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AIネイティブな組織を構築する：AutodeskとBoomiの先見的リーダーが語る未来のワークフローとガバナンス

Product School
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2025年のProductConオンラインエディションで開催されたパネルディスカッション「AIネイティブな組織の設計」は、急速に進化するAIの状況がビジネスに与える影響について、深く掘り下げた洞察を提供しました。AIはもはや単なるアシスタントツールではなく、生成的な自律性を可能にし、ワークフローのオーケストレーションを再構築し、スケーラブルでモジュール化されたプロセスを強化することで、組織を変革する中心的な原動力となっています。この変革の最前線に立つ、AutodeskとBoomiの2人のビジョナリーリーダー、Marcus East氏とEd Macosky氏が、それぞれの企業がどのようにAIネイティブな組織を構築し、その過程でどのような教訓を得たかについて語りました。

本記事では、このパネルディスカッションの内容を深く分析し、AIネイティブな組織を設計する上での重要性、具体的な機能、ビジネスへの影響、そして将来性について、専門的かつ分かりやすい言葉で解説します。

パネリストの紹介：AI変革の旗手たち

本セッションのモデレーターを務めたのは、AIプロダクトリーダーであるDivya Sabade氏です。そして、この変革の旅を導く2人のビジョナリーが、それぞれの専門知識とユニークな視点を提供してくれました。

  • Ed Macosky氏（Boomi、Chief Product & Technology Officer）
    • 担当製品: Boomiの全製品を担当。Boomiは、クラウドネイティブな統合自動化プラットフォームであり、企業がアプリケーションを接続し、APIを管理し、現在では生成的なワークフローを構築することを可能にしています。
    • AIワークへの「スーパーパワー」: 顧客のために「角の向こう側」を見通す能力。統合自動化、そして生成的なワークフローにおいて、次に何が来るのかを常に模索し、顧客の重要なビジネスニーズを解決することに誇りを持っています。
  • Marcus East氏（Autodesk、VP & GM of Digital & E-commerce）
    • 担当製品: AutodeskのグローバルデジタルエクスペリエンスとAutodeskストアを担当。これは、多くの顧客が製品をリサーチし、購入するために利用するプラットフォームです。
    • AIワークへの「スーパーパワー」: 製品開発における技術的側面とビジネス的側面を融合させる能力。これは、しばしばチームが直面する課題であるため、このテーマが議論の中心となることを期待しています。

両氏の経験と洞察は、AIネイティブな組織への移行がいかに多角的かつ戦略的なア取り組みであるかを浮き彫りにします。

セクション1：AIによるワークフローの変革：生成的な自律性への道

今日の企業環境において、AIは単なる補助的なツールから、より自律的な役割へと進化しています。このセクションでは、AIがどのように人間のタスクを補強するだけでなく、独立した意思決定と行動を通じてワークフローを根本的に変革しているのかを探ります。

支援的AIから自律的AIエージェントへ

伝統的に、支援的AIツールは人間のタスクを増強し、生産性を向上させることを目的としてきました。しかし、意思決定のループには常に人間が関与していました。これに対し、自律的AIエージェントは一歩進んで、最小限、あるいはほとんど人間の介入なしに独立した意思決定を行い、行動を起こす能力を持っています。この変化は、組織が業務を遂行し、製品を開発する方法に根本的なパラダイムシフトをもたらします。

Ed Macosky氏の視点：開発パイプラインの加速

Boomiでは、AIの活用はCo-pilotや開発支援ツールから始まりました。Ed氏は、これらのツールがコードの生成とビルドプロセスを最適化する上で確かに役立つことを認めつつも、真の変革はパイプライン全体を見渡すことで達成されると強調しています。

「当初はコパイロットや開発支援ツールから始めました。コード生成やビルドの最適化には効果がありましたが、すぐに、開発者を中心としたパイプライン全体を見ることが重要だと気づきました」とEd氏は語ります。Boomiのチームは、製品ドキュメントの作成から製品管理におけるリサーチタスク、さらには複雑なインテグレーションや自動化ワークフローに至るまで、製品デリバリーのあらゆる段階にAIエージェントを導入しています。

具体的には、かつては無数の条件分岐（if-then-else文）を必要とし、開発に多大な時間を要した非決定論的なワークフローに、生成AIエージェントを適用しています。これにより、人間の開発者はより創造的で戦略的なタスクに集中できるようになり、製品の市場投入までの時間を劇的に短縮できています。Boomiのクラウドネイティブな統合自動化プラットフォームは、企業がアプリケーションを接続し、APIを管理するだけでなく、AIを活用した生成的なワークフローをシームレスに構築するための基盤を提供しているのです。

Marcus East氏の視点：デザインと創造性の増幅

Autodeskでは、生成AIの活用はデザインと創造性の領域に大きな影響を与えています。Marcus氏は、AIが反復的なタスクの支援を超えて、デザイナーが指定するビジョン、目標、制約（使用する材料の特性や製造プロセスの制限など）に基づいて、初期段階のデザインコンセプトや原則を半自律的に生成できることに興奮を覚えています。

「当社の製品を使用するデザイナーは、達成しようとしているビジョン、目標、使用する材料や製造プロセスの制約を実際に指定できます。当社のテクノロジーとソリューションは、半自律的な方法で初期段階のデザインと原則を考案し、彼らの作業を加速させるのに役立っています」とMarcus氏は説明します。

このアプローチは、デザインプロセスのボトルネックを解消し、デザイナーがより多くの選択肢を探求し、より短時間で革新的なアイデアを生み出すことを可能にします。AIがデザインの初期フェーズを担うことで、人間はより高度な創造性、問題解決、戦略的思考に専念できるようになるのです。AIは単なる「支援」から、人間の能力を「増幅」する共同作業パートナーへと進化していると言えるでしょう。

このセクションで強調されたのは、AIが組織の「あり方」を変える可能性です。AIエージェントが独立した意思決定を行い、複雑なワークフローを自動化することで、企業は前例のないレベルの効率性とイノベーションを達成できるようになります。しかし、この生成的な自律性の時代を最大限に活用するには、組織は次の重要な要素である「オーケストレーション」に目を向ける必要があります。

セクション2：AIネイティブなオーケストレーション：データとワークフローの接着剤

AIがますます組織の各機能に深く浸透するにつれて、様々なAIコンポーネントがシームレスに連携し、価値を生み出すためには、強固なオーケストレーション戦略が不可欠となります。このセクションでは、AIプロダクトスタックにおけるオーケストレーションの役割と、AutodeskおよびBoomiがどのようにそれを活用しているかについて考察します。

オーケストレーションの重要性：AIプロダクトスタックの接着剤

Divya Sabade氏が指摘するように、AIプロダクトスタックにおいてオーケストレーションは「接着剤」のような役割を果たすと見なされています。AIシステムはしばしば、データ取り込み、モデル学習、推論、アクション実行など、複数の独立したコンポーネントで構成されます。これらのコンポーネントがバラバラに機能するのではなく、統一された目標に向かって協調的に動作するためには、効果的なオーケストレーションが不可欠です。

オーケストレーションは、エンドツーエンドのワークフローを統合し、データがシステムを介してスムーズに流れ、AIエージェントが適切なタイミングで適切な情報に基づいて行動することを保証します。これにより、サイロ化されたAIソリューションではなく、真にAIネイティブで、組織全体で価値を提供するシステムが実現します。

Marcus East氏のオーケストレーション戦略：広範な製品セットの統合

Autodeskのような膨大な製品ポートフォリオを持つ企業にとって、製品全体の一貫性と統合は極めて重要です。Marcus氏は、Autodeskが広範な製品セット全体で一貫性と統合を確保することの重要性を強調しています。

「当社の広大な製品セットを考えると、全ての製品に一貫性と統合があることを確認することが重要です」とMarcus氏は述べています。

Autodeskは、データ取り込み、実験の実行、計算の効率的なスケジューリングなど、エンドツーエンドのワークフローをオーケストレーションするために「Metaflow」のようなツールを積極的に活用しています。このアプローチにより、全てのAutodesk製品は、開発中の共有モデルから学習する機会を得ることができます。これにより、個々の製品が孤立して進化するのではなく、共通のAI基盤の上で協調的に改善されることが可能になります。このオーケストレーションは、AIソリューションの効率性と信頼性を向上させ、企業全体でのイノベーションを加速させています。

Ed Macosky氏のオーケストレーション戦略：自社プラットフォームによる内部効率化

Boomiは、クラウドネイティブな統合自動化プラットフォーム自体がオーケストレーションの機能を提供しています。Ed氏は、Boomiが自社のプラットフォームを「顧客」として活用し、内部の運用効率を向上させている例を紹介しました。

「Boomiのプラットフォーム自体は、オーケストレーションとコネクティビティ、自動化のプラットフォームです。そして、私たちが構築する組み込みコネクティビティソリューションやAIエージェントをオーケストレーションするために、自社を顧客として活用しています」とEd氏は説明します。

Boomiのチームは、自社の技術を活用して、様々なアプリケーションやAPI間のデータの流れを管理し、自律的なワークフローを構築しています。特に、かつては手動で行われていた、あるいは複雑なカスタムコードを必要としていた「非決定論的なワークフロー」をAIエージェントによって自動化することに成功しています。この結果、開発チームの生産性が大幅に向上し、新たなビジネスイニシアチブを迅速に立ち上げることが可能になっています。

Marcus氏とEd氏の視点から明らかになるのは、オーケストレーションがAIの真の可能性を解き放つ上でいかに重要であるかです。データの流れをスムーズにし、AIエージェント間の協調を促進することで、組織はより迅速に、より効率的に、そしてより大きな規模で価値を提供できるようになります。しかし、この強力な技術を責任を持って活用するためには、適切なガバナンスと組織設計が不可欠です。

セクション3：AIネイティブな組織設計とガバナンス：責任あるイノベーションのために

AIが組織の根幹に組み込まれるAIネイティブな時代において、技術の導入だけでなく、それを支える組織構造とガバナンスの枠組みが極めて重要になります。このセクションでは、責任あるAIの開発と運用を可能にするための組織設計とガバナンスの必要性について掘り下げます。

ガバナンスの不可欠性：信頼と責任を築く

Marcus East氏が強調するように、Autodeskのような、顧客にとって極めて重要な製品を扱う企業にとって、ガバナンスはAIの導入において最優先事項です。単に法的要件を満たすだけでなく、AIが社会に与える影響を考慮し、倫理的な基準を高く設定することが求められます。

「当社にとって、ガバナンスは本当に重要なことです。それは、私たちが提供する製品が、多くの顧客や産業にとって非常に重要だからです。私たちは、法律上の要件や既存のフレームワークを超えて、倫理的な基準を中心に考えています」とMarcus氏は述べています。

AIネイティブな組織におけるガバナンスは、AIの意思決定プロセスが透明性を持って説明可能であること、およびAIシステム内で発生するあらゆる活動が組織レベルで追跡可能であることを保証する必要があります。これは、予期せぬ結果や偏見の発生を防ぎ、問題発生時に迅速に対応するための基盤となります。

Autodeskのガバナンスフレームワーク：モジュール型アーキテクチャと透明性

Autodeskは、AIエコシステム内でモジュール型アーキテクチャを採用しています。これにより、異なるチームがそれぞれの業務に関連するAIコンポーネントを柔軟に活用できますが、これら全ては厳格なガバナンスフレームワークの下で運用されます。

このアプローチは、「責任あるAI」という北極星の目標に基づいています。Autodeskのプラットフォーム内で行われるあらゆる活動が「説明可能」であることを重視し、何が起こったか、なぜそれが起こったかを正確に追跡できるシステムを構築しています。Marcus氏は、この透明性と追跡可能性が、AIシステムの信頼性を確保し、潜在的なリスクを軽減する上でいかに重要であるかを強調しました。

例えば、建設業界向けのAutodesk Construction Cloudデータ上で、データグリッドAIがジェネラティブワークフローを使ってタスクを自動化するユースケースが紹介されました。ここでは、知識とクライアント固有のデータセット、公開データを組み合わせることで、プロジェクトの進行状況における業界標準やベンチマークからの逸脱を特定し、新しいインサイトを生成します。このような強力なAIエージェントを活用する際、ガバナンスは倫理的で公正なAIの利用を保証し、最終的に顧客の生産性向上に貢献します。

Boomiの組織的アプローチ：AI CoEと人間中心のガバナンス

Ed Macosky氏は、BoomiがAIネイティブなワークをサポートするために行った組織設計の変更について説明しました。Boomiは、製品・エンジニアリングチーム内にAI開発の標準とガバナンスを集中管理するための「センター・オブ・エクセレンス（CoE）」を設置しました。このCoEは、AIベースの製品を開発するための基準を設定し、組織全体にそれらを普及させる役割を担っています。

「私たちは、製品・エンジニアリング組織内でチームを集中管理し、AI開発の最前線に立ち、学習し、理解し、AIベースの製品を開発するための標準を設定できるようにしました。その上で、CoEモデルを活用して組織全体にそれを広めています」とEd氏は説明します。

同様に、IT組織内にも同様のチームを配置し、ビジネス運用の効率化とAIの導入を推進しています。重要なのは、これらのAIエージェントの行動を人間と同様に追跡し、ガバナンスするフレームワークが導入されている点です。Ed氏は、既存の社員を再教育し、AI関連の新しい役割に配置転換することで、組織が人件費を増やすことなくCoEを構築できる可能性にも言及しました。これは、AIによる自動化によって解放されたリソースを、より高度なAI関連業務に再投資する戦略的なアプローチです。

このセクションで強調されたのは、「責任あるAI」の原則を組織設計とガバナンスの枠組みに深く組み込むことの重要性です。AIネイティブな組織は、イノベーションを追求しつつも、倫理、透明性、説明責任、そしてコントロールを維持する必要があります。

セクション4：AIスケールアップの落とし穴と成功への鍵

AIネイティブな組織への道のりは、多くの機会をもたらしますが、同時に避けるべき落とし穴も存在します。このセクションでは、AIワークフローをスケールアップする際に企業が陥りやすい一般的な間違いと、それを回避するための戦略について考察します。

一般的な間違い：技術の目新しさに囚われる

Marcus East氏は、AIワークフローをスケールアップする際に企業が犯す最大の過ちの一つは、基盤となるデータやシステムアーキテクチャの課題をAIで「隠蔽」しようとすることだと指摘します。

「私が組織が犯す間違いとして見てきたのは、データ、データパイプライン、ビルドパイプライン、ITアーキテクチャに内在する根本的な課題を、AIエージェントを導入することで効果的に隠蔽しようとすることです」とMarcus氏は警告します。

AIは、データに存在する潜在的な問題（不完全なデータ、矛盾したデータ、あるいは偏見を含むデータなど）を増幅させてしまう可能性があります。Marcus氏は、135年もの歴史を持つNational Geographicのアーカイブの例を挙げ、過去のデータセットに存在する時代遅れの用語や道徳的価値観がAIによって表面化するリスクについて言及しました。もしAIがそのような「汚れた」データに基づいて学習し、コンテンツを生成すれば、現在の視聴者にとって不適切または攻撃的な結果を生み出す可能性があります。これはブランドイメージの毀損だけでなく、社会的な信頼の失墜にもつながりかねません。

この問題は、Ed Macosky氏が「garbage in, garbage out（ゴミを入れればゴミが出る）」という古典的な格言でまとめたものと一致します。AIは入力されたデータの品質に直接影響を受けるため、基盤となるデータソースが整理され、信頼性が高く、偏りのないものであることが極めて重要です。多くの企業が、ビジネス成果に焦点を当てるのではなく、単に「次のツール」や「次の技術」を追いかけることで、この落とし穴にはまってしまいます。

成功のための基盤：データ品質と統合

では、これらの落とし穴を回避し、AIネイティブな組織として成功するための鍵は何でしょうか？パネリストの両氏は、いくつかの重要な戦略を強調しました。

  1. データレディネスとデータ品質への集中: AIソリューションを大規模に導入する前に、データレディネスとデータ品質に徹底的に取り組むことが不可欠です。データが正確で、一貫性があり、利用可能であることを確認する必要があります。これには、データソースの識別、データ標準の定義、データクレンジングプロセスの確立が含まれます。

  2. 適切な統合フレームワークとパイプラインの構築: Ed氏は、企業は「適切なシステムが接続されていること、適切なシステムが記録システムとして定義されていること、そして最終的にAIシステムに供給するデータが高品質であること」を確認する必要があると強調します。既存の統合フレームワークとデータパイプラインを評価し、AIワークフローをサポートするために必要な改善を行う必要があります。

  3. 意思決定ノードにおける人間によるチェックポイントの設置: 特にAIエージェントが独立した意思決定を行う場合、重要な意思決定ノードに人間のチェックポイントを設けることが賢明です。これは、AIの自律性と人間の監視・介入のバランスを取る「human-in-the-loop」アプローチを意味します。AIが人間を完全に置き換えるのではなく、人間とAIが協力して最適な結果を生み出すことを目指します。

  4. ビジネス成果に焦点を当てる: 最も重要なのは、技術そのものに夢中になるのではなく、AIがもたらすビジネス成果に常に焦点を当てることです。Ed氏が指摘するように、「ビジネスをより良くするために何ができるか」という問いが、AI戦略の全ての側面を導くべきです。

組織の適応と外部パートナーシップ

AIネイティブなワークへの移行は、孤立した努力ではなく、全社的な取り組みであるべきです。Marcus氏は、組織の境界を超えて考えることの重要性を強調し、専門知識を持つ外部組織とのパートナーシップを奨励しています。

「これは、組織の境界を越えて考え、専門的な技術的専門知識を持つ組織と提携することが理にかなっている状況だと思います」とMarcus氏は述べています。

デジタル変革の初期段階で多くの企業が自社のチームを立ち上げようとしたように、AIにおいても同様の傾向が見られます。しかし、多くの場合、AWS、Google、Microsoftなどのクラウドプロバイダーや、Boomiのような専門技術を持つ企業と提携する方が、より迅速で効率的な進歩を遂げることができます。組織内のリソースを、既存のAIモデルやプラットフォームを最大限に活用するための戦略的思考やカスタマイズに集中させることが、成功への鍵となります。

結論：AIネイティブな未来を責任を持って築く

ProductCon 2025のパネルディスカッションは、AIが企業環境にもたらす根本的な変革を浮き彫りにしました。AutodeskとBoomiのリーダーたちは、AIが単なる支援ツールから、生成的な自律性とオーケストレーションの強力なエンジンへと進化しているという、共通のビジョンを示しました。

本記事で得られた主要な教訓は以下の通りです。

  • AIネイティブな組織は、AIを組織のあらゆる側面に統合し、イノベーションと効率性を推進する変革者として捉えます。 これには、製品開発、運用、さらには組織文化自体が含まれます。
  • 生成的な自律性は、人間の創造性とAIの効率性を融合させることで、新たな可能性を開きます。 AIエージェントが独立した意思決定を行い、タスクを自動化することで、人間はより高度で戦略的な業務に集中できます。
  • 強固なオーケストレーション戦略は、AIコンポーネントがシームレスに連携し、組織全体で価値を創出するための接着剤です。 これは、データパイプラインからワークフロー管理まで、全体的な視点を必要とします。
  • ガバナンスと責任あるAIの構築は、イノベーションと同じくらい重要です。 AIの意思決定の透明性、追跡可能性、倫理的基準への適合は、信頼を築き、リスクを軽減するために不可欠です。
  • AIを大規模に導入する際の成功の鍵は、強固な基盤（高品質なデータと適切なシステム統合）にあります。 技術の目新しさに惑わされず、ビジネス成果に焦点を当て、必要に応じて外部の専門知識を活用することが重要です。

Ed Macosky氏の言葉を借りれば、「迅速に進みたければ一人で行け、遠くまで行きたければ皆で行け」という格言は、AIの時代においてこれまで以上に真実味を帯びています。AIの力を最大限に引き出すには、組織内の部門横断的な協力と、専門技術を持つ外部パートナーとの連携が不可欠です。

Divya Sabade氏が最後に述べたように、AIネイティブな組織の時代はここにあります。私たちはこの新しい時代を築く者として、その責任を自覚し、賢く、倫理的に、そして協力して構築していく必要があります。AIの持つ計り知れない可能性を最大限に引き出し、より良い未来を創造するために、今こそ行動を起こす時です。

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