AIアカウントは配ったのに、なぜ組織のままなのか
コンテンツ分野のスタートアップ代表たちと一緒のC-ブリッジデイ講演記録
テーマ：個人のAI活用から組織のAX転換へ
2026スケールアップアクセレレーティング C-ブリッジデイ講演記録・コンテンツ企業のAX転換とAI教育
本日、充南コンテンツ振興院とCNTTechが共同運営する「2026スケールアップアクセレレーティング」のC-ブリッジデイにイ・ウンヨン代表がスピーカーとして参加したニュースをお知らせします。今回のイベントは、成長段階にあるコンテンツスタートアップの代表と実務担当者たちが集まった場でした。
テーマはコンテンツ企業のIPビジネス拡大と事業化戦略ですが、
今はアイデアが不足していて何かをするのが難しいという場合はまれですね。
代わりに、その多くのアイデアを素早く、さらには複数のものを問題なく作り育てることが鍵です。
どうやって？ 正にAX転換を通してです。単に言葉だけの話ではなく、実に私たちが生み出した驚くべき事例を通じてです。
40人が集まった講演会で最も長く残った質問 個人のAI活用ではなく、組織全体のAX転換 働き方の革新、そしてAI時代のリーダーの仕事
イベントには、プログラム参加スタートアップ企業の代表たちと関係者約40名が集まり、講演は50分で配分されていました。
AIエージェントを使用して個人の生産性は確かに向上しましたが、
組織の生産性も一緒に高度化していますか？
手を上げて答えるのが難しい質問でした。ほとんどの会社で企画担当者は個人アカウントで企画案を作り、開発担当者は個人作業フォルダにコードを積み重ね、マーケターは自分の対話窓でコピーを引き出します。それぞれのスピードは上がりましたが、会社には記録も資産も残りません。
AIを使えと言い、アカウントも開いてくれたのに、なぜ組織は変わらないようなのでしょうか？
このギャップがAX転換の出発点です。AXはツールをいくつか追加することで埋まるギャップではなく、対話する場所と仕事をする場所が分離して生じた構造的ギャップだからです。
ユニークグッドカンパニーは過去、オフラインエンターテイメント分野で、来客イベントでギネス世界記録を達成するほどの華々しい成果を生み出しましたが、同時に60名余りまで拡大した規模に比べて、企業の利益と生産性の面で大きな限界にぶつかり、苦戦していました。設立初期から続いていた黒字経営が規模の拡大に伴い赤字に転じ、その赤字規模は増え続けていました。結局、今年は様々な困難を経験し、現在7名まで縮小しました。しかし驚くべきことに、今年はより多くの事業を行っており、さらに営業利益をもたらすほどのAX転換を達成した実例を持っています。
つまり、組織のAX転換がどこで失敗したのか、なぜ組織メンバーとのコミュニケーションとAIエージェントが必ず一体となって統合的なラーニングループを作る必要があるのかを、すでに身をもって経験し、誰よりもよく知っている会社です。
AX転換の核心は、ボトルネックを完全に取り除くことです。
組織の生産性低下は、コンテキスト・時間・スピードの3つが核心です。
第1に、担当者の記憶の中にしかないコンテキストを共有コンテキストに変える必要があります。仕事をしていると、なぜその方向を選んだのか、何に基づいて作ったのか、次はどうするべきかが、担当者の記憶の中にしかありません。人が変わると、残された人は背景から再び聞きます。組織の記憶が蓄積されない構造です。
第2は時間です。会議で決定し、メッセンジャーで指示し、再びAIの窓を開いて最初から説明します。決める場所と作る場所が別々なので、同じ説明を1日に何度も繰り返します。1日中忙しかったのに、実は仕事をする時間が足りない理由がここにあります。
第3はスピードです。急ぐ仕事が重なっても、同時に処理される量は人数分だけです。コンテンツ企業のように提案、制作、精算、宣伝が一度に集中する組織では、この制限がより明確に現れます。人をもっと雇うまで処理量が増えないなら、それは能力の問題ではなく、構造の問題です。
「時間短縮」を削除しても残るのが本当のAX課題です
AXチームが課題公募を開くと、似たようなリストが上がってきます。レポート作成時間30%短縮、会議録自動整理、宣伝画像生成、問い合わせ回答下書き作成。大韓商工会議所の調査でも、企業がAIで得た効果1位は時間短縮で45.8%でした。
成果物をより速く作ることは、個人レベルでの転換、最初のステップに過ぎません。そこで止まると、会社は同じ仕事を少し楽にするだけで、仕事のやり方自体は変わりません。次のタスクは、その業務を全体的に繰り返し実行する構造を構築することです。
コンテンツエージェンシーを例として、実行担当者の新しい業務は、自分が行っていた実行業務自体を自動化することになります。キャンペーン企画と素材制作、成果報告が人の手を経ずに回るようになれば、会社は顧客相談とIP拡張に集中できます。タスクリストから「時間短縮」という言葉を削除してみて、それでも残るタスクがあるかどうか確認してみてください。
AX責任者として働くべき人はAI専門家ではありません
AXチームは通常、実務部門とIT部門、外部専門家で構成されます。開発チームがあると転換がより良くなるように見えますが、実際には大きな違いはありません。重要なのはAI知識ではなく、業務フロー全体を知っている人が設計の席に座っているかどうかです。
現場は自分の目に見える1つのステップだけを要求します。レポートの下書きが自動的に出てくるようにしてほしいといった具合です。要求通りに作れば、ツールは完成しますが、実は変えるべきだったのはそのレポートが必要だった理由かもしれません。受け取る人が望んでいたのは文書ではなく、1つの数字であり、その数字はすでにどこかに存在していたかもしれません。
構造を見ることは、能力より立場の問題です。つまり、リーダーが必ず気をつけなければなりません。どの業務を完全に削除してもよいのか、どのフローを1つに統合すべきなのかは、全体が見える立場からのみ判断できます。小さなコンテンツ企業であれば、その立場はCEOであり、大きな組織であればそのプロセスを最後まで担当するリーダーです。AXチームはその側で実装を担当します。
ツールの代わりにループを作らなければなりません。
小さなチームも100名規模の仕事をします
成果報告書に含まれる指標は、通常、修了率、満足度、利用率など、人がどの程度使用したかを計算します。人数で成果を測定すれば、次年度の計画もまた教育とアカウントになります。見るべきなのは、3ヶ月前に作ったワークフローが今も回っているかどうか、そしてそのワークフローが先月より改善したかどうかです。
MITが2025年に発表した調査では、企業の生成型AIパイロットの95%が成果なく終了しました。パイロットが終わる瞬間、誰も開かないからです。AIモデルは数ヶ月単位でより良くなっていますが、作成時点のレベルに縛られたツールは、次のモデルが出る瞬間に時代遅れになります。だからツールではなく、ループを残す必要があります。
実行して、結果を検討して、決定と手順を基準として記録し、次の実行がその基準を引き継ぐ循環。このラーニングループが確立されれば、新しいモデルが出るたびに、私たちのワークフローも一緒に改善します。講演の最後に提案したのはシンプルでした。担当者自身の業務の1つを選んで、最初から最後まで人の手なしに回るようにして、会社システムに保存すること。そうすれば、高まったレベルの環境で構成員たちが仕事をするので、さらに高度化された強い生産性を生み出すのですね。
出典：MIT 2025年発表調査（企業生成型AIパイロット95%成果なく終了）、大韓商工会議所調査（AI効果1位 時間短縮45.8%）
「AI教育もしましたし、アカウントも配ってくれました。でも、会社が動いている感じがしません。どこから再び見るべきでしょうか？」
https://www.yes24.com/product/goods/195392421 「ナノベンチャー」— YES24
チェックリスト！
- タスクごとに業務フロー全体を知っている人が設計に参加しているか確認します。
- AI生産性が個人コンテキストに閉じ込められているなら、必ず共有コンテキストに変えてください。
- プロンプト指示によるものではなく、ワークフローを通じて今も回っているのか、1つだけ選んで確認します。
- 担当者本人の業務1つを最初から最後まで人の手なしに回るようにして、会社システムに保存します。
すべてを一度に変える必要はありません。AIをツールとして見る視点を環境に移すだけで、同じ教育も同じアカウントも全く異なるものを残し始めます。教育はワークフローを残し、タスクはフロー全体を再び描く仕事になります。
少ない人員で既存の業務とプロセスを再定義し、エージェントに転換した旅は、「ナノベンチャー」に詳しく記されています。現在の組織の状況を聞いて、役に立つことができるなら、気軽にご連絡ください。事例とともに具体的な方向を一緒に見つけていきます。
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