現場で生まれたAIエージェントを本社が標準化し、全社へ展開する循環型モデルのイメージ。AIを「導入する」から「組織で育てる」時代への変化を表現している。
今回のニュースのポイント
生成AIの企業導入は、「使う」段階から「組織に定着させる」段階へ移りつつあります。レゾナック・ホールディングスは、現場の社員が開発したAIエージェントを本社が評価・標準化し、全社へ展開する独自モデルを構築しました。生成AI導入から約半年で活用率は95％に達し、月当たり約9万時間、金額換算で約4.7億円相当の業務削減効果（対象2,405名のアンケートおよび業務実績に基づく算出値）を生み出したといいます。単なる業務効率化ではなく、「現場で生まれた知見を企業全体の資産へ変える」仕組みづくりが、AI活用の新たな段階として注目されます。
■AI導入競争は「使う」から「定着させる」段階へ
これまで多くの企業において、生成AIの活用に向けた成果は「ChatGPTを全社導入した」「AIツールを利用開始した」といった初期フェーズの事実を中心に語られてきました。しかし、現在の企業間競争は、単なるツールの「導入」から、いかに現場に「活用」させ、実務プロセスに「定着」させるかという段階へと移り変わっています。
こうした状況下で公表されたレゾナック・ホールディングスの事例は、組織全体での活用率が約半年で95％に達したという数字そのもの以上に、生成AIを組織に「定着させるモデル」を確立したという点で重要な示唆を与えています。ライセンスを配布したものの現場での利用が伸び悩む企業が少なくないなかで、利用を特定の部署や先進層だけに留めず、全社規模の定着へと至らせた仕組みには、ツールの機能性だけでは語れないアプローチが存在しています。
■現場がAIエージェントを生み、本社が標準化する
今回公表された取り組みにおける最大の特徴は、本社が一方的に使い方を規律するトップダウン型のみに頼るのではなく、現場の実務課題から出発した自律的なボトムアップの知恵を融合させた、独自の循環システムにあります。
具体的には、次のような仕組みが構築されています。 まず、本社部門が共通インフラとして生成AIの利用環境を整備して提供します。次に、そのツールを用いて、各事業所や各部門の従業員自身がそれぞれの業務上の課題を解決するための専用ツール（AIエージェント）を直接創出します。さらに、現場で自発的に生み出されたエージェントの中から、高い効果や汎用性が見込めるものを本社部門が選び、品質を高めて標準化した上で、全社へ横展開するサイクルを回しています。
本社による品質向上・標準化と、現場の実務ニーズに根ざした開発力が相互に補完し合うことで、現場が真に必要とする実効性の高いAIツールが組織全体に浸透していく流れが作られています。
■AIは「作る」より「育てる」時代へ
この取り組みが示している企業経営上の変化は、今後のAI戦略が「システムをいかに作るか（導入するか）」から、「いかに育てるか（改善し横展開するか）」というフェーズへと移行している点にあります。今回の事例は、AI活用が導入段階から運用・育成の段階へ進みつつあることを示しています。
初期のAI導入期においては、最先端のモデルを調達し構築すること自体が競争力とみなされていました。しかし、優れたAIモデルを単に全社へ配布するだけでは、現場特有の暗黙知や個々の業務プロセスに適合させることは困難です。今後は、現場の実務を通じてAIエージェントを日常的に「改善」し、その価値を「評価」して「標準化」し、他部門へ「横展開」できる組織的な対応力こそが、企業経営における新たな競争軸となります。AIそのものの性能差よりも、AIを現場の知恵とともに「育てる組織」を社内に構築できているかどうかが、実質的な生産性の差となって表れる時代に入っています。
■業務改革は「時間削減」から「仕事の仕組み改革」へ
現場でAIエージェントが育つことで、業務改革の質も「単純な時間削減」から「仕事の仕組みそのものの改革」へと進化します。
同社の実績データによると、月当たり約9万時間の業務時間削減という成果が算出されていますが、その内訳を見ると、個別の業務プロセスにおける構造的な変革がみられます。例えば、安全管理上きわめて重要な「危険予知（KY）活動」では、生成AIが評価やフィードバックを自動化するエージェントを構築したことで、作業プロセスにかかる時間が約60分の1に短縮されました。また、化学品法規制分野における社内教育では、教材資料やテスト作成、さらには集計の自動化によって、従来の約5分の1の時間で教材作成が可能になった事例が報告されています。
これらは単なる書類作成のスピードアップといった部分的な効率化ではありません。設備導入、在庫管理、研究開発支援など多岐にわたる領域でAIエージェントが現場の実務プロセスに深く介入し、これまでの役割分担や作業の流れそのものを大きく見直す「仕組みの改革」が進行していることを示しています。
■AIエージェントは企業の「知識資産」になる
このような組織モデルが進展すれば、AIエージェントは「ソフトウェア」という枠を超え、企業の「知識資産」として蓄積・共有される可能性があります。
従来、現場のベテラン社員が培ってきた経験や判断基準、特定の部署内だけで共有されていた暗黙知などは、人主体の伝承に頼らざるを得ず、組織内での形式知化や全体共有が非常に困難でした。しかし、現場の社員自身がそれらのノウハウをAIエージェントに落とし込み、それを本社が全社展開することで、局所的な個人の知識から会社全体の「組織的な知識資産」へと昇華させることが可能になります。
AIエージェントのライブラリが充実していくことは、そのまま企業の独自のノウハウや強みがデジタル化され、組織の共有財産としてアップデートされ続ける仕組みができたことを意味します。テクノロジーを通じて現場の知恵をシステム化し、会社全体の無形資産として永続的に蓄積・継承していく仕組みづくりが、企業経営において重要性を増していくと考えられます。
■日本企業のAI競争は「現場力」が決める
今後の生成AI活用では、AIモデルの性能だけでなく、それを実務に適合させる「現場改善力」も競争力を左右する要素になりつつあります。いかに高性能な外部モデルを導入しても、それを実務の文脈に合わせてチューニングし、育てる人が現場にいなければ宝の持ち腐れとなってしまいます。
ただ一方的にAIを配布するだけの組織と、現場の一人ひとりが主体的に課題と向き合い、自らAIエージェントを創出し、それを育てるカルチャーを持つ組織とでは、業務改善のスピードや蓄積される知識の量に、大きな差が生じる可能性があります。企業の競争力を左右するのは、現場の多様な知恵をいかに素早く吸い上げ、全社の力へ変換できるかという組織能力です。その意味において、今回示された循環型の全社展開モデルは、AI時代における新たな「現場力」のあり方として、日本企業にとって参考となる事例の一つと言えます。
レゾナックが構築したAI活用モデルは、生成AIを全社へ配布するだけではなく、現場で生まれたAIエージェントを本社が磨き上げ、企業全体へ展開する仕組みを特徴としています。AIの価値は、単なる時間削減やコスト削減だけではなく、現場の知見を組織全体で共有し、継続的に改善していくことにあります。生成AIの活用は「導入競争」から「組織に定着させ、育てる競争」へと移りつつあり、日本企業の競争力もまた、現場の知恵をいかに全社の力へ変えられるかが問われる時代に入り始めています。（編集担当：エコノミックニュース編集部／Editorial Desk: Economic News Japan）
