生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜
GoogleやOpenAIをはじめとして、生成AI関連の新機能・サービスが相次いでいます。それらは、多くの企業の働き方や事業のあり方を劇的に変える可能性を秘めています。この急激な変化に対応していくことが、企業にとって急務になってきています。
私自身が所属するUbie株式会社では、「生成AIネイティブ企業」を目標に掲げ、2年ほど前から生成AI活用を推進してきました。この記事では、その中で得られたノウハウや具体事例をご紹介したいと思います。
「自社で生成AIを推進したい」「社内に広めたいが、どこから手を付ければいいか分からない」という方のお役に立てれば幸いです。
生成AI活用の3つの柱
Ubie株式会社では、生産性向上・プロダクトの価値向上・ブランドの価値向上の3つの観点で進めています。
まずは、社員1人1人が生成AIに慣れて、日々の業務で活用できる状態を目指して推進してきました。また、生成AIを活用した新規プロダクト開発も並行しながら進めてきました。実際の社内での取り組みを紹介していきます。
社内用生成AIアプリケーション
Ubieでは2年ほど前から、主要な生成AIモデルを利用できる生成AIアプリケーションを社内開発してきました。このアプリケーションは、社内のデータやツールとの連携もされています。
Slack上からメンションやスタンプを押すと生成AIが回答
BigQueryのデータの読み込み
社内のGitHubレポジトリを読み込んでの質問
リアルタイムの音声文字起こし
社内のデザインシステムを読み込んだコード生成 (v0のような機能)
現在の週次アクティブ利用率（WAU）は85%ほどで、ほとんどの社員が日常的に生成AIを活用している状況です。
Slack等の日頃のコミュニケーションツール上で簡単に利用できることと、社内のナレッジやシステムと連携していることで、アクティブ率が高まっています。
また、生産性向上だけでなく、このアプリケーション上で様々な実験が可能です。生成AIの新規プロダクト開発のsandboxとなって、新しいプロダクトが複数生み出されました。
社内生成AIアプリケーションの詳細については、開発者の@yagiがアドベントカレンダーに記事をまとめていますので、ご覧ください。
また、社内アプリケーションだけでなく、 Notion AI、NotebookLM、GitHub Copilot、Devin、Cursor、Azure Open AI、Dify、Perplexity、miro、v0などの外部生成AIサービスも利用できる環境を整備しています。
トップダウンとボトムアップの生成AI推進施策
社内での生成AI活用を浸透する際には、様々な観点での施策を泥臭く量をこなすことが重要だと思います。Ubieではトップダウンとボトムアップの両面から生成AI活用を促しています。
トップダウン
毎Qごとに「生成AI Award」を設置し、優れた活用事例を表彰
CEOや各部署リーダーが率先して生成AIを利用
まずは各リーダー陣が「自領域における生成AI活用事例と可能性について調査して語れる状態」を目指して進めていました
生成AIチームが、それぞれのリーダ陣と隔週で情報共有やディスカッションを行い生成AIの理解を深めています
各部署のOKRに、生成AI活用のOKRを設定
毎Qのフィードバック面談において、生成AI活用に関する項目を設定
人材要件に生成AIの要素を入れてアップデート
ボトムアップ
生成AIの勉強会、アイデアソン、ハッカソンの開催
Slackチャンネルでの情報共有、ニュース配信、Q&A対応
Q&A対応は、遅くとも1日以内で回答するようにしています
各チームや職種ごとに、生成AI推進者をアサインし、生成AI活用を推進
各チームでの週次MTGで、生成AIニュースや活用事例の共有
プロジェクト単位で生成AIの有識者が伴走し、具体的な導入を支援
具体的な今までの取り組みは下記にまとまっています。
書籍は、「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織のつくり方」で紹介されている進め方が参考になりました。
生成AIを活用できるセキュリティ・リスク整備
生成AIに社内データを入力する際、どのレベルの情報を扱って良いのか、外部サービスを利用してよいのかなど、細かいルールを整備しています。新技術の登場やサービスの追加があれば随時アップデートし、全社に告知する仕組みを作ることで「安心してAIを使える」状態を維持しています。
生成AIの新サービスに対しても、セキュリティ面やプライバシー面を確認し、最短で数日程度で利用が可能になります。また、o3-mini, gemini2.0-flashなどの新APIに関しては、リリースされたその日に、社内生成AIアプリケーション上で使える状態になっていることが多いです。
コンテキスト（ナレッジ）の整備
生成AIを有効に活用するには、社内ナレッジをAIが理解しやすい形で蓄積・管理することが重要になってきます。生成AI時代の情報整備が求められています。
データのメタデータ管理
UbieではBigQueryやdbtでデータパイプラインを管理し、カラムの説明文や依存関係などを整備しています。これにより生成AIに質問する時に必要なコンテキストを付与できるため、生成AIによるSQL生成や分析の精度が向上します。
開発ルール・ドキュメントの整備
開発ドキュメントは、今まで人間の開発者が読むものとして整備されていましたが、今後は生成AI向けに整備することがますます重要になってきます。例えば、Cursor等の生成AIエディタやDevin等の生成AIエージェントで、社内のコードを開発する際には、社内の開発流儀などを明文化しておきます。Cursorの.cursorrulesファイルに記載したり、DevinのKnowledgeに追加したりすることで、自社の流儀でのコードを開発してくれるようになります。
また、さらに組織として、生成AIの開発を促進させるためには、コンテキストを各プロジェクトで標準化しておくことで、横断的に社内スタイルに準拠してくれます。詳細については下記のブログ記事をご参考ください。
組織ナレッジの一元化
生成AI時代においては、社内のあらゆるデータが生データとして、ある程度まとまった形で保存されていることの重要性が高まります。例えば、Ubie社では、定例ミーティングのアジェンダやJiraのタスクが、BigQuery上に保存されています。各チームのクォーターごとの振り返りのさいに、それらのデータを生成AIに分析してもらうことで、そのQにおける活動の要約や改善の提案をしてくれます。また、個人ごとのデータを生成AIに入れることで、自分自身の働き方に対して、率直なフィードバックをもらうこともできます。（※ 生成AIによる人材評価はしていません。）
アジェンダのデータが、生データで保存されていても、それがWordファイル等で散在していると生成AIの活用が難しいです。BigQueryのようなデータベースに、生データが溜まっていると、特定の条件で抜き出して、生成AIに入力することが可能になります。
そのため、生成AIに入力しやすい形で、素早く簡単に、社内ナレッジを特定の条件で抽出できるようにすることが、ナレッジの蓄積で重要になります。
生成AI時代の人材要件
Ubieでは、組織の成長フェーズを大きく3つに分けて、それぞれで求められる人材要件を作ってきました。生成AI時代に、重要になりそうな要素を検討しアップデートを図っています。
0→5フェーズ(発明フェーズ)
発明フェーズでは、「制約を開放して非連続な成長をもたらす」ことを重視します。生成AI時代には、KSF（Key Success Factor）を素早く見極めることがより重要になってきます。それを達成するために、生成AIを使いこなすスキルと顧客・現場とのリレーションを構築するスキルが重要です。
生成AIを使いこなすスキル
生成AIを活用すると、素早い試作と検証を繰り返すことが可能です。従来、初期検証において、デザイナーやエンジニアが必要でした。しかし、生成AI時代には、プロダクトオーナーがv0等のツールを活用して、1人でも高速に検証が可能になります。
顧客・現場とのリレーションを構築するスキル
そんな生成AI時代においては、より顧客の課題を深く理解し、現場にすごくウェットに入り込んでいることの価値が一段と上がってきます。Web上にはない情報や現場の深い課題を抽出し、プロタイプを高速で顧客に利用してもらいフィードバックを貰える状態を構築するスキルが重要です。また、深いドメイン知識も求められます。
Ubieの「病院向け生成AIサービス」の開発は、医師である社員の原瀬や白石が自ら、生成AIを駆使してプロタイプを作って、実際に病院に訪問してフィードバックを得ています。その中で、新しいプロダクトも生まれてきました。
5→10 フェーズ（標準化フェーズ）
標準化フェーズでは、「属人性を排除しオペレーショナルエクセレンスに導く」ことを重視します。生成AI時代には、「生成AIを前提にしたオペレーショナルエクセレンス」が重要です。業務プロセスを紐解き構造化するスキルと、生成AIの特性を見極めて生成AIを適材適所に活用するスキルが重要です。
生成AIを前提にした業務プロセスの構築するスキル
既存の業務プロセスを整理したうえで、適材適所に生成AIを取り入れてオペレーションを構築するスキルです。
究極的には、今の業務プロセスのどの部分にAIを導入するかを考えるのではなく、AIがすべてやるとしたら、人間がどこに入り込むかを考えることも重要です。
10->100(スケールフェーズ)
スケールフェーズでは、「組織を牽引・拡張し会社を別次元に導く」ことを重視します。
生成AI時代には、人間だけでなく生成AIエージェントが働きやすい環境を整備することの重要性が一段と上がります。そのような環境を構築することがスキルとして求められていきます。極端な例では、NVIDIAの社長が、将来IT部門は、AIエージェントの人事部になるというような発言をしています。
AIの生産性を向上(AIのマネジメント)するスキル
生成AIが働きやすい環境(コードやドキュメント)を整備するスキルです。生成AIが、社内の情報や文化を素早く取得し、すぐに働ける状態にします。
また、生成AIのマネジメントや人間とのコラボレーション最大化も重要なスキルになります。例えば、devinなどのコード開発エージェントを活用したときのチーム構成や日々の開発プロセスを最適化するスキルです。Ubieでは、一部のコードをデザイナーがdevinを活用して開発しているケースがあります。
エンジニアの生成AI活用
Ubieでは、Cursor等の生成AIエディタやDevin等の生成AIエージェントを積極的に活用しながら、開発生産性を上げる取り組みをしています。同僚が記事を書いていますので、詳細はこちらをご覧ください。
社内での生成AI活用
社内で、生成AIを活用する際の具体的な進め方を紹介します。社内での生成AI活用の段階を３段階に分けています。1段目ができるようになってきたため、2,3段目に注力して、生成AI活用の推進を進めています。
生成AIを日々の業務で利用している
生成AIが業務プロセスに組み込まれている (Q,C,Dのいずれかが改善）
生成AIによって、新しい価値が創出されている(新しい価値の創出、または、Q,C,Dのいずれも改善)
業務プロセスに、生成AIを活用する際には、スポットでの生成AI利用では、効果が限定的です。そのため、既存の業務プロセスを整理し、生成AIを前提に業務プロセスを検討することが重要です。その際に、その業務のスペシャリストと、生成AIの分かり手がタッグを組んで進めるのが効果的です。
業務プロセスを整理する際には、「オペレーショナル・エクセレンス――業務改革（BPR）の理論と実践」の書籍がすごく参考になりました。
社内の業務プロセスをLayer3で処理時間と共に可視化して、改善ポイントを探ります。
その際に、生成AIによって、QCDのどのポイントが改善するのかを議論しながら、ROIを見積もります。生成AIによる新業務プロセスのラフな案ができたら、それが実現するかを、それぞれのポイントで検証していきます。
生成AIを活用した業務プロセス改善に関しては、「生成DX 生成AIが生んだ新たなビジネスモデル」の書籍がとても参考になりました。
社内で生成AI活用を検討するときに、人件費削減(コスト: C )や工数短縮(デリバリー: D)が注力されがちですが、それにプラスして、質(Q)が向上し新しい価値の創出ができるインパクトが大きい領域を探すのも効果的です。
生成AIプロダクト
新規プロダクト開発において、Whatの不確実性を下げることが最重要ですが、生成AI時代には生成AIの特性を知って、Howの不確実性を下げることも重要になります。
今まで解決するのにコストがすごくかかっていた、解決手段がなかったなどのユーザーニーズに対して、生成AIで解決できるケースが増えています。Ubieでは、生成AIチームが、プロダクト開発チームと最新情報の共有をしたり、場合によっては開発チームに入り込んで、Howの不確実性を下げています。
Ubieでは、「病院向け生成AIサービス」をはじめとして、複数の生成AIプロダクトが事業の大きな柱になっています。
生成AIによるブランドの価値向上
ブランドの価値向上では、「外部イベントでの登壇」や「ブログ記事での発信」、「XのSpaceでの発信」、「ヘルスケア領域における生成AIガイドラインの執筆」などの活動をしてきました。
ヘルスケア領域における生成AIガイドラインの執筆
Ubieが所属する日本デジタルヘルス・アライアンスにて、2024年1月に「ヘルスケア事業者のための生成AI活用ガイド」の策定・公表しました。ヘルスケア領域において、生成AIを安全に活用できるように、事業者がセルフチェックできる内容になっています。こちらの詳細は、政策渉外担当の同僚の記事をご覧ください。
今後の活動
今後も生産性向上・プロダクトの価値向上・ブランドの価値向上の3つの観点で生成AIの活用を進めていこうとしています。生成AIは間違いなく社会を変える技術であるので、生成AIを前提に、会社の組織・人材・事業をアップデートしていきます。「生成AIネイティブ企業」を目指して、会社も一人一人の社員も生成AIをフル活用して、生産性向上を目指しながらも、新しい価値の創出や、働くことが楽しい環境作りに取り組めればと思います。
まとめ
社内での生成AIの取り組みをご紹介しました。この記事が、生成AI活用のお役に立てれば幸いです。
Ubieでの今までの生成AIの取り組みは下記にまとまっていますので、ご興味ある方はぜひご覧ください。
Ubieでは、生成AIプロダクトを開発するエンジニアを募集しています。ご興味ある方は、こちらもご覧ください。
2025年2月7日(金)19:00〜に生成AIのイベントもありますので、ご興味ある方はぜひご参加ください。
