生成AIを組織に取り入れるとき、多くの企業が直面するのは「複雑さ」と「過剰な投資」です。
巨大なプラットフォームや専用システムを前提に考えてしまうと、導入は一部の先進企業に限られてしまう。
そこで私が参考にしたのが、アジャイルの中でも特にシンプルで現場に浸透しやすいスクラムという手法でした。
K2Aフレームを設計する際に学んだのは、以下の点です。
第一に、プラットフォーム非依存性。スクラムが特定のツールや言語に依存しないように、K2Aも特定のLLMやベンダーに縛られない設計を重視しています。
どの企業でも、自社の環境に合わせて導入できる柔軟さを持たせました。
第二に、シンプルさと普及性。アジャイル全体の思想は広いスコープを持っていますが、その分抽象度が高く、初学者には掴みづらい側面があります。
スクラムは手法として明確なステップを持ち、現場で理解・実践しやすい。
K2Aも同じように、生成AIを活用するための実務フレームとして「現場で動かせるシンプルさ」を意識しています。
第三に、新しいロールの導入。スクラムにスクラムマスターやプロダクトオーナーがあるように、K2AではAI PilotやDomain Owner、K2A Coachといった役割を設計しました。
これにより、エージェント活用を「誰が責任を持つのか」を明確にし、現場実装を可能にしています。
最後に、教育・普及の仕組み。スクラムがコーチや認定資格を通じて広まったように、K2Aも知識共有や教育制度を組み込むことを想定しています。
フレームワークを仕組みとして整えるだけでなく、実際に運用できる人を育てることが欠かせないからです。
なぜ多くのエージェントAI導入は失敗するのか
生成AIの進化により「エージェント型AI」への関心が一気に高まりました。人間のようにタスクを理解し、指示をこなすエージェント。企業にとっては夢のような存在に見えます。
しかし実際の現場では、多くの導入が期待通りに進んでいません。
McKinseyが50件以上のエージェントAIプロジェクトを調査したところ、共通する失敗要因が6つに整理されています。興味深いのは「技術的な限界」よりも「設計や運用の考え方」による失敗が多いという点です。
One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work
たとえば「すごいエージェントを作ること」に夢中になり、業務フロー全体の設計を忘れてしまう。あるいは「とにかくAIで」と万能薬のように扱い、ルールベースで十分な領域にまで持ち込んで混乱を招く。短期的なデモは華やかでも、実務で育成・改善の仕組みがなければすぐに"AI Slop"に陥ってしまいます。
私自身、企業でAI導入を支援する中で似た場面をよく見ます。つまり「AIそのもの」よりも「どう業務に組み込むか」「人とどう役割分担するか」が問われているのです。
このシリーズでは、McKinseyの調査結果を土台にしつつ、日本企業や現場視点での解釈を交えて6つの教訓を紹介します。
ワークフロー視点の欠如
エージェント万能主義
"AI Slop"の罠
プロセス透明性の不足
再利用性の欠如
人間の役割の誤解
どれも現場に直結する課題です。AI導入を検討している方にとって、きっと参考になるはずです。
いま、多くの企業が生成AIの活用を模索しています。
しかし実際の現場では、「どう始めればよいのか」「本当に投資に見合う効果があるのか」という声が絶えません。
導入が進まない理由の多くは、技術的な限界ではなく 誤解や思い込み にあります。
例えば「AIを使うには巨大なデータ基盤が必要だ」「専門のデータサイエンティストがいないと無理だ」といった考え方です。
これらは一見もっともらしく聞こえますが、実務での活用を遠ざける落とし穴になりがちです。
実際には、既存の小さなナレッジや日常業務のログからでもAI活用を始めることができます。
重要なのは、「生成AI＝魔法の自動化ツール」と捉えるのではなく、人と組織を支える知識の媒介として位置づけることです。
AIが担うのは業務の全自動化ではなく、社員が判断や行動を下すための土台を強化する役割です。
経営にとっても、これは生産性向上や意思決定スピードの改善に直結します。
K2Aフレーム™は著者がこの数年会社のAI推進仕事の中で経験してきた課題を個人で考えた問題解決方法論です。
このフレームワークに関する用語やプロセス定義などに対して著作権を所有するため、利用したい場合は、本ブログのコメント機能を使ってご連絡ください。
1. K2Aフレーム™の目的
業務知識をAIに変換し、人とAIが協働できる組織文化を作る体系的な方法論。
- 「AI Agentを作る事」ではなく、「業務知識をAI化し、成果を出すこと」が目的
- 投資の中心はシステムではなく、人材と知識整備
- 社員の役割は今までの業務「操作者」ではなく、AIにリプレスされる予定のヒューマンリソースではなく、「AI Pilot（伴走者）」へ進化
1.1 よくある経営陣の誤解パタン
- 「AIは魔法ーAI Agentがあれば大量コスト削減・外注削減可能」型の誤解
AIは万能ではなく、「限定領域での支援」が適切
期待値と成果の乖離で「PoC疲れ」に落ち、投資継続が止まり、社内外の信頼を失うリスクが高い
- 「AIで人材シフトー流行りのAIツールで既存正社員を新規事業へシフト可能」型の誤解
「AI運用・評価・改善」など新たな役割が発生
現実は「人員削減」より「リプレイス＋高度化」の組み合わせが有効
1.2 よくある現場の誤解パタン
- 「データプラットフォームがないからAI活用が無理」
K2Aシナリオカード・手順カードがすでに"データの最小単位"。
つまり「まず業務をカード化すること自体がデータ化の入口」になる。
SharePoint/Notion/Confluence/Google Driveにカードを整理して「人とAIの共用リポジトリ」にする。
これが「疑似データプラットフォーム」になる。
- 「APIがないからAI Agentが動く環境がない」
Excel・チャット・ワークフローシステムのログ、承認メール――すべてが"半構造化データ"。
APIがなくてもCSVエクスポート、RPAでスクレイピング、フォーム入力のログなど、既存の出口を探す
K2Aを回すうちに「ここは毎回手入力がダルい」→「じゃあ簡単なAPIつけよう」と後追いで必要性が出る。
2. ブランド定義
- 名称：K2Aフレーム™(Knowledge-to-AI Framework)
- タグライン：業務知識をAIへ、人を未来へ / Turning Knowledge into AI, Empowering People
3. K2A循環プロセス™
Capture(業務知識を捕捉) -> Structure(知識を整備) -> PromptOps(プロンプト設計・運用) -> Evals(評価・検証) -> Adopt(業務導入) -> Refine(改善・再登録) -> 再びCaptureへ
4Aモデル（AI Agent Application Architecture）は、小生が提唱するLLMベースのAIエージェントアプリケーションを迅速かつ拡張性高く構築するためのリファレンスアーキテクチャです。以下の6つのレイヤーで構成され、エンタープライズ用途に対応可能なセキュリティ・柔軟性・観測性を備えています：
User Interface Layer
Gateway Layer
Orchestrator / Reasoning Layer
MCP Server / Tool Layer
Data / API Layer
Context / Memory Layer
話題中のmanus.imを使ってChatgpt Enterpriseに対して検討してもらったので結果共有します。
元々の質問
chatgpt enterpriseの機能を知りたいです。特に3万人の企業で使う予定ですので、セキュリティ、ガバナンス、作業効率などの観点でどのくらいメリットがあるのか知りたい。
ここにいろんなマニュアルがあります
https://help.openai.com/en/collections/5688074-chatgpt-enterprise
15分後1回目の調査結果を頂きました。
SSO, SCIM, and User Management SSO Overview
SSO は、エンタープライズおよび教育機関向けの顧客のみが利用可能です。
背景のアーキテクチャと用語
現在、ChatGPT および API プラットフォームの両方で、SAML 認証を通じた SSO がサポートされています。
•ワークスペース：ChatGPT のインスタンスを指します。
•組織（Organization）：API プラットフォームのインスタンスを指します。
•アイデンティティプロバイダー（IdP）：デジタル ID を管理するために使用するサービスを指します。当社は、SAML をサポートするすべての IdP との接続をサポートしています。代表的な IdP には以下が含まれます：Okta,Azure Active Directory/Entra ID, Google Workspace
現在、各 ChatGPT ワークスペースには、それに対応するプラットフォーム組織が関連付けられています。
つまり、エンタープライズ プラットフォームの「一般」ページにある 組織 ID（org-id） は、エンタープライズ ChatGPT ワークスペースに関連付けられている 組織 ID（org-id） と同じです。
そのため、ワークスペースと組織は同じ認証レイヤーを共有しています。
What is ChatGPT Enterprise?
公式ドキュメントの更新時間は2024年6月のままですので、あまり機能更新していないかもしれません。
ChatGPT Enterpriseとは？
ChatGPT Enterpriseは、企業向けのセキュリティとプライバシーを備えたサブスクリプションプランです。無制限の高速GPT-4oアクセス、長い入力を処理できる拡張コンテキストウィンドウ、高度なデータ分析機能、カスタマイズオプションなど、さまざまな機能を提供します。
自社でChatGPT Enterpriseを利用するには？
ChatGPT Enterpriseを導入したい場合は、営業チームにお問い合わせください。「どの製品やサービスに興味がありますか？」の項目で「ChatGPT Enterprise」を選択してください。
ChatGPT Enterpriseのセキュリティとプライバシー管理について
ChatGPT Enterpriseでは、ビジネスデータをユーザー自身が所有・管理できます。お客様のビジネスデータや会話を学習に使用することはなく、モデルも使用履歴から学習しません。また、ChatGPT EnterpriseはSOC2準拠であり、すべての会話は送信時および保存時に暗号化されます。
さらに、新しい管理コンソールでは、チームメンバーの管理、ドメイン認証、SSO（シングルサインオン）、利用状況のインサイト機能を提供し、エンタープライズ環境での大規模導入を可能にします。
詳しくは、プライバシーページやTrust Portalをご覧ください。追加のご質問がある場合は、営業チームまでお問い合わせください。
ChatGPT Enterpriseのその他の特徴
ChatGPT Enterpriseでは、以下の点が一般ユーザー向けプランと異なります：
• 無制限のGPT-4 Turboアクセス（使用制限なし）
• 高速なパフォーマンス
• 高度なデータ分析機能の無制限利用（旧Code Interpreter）
• 共有可能なチャットテンプレート（企業内のワークフロー構築や共同作業に活用可能）
ChatGPT Enterpriseのサポートを受けるには？
問題が発生した場合は、ヘルプセンターのチャットツールを使ってサポートチームにお問い合わせください。迅速に対応いたします！
Most companies want to leverage generative AI to increase productivity. However, in reality, various circumstances lead to different levels of adoption.
Moreover, there are probably very few companies that can confidently declare, "Our company is successfully utilizing generative AI."
Based on my experience, I have summarized a Generative AI Utilization Maturity Model here.
ほとんどの会社もしくは組織は生成AIを活用して生産性をあげたいと思いますが、
ただ実際にいろんな事情があって様々な利用状況があるでしょうね。
それから「うちの会社/組織はうまく行っている」と自信を持って宣言できる会社はほとんどないと思われます。
ここでは自分の経験に基づき生成AI活用成熟度モデルをまとめてみます。