を必ず分けて示す。エージェント、エージェント型組織、オーケストレーションとデータ、統治を扱う。
1章 定義と誤解を解く
- AIエージェント（＝自律的にタスクを実行するAI）／agentic（エージェント的）／AI-native（＝業務も製品もAIを前提に設計されていること）の区別。
- 「デジタル労働力」という誇大宣伝と実像——「9割代替」型の主張には裏付けがない。
- workflows（決め打ちの定型手順）とagents（自律型エージェント）の使い分け——定型業務は決め打ち手順、非定型業務のみ自律エージェントに任せるというAnthropic（アンソロピック）の原則。
- 採用の現在地：AI利用率は88%に達するが、エージェントを本格運用しているのは約23%にとどまる。
2章 組織を作り替える
- McKinsey（マッキンゼー）が提唱する5つの柱——事業・オペレーション・統治・人材文化・技術データ。
- 勝敗を分けるのは「早期導入」でなく「組織設計」である。
- 階層型組織からwork chart（＝成果とタスクの交換で編成する組織モデル。まだ構想段階）への移行／MIT × BCGが指摘する4つの戦略的緊張。
3章 経営を回す ― オーケストレーション基盤とデータ
- オーケストレーション層（＝タスクを適切なAI・コスト・監督へ振り分ける調整基盤）。
- 複合AIシステム（compound AI systems＝モデル・道具・検索を組み合わせた系）。
- 最大の壁はデータ基盤であり、企業の8割が課題として指摘する。パイロット運用から本番運用への順序も重要になる。
4〜6章 統治・人材・実像
- ヒューマン・イン・ザ・ループ（＝人が要所で承認する仕組み）／ガバナンス・イン・ザ・ループ（＝統治の仕組みそのものをループに組み込む考え方。新興概念であり大半の企業が未整備）。
- 日本のAI事業者ガイドライン（経済産業省・総務省）／責任の所在とアカウンタビリティ（＝説明責任）。
- 人は「AIを編成する」役割へ移る／「慎重に、速さより着実に」進めた企業ほど成果を上げた。
ベンダーの誇大宣伝と「実際に本番で動いているもの」を分けて見ることが要る——速さでなく慎重さで進めた企業が成果を出した。