生成 AI を活用して実験文化を促進する 5 つの方法

※この投稿は米国時間 2025 年 9 月 26 日に、Google Workspace blog に投稿されたものの抄訳です。

イノベーションは通常、電光石火の出来事ではありません。多くの場合が、慎重なイテレーションの結果です。最初の携帯電話は、通話時間がわずか 30 分で、重さは 1 kg 近くありました。長年の実験とイテレーションを経て、軽量でポケットサイズのコンピュータ、カメラ、電話の組み合わせが誕生し、現在も進化を続けています。

生成 AI は、あらゆる規模の組織がイノベーションを促進するテスト文化を構築するのに役立ちます。Gemini などのツールによって、従業員は新しいアプローチを迅速に試して、失敗から学び、可能性の限界を押し広げることができます。生成 AI は、人々が互いの発見を基に構築するのを支援する形で、大きな力となります。

ここでは、生成 AI を活用してテスト文化を醸成する 5 つの方法をご紹介します。

1. マインドセットを正しく構築する

「失敗」したテストを学習の機会に変えましょう。社内フォーラムや Google Chat スペースを設けて、チームが「行き詰まった」プロンプトや AI の失敗例を教訓とともに投稿できるようにし、イテレーションが最終的に成功につながるという考え方を強化してください。また同時に、チームが真のブレークスルーを発見したときには、大きな成果を共有したいと思うのも当然です。Google の一部のチームでは、AI の成果と 1 週間の教訓をまとめたダイジェストを毎週送信しています。（AI の導入を促進する Google ガイド プログラムの作成の詳細をご覧ください）。

2. 教育、トレーニング、チーム間のコラボレーションに投資する

McKinsey の調査によると、従業員の 48% が、生成 AI の導入においてはトレーニングが最も重要な要素であると回答しています。しかし、半数以下が、サポートをある程度しか受けていない、またはほとんど受けていないと感じています。Gemini のパイロット テストのベースとして世界最大規模の Avery Dennison は、数千人の従業員に AI を導入する際、企業全体のトレーニングと「人間がループに加わる」ことを重視しました。同社のデジタル ワークプレイス サービス チームは、IT 担当者と非技術系の従業員の両方のスキルアップを目的としたトレーニング プログラムを作成し、チェンジ マネジメント計画を実行しました。開発日、ユーザー トレーニング、AI に関するヒントの定期的な配信を組み合わせて、すべての従業員が新しいテクノロジーを活用できるようにし、その後、同社は機能に関するインタビューを実施して、AI の使用によってメリットが得られる最適なビジネス ユースケースをブレインストーミングしました。

3. スケーリングする前に適切なワークフローとユースケースを特定する

AI がワークフローに組み込まれている場合でも、実験の能力を構築するには時間がかかります。AI の使用には、小規模な段階的変更が伴うものもあります。たとえば、Gemini の提案を活用して、より適切で効果的なメールを作成することは、すべての従業員が個人の生産性を高めるために行えることです。しかし、契約の承認やカスタマー サービスでのコミュニケーションなど、大規模なプロセスに関しては、AI が効果を発揮する具体的なユースケースやワークフローの場所を特定することが重要です。

従業員からの提案に基づき、Avery Dennison のデジタル イノベーション センター オブ エクセレンスは、21 件の生成 AI パイロット プロジェクトを作成しました。それぞれが、すべてのユーザーの生産性を向上させ、メンテナンス、運用、顧客エンゲージメント、職場の安全など、ビジネス プロセスを強化するために設計されたものです。たとえば、同社のインドの工場で予測メンテナンスに AI を適用したところ、計画外のダウンタイムが 25% 削減され、運用スケジュールと顧客満足度が向上し、メンテナンス費用が削減されました。

4. テストのレシピを作成する

特定の課題に取り組む際に、いつ AI を活用すべきか判断が難しいチームもあります。架空のビジネス ユースケースまたは実際のビジネス ユースケースで、各ステップと関連ツールを説明するレシピをまとめることを検討してください。ブループリントとは異なり、レシピでは、特定のチームをより的確にターゲットとするために、代替や調整が可能です。レシピには、プロンプトの例や典型的な回答が記載されているほか、調査、ブレインストーミング、分析、分析情報の生成などを行う際に AI を最大限に活用する方法がチーム向けに説明されています。

5. 結果を評価し、フィードバック ループを作成し、テストの安全性を強化する

生成 AI の進捗状況について、定期的にチームに確認する。匿名アンケートの送信や、成功したことと学んだことの両方を必ず含めるフィードバック セッションのスケジュールなどを行えます。生成 AI の使用を進化させるには、個々のユーザーと Gemini の間だけでなく、より広範な AI コミュニティと組織全体の間で、緊密なフィードバック ループを確立することが重要です。また、実験文化の構築を祝うとともに、組織のデータを非公開かつ安全に保ち、管理下に置くための AI ツールの使用に関する基本ルールを強化しましょう。

生成 AI イノベーションを促進

生成 AI を活用した実験の文化を築くことでイノベーションが実現しますが、それは「AI スイッチをオンにする」ほど単純なことではありません。ユーザーや関係者と緊密に連携して適切なユースケースを特定し、トレーニングに投資し、情報やリソースを共有することはすべて、AI の力を最大限に引き出す「人間がループに参加する」アプローチの基盤を築くことにつながります。

-Google Workspace、グローバル成長戦略およびソリューション担当ディレクター John MacDonald