【CosBEの茂見が語る】AIトランスフォーメーション｜経営者が知っておくべきAIパラダイムシフト時代における基本的な考え方とは？

CosBE流・AI導入の基本と実践

AIは今や、中小企業にとっても新たなビジネスチャンスを生み出す現実的な選択肢です。すでに導入を始めた企業では、業務効率の改善だけでなく、事業成長の新たな可能性も見え始めています。

こうした声を、CosBEの営業顧問として日々の経営支援に携わる中で耳にすることが増えてきました。

そこで今回、AI活用の実践知を豊富に持つCosBE代表・茂見憲治郎氏にお話を伺い、AI導入の第一歩として経営者が押さえておくべき基本的な視点を、対話形式で整理しました。

AIとは何か？私たちの生活をどう変えるのか

近年、ビジネスの現場でも「AIを活用したい」という声が増えてきましたが、実際にはその仕組みや限界について正しく理解されていないケースも少なくありません。私自身も経営者の方と話す中で、「AIってそもそも何なのか？」という根本的な問いを受けることが多くあります。

まずはAIの成り立ちと基本構造について、茂見さんにお話を伺いました。て、AIの基本的な構造から整理していきます。

人が何かを「認識・識別」するプロセスを再現する技術

小渕：まず最初に、そもそも「AI」とは何かというところを教えていただけますか？

茂見氏：　はい。AIとは、機械やコンピューターが、人間が行うような「認識」「判断」「処理」といった知的な働きをできるようにする技術の総称です。最近は特に、大量のデータからパターンを見つけ出す「機械学習」という手法がよく使われています。

小渕：たとえば、どんなふうに訓練するのでしょうか？

茂見氏：たとえば、画像認識でいうと「これは犬ですよ」「これは猫ですよ」とラベルを付けた写真をたくさん用意し、それをコンピューターに学習させます。そうすると、新しい写真を見せたときに「これは犬です」「これは猫です」と答えられるようになるんです。

小渕：「人が判断していることを、そのまま真似させる」といったイメージですね。

茂見氏：まさにその通りです。人間の、認識/判断/処理等の知的行動の一部を、コンピューターが再現できるようにする──これがAIの基本的な考え方です。

【経営者必見】AIでビジネスがどう変わるのか？

業界構造を根本から覆す技術

小渕：AIが私たちの生活や働き方に与える影響は大きいと感じていますが、そもそもビジネスの構造にどのような変化をもたらすのでしょうか？

茂見氏：AIによるパラダイムシフトはインターネット革命に匹敵するかもしくはそれ以上の大きな時代の変化点であると言われています。過去に起きた産業の転換点で、私たちがよく教訓にするのがコダック社の例です。

世界最大手のカメラメーカーが、新たな技術潮流への対応を誤り倒産、その一方でデジタルカメラ、スマートフォンと、「新しい価値を作る側」で新たな主役が次々と現れ時代が変化しました。AIパラダイムシフトにより、同じようなことが様々な業界で起こりつつあります。

小渕：確かに、技術が変わると市場の中心プレイヤーも入れ替わる印象です。

茂見氏：まさに今、経営には「既存の延長」ではなく新しい前提を受け入れ、チャンスに変える柔軟さが求められています。AIはただの効率化ツールではなく、これからの価値を再設計するための起点となりえます。だからこそ今動くことが、未来の競争力につながるのです。

【意外と知らない】生成AIとAIの違いとは？

ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、「AIの進化」が身近に感じられるようになった方も多いのではないでしょうか。とはいえ、従来のAIと何が違うのか、どう活用すればいいのかは、まだ十分に理解されていない印象です。

生成AIの特徴とその可能性について、茂見さんにうかがいました。

「つくるAI」がもたらす自由度と可能性

小渕：ここ数年で「生成AI」という言葉をよく聞くようになりましたが、そもそも普通のAIと何が違うんでしょうか？

茂見氏：生成AIはAIの一種で、「入力に対して新しいアウトプットをつくる」AIソフトウェアです。文章・画像・音声などをユーザーの指示から生成する能力を持っています。

小渕：ChatGPTとか画像生成AIもそれに含まれるんですね。

茂見氏：そうです。たとえば「このテーマで企画書を作って」と指示すれば、それに合わせた文章が出てきます。重要なのは、生成AIは過去のデータをもとにしつつ、新しいアウトプットをつくるという点です。

小渕：なるほど。既存情報の再整理ではなく、新しいコンテンツが生まれるわけですね。

茂見氏：はい。そして、それがまさに「創造性」や「アイデア出し」の場面で活きてくるのです。

AIに学習されていない情報＝詰み？実は選択肢は一つじゃない

実際にAIを活用しようとしたときに、多くの企業が直面するのが「社内にある情報をどう活かすか」という課題です。PDFや議事録、マニュアルなどの非構造データを、生成AIはどのように扱えるのか。

この章では、RAGやファインチューニングといった具体的な手法を含め、実務における対応のポイントを整理していきます。

RAGとファインチューニング、2つのアプローチ

小渕：生成AIは汎用的な情報には強い印象がありますが、企業ごとの専門情報を反映させるにはどうしたら良いのでしょう？

茂見氏：そこに関わってくるのが「RAG」と「ファインチューニング」です。RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、AIに対して追加の情報源を検索・参照させながら回答させる方法です。

小渕：なるほど、社内の資料などを読ませるイメージですね。

茂見氏：はい。AI本体のモデルは変えずに、回答時に必要な情報を裏で引っ張ってきて補強するやり方です。

小渕：ではファインチューニングはどう違うのでしょうか？

茂見氏：ファインチューニングは、AIの学習済みモデルに対して、自社独自のデータを追加で学習させて調整する方法です。モデルの中身そのものを更新していく形ですね。

小渕：両者にはどんな使い分けがあるんですか？

茂見氏：ChatGPTなどの生成AIはあくまで「入口」に過ぎません。本格的な業務適用や経営課題の解決には、RAGや独自データ連携など、次のステップを見据えた活用が不可欠です。

生成AIより最先端の「AIエージェント」とは？具体的な違いを解説

最近では、「AIエージェント」という新たな概念も登場しています。単に質問に答えるだけでなく、目的に応じて「自ら動くAI」という話を聞いたとき、私自身、これまでのAIとの違いに驚きました。ここではその技術的背景や、具体的な活用シーンについて、茂見さんの見解を紹介します。

「指示待ち」から「目的達成」へ。AIの進化形

小渕：生成AIの次の段階として「AIエージェント」という言葉も出てきていますよね。これはどういった技術なんでしょうか？

茂見氏：AIエージェントは、ユーザーが与えた目標に対して自ら考え、動く仕組みです。たとえば「この資料を読んで、重要なポイントをまとめて会議資料にして」と指示すると、その一連の作業を自動でこなしてくれるようなものです。

小渕：なるほど、単に文章を出すのではなく、最終ゴールに向かってタスクを分解してくれるイメージですね。

茂見氏：まさにそうです。「自律型」と言われますが、AIエージェントは「目的達成型」。連携するツールやプロンプト、実行ステップを統合して判断・行動をしていくのが特徴です。

LLMをベースにしたChatGPT等の生成AIの精度がo3以降で飛躍的に高まったのも、それまで先駆者たちが手動でAIの精度を高めるために実行していた「目的に合わせたタスクの分解」「順次の実行」「結果の評価」「再調整」といったステップを、自律的にできるようになった事が背景にあります。

小渕：実務での活用にはどんな可能性があるんでしょう？

茂見氏：例えば、カスタマーサポートや採用対応、社内研修支援など、定型業務や知識展開の自動化が考えられます。人的リソースに依存していた業務を、AIエージェントに置き換えることで、効率化だけでなく質の標準化も期待できます。

【AIの進化段階】チャットGPTが使えるのはまだ第2フェーズ！？

AIの導入に興味を持ちながらも、「結局どこから始めればよいか分からない」という声は非常に多いです。私もCosBEの営業顧問として、多くの現場課題に触れる中で、「導入ステップの明確化」が成果の分かれ目だと感じています。

この章では、茂見さんが実践する段階的な進め方をご紹介します。

「目的から逆算する」導入ステップ

小渕：AIを導入するには、具体的にどんなステップを踏んでいけばよいのでしょうか？

茂見氏：実は多くの企業が「AIを使って何かできないか？」というアプローチから始めてしまいます。でも本来は逆で、「経営課題をどう解決したいのか」という目的からスタートすべきなんです。

小渕：確かに、AIありきで考えると本質を見失いがちですよね。

茂見氏：はい。私たちは4つのステージで考えています。

ステージ	状態
ステージ1	AI未導入の状態。 情報収集をしているが、まだ行動には移していない段階
ステージ2	個人レベルでの活用。 社員が自分の業務でAIツールを使い始めている状態
ステージ3	業務プロセスにAIを組み込んでいる段階。 議事録作成や定型業務の自動化など
ステージ4	ビジネスモデル自体をAI前提に変革している段階。 AIが業務の中核を担う

小渕：一気に導入するのではなく、段階を踏んで育てていくようなイメージですね。

茂見氏：はい、まずは自社の現在地を上記のステージにあてはめてみていただけたらと思います。すべての企業がステージ４を目指す必要はありませんが、経営目的の達成もしくは経営課題の解決といった観点から、現状がどのステージで、それで充分なのかどうか、現在地を把握することが出発点になります。

そこから、課題を解決可能な単位まで細分化して小さな目標を定め、まず小さなAI導入で目標達成ができているかどうかの確認を行う、そこから範囲を広げてより大きな目標を達成してゆく、といった段階的なアプローチが効果的です。私たちCosBEではこのアプローチを「リーン＆アジャイル」として推奨しています。

【戦略から実装までを一気通貫】CosBEが選ばれる理由とは？

多くの企業が「AIを入れること」自体を目的化してしまい、結果として運用に至らずに終わってしまう例も見られます。CosBEではそうした事態を避けるために、あえてスモールスタートから始める設計を採用しているとのこと。

導入初期のフレーム設計から全社展開までの流れを、茂見さんに詳しく伺いました。

成果につながるAI導入には「ステップ設計」が不可欠

小渕：ここまで伺ってきて、AI導入のポイントは「最初から完璧を目指さないこと」だと感じました。CosBEさんでは、どのように支援のステップを設計されているのですか？

茂見氏：おっしゃる通りです。AI導入は「まずスモールに始めて、目的に向かって進化させていく」ことが重要です。私たちは常に、お客様の現状とゴールの間にあるギャップを可視化することから始めます。

小渕：いきなりAI開発に着手するのではなく、まず目的と現状の整理から。

茂見氏：はい。そしてその上で、「AIで解決すべき課題」を段階的に設定していきます。段階ごとにKPIを置きながら、途中で方向修正も可能なフレームを設計するんです。

小渕：実際のプロジェクトでよくあるステップは、どのような形でしょう？

茂見氏：大きく分けて、次の4段階です。

茂見氏：この流れを、「技術開発」ではなく「業務プロセスの進化」として設計するのがCosBEの特徴です。技術の話ではなく、経営の選択肢を増やすことを目指しています。

段階導入こそ、成果につながるAI活用のカギ

AI導入は、最初から全社展開を狙う必要はありません。小さな課題解決から始めて、その中で得た気づきや成果を積み重ねていくことが大切です。たとえば、業務プロセスの中で毎回似た作業が繰り返されている部分があれば、そこから試してみるのが良い入り口になります。

「AI導入＝大きな決断」ではなく、「AIをどう活用していくか」という小さな選択の連続なのです。

私たちCosBEでは、こうした最初の一歩を後押しする「速AIラボ」を通じて、AI導入の検討から実装・改善まで一貫してご支援しています。興味のある方は、ぜひ無料相談をご利用ください。