では、FDEは従来のITコンサルタントや企業常駐型のシステムエンジニア（SE）とは何が違うのか。西山氏は、FDEの役割は「暗黙知をAIモデル化すること」だと考えている。ITコンサルやSEによる従来の要件定義型のアプローチでは、現場の業務フローを言語化・ロジック化し、システムが読み込める形に変換する作業が必要だった。膨大なすり合わせを経て「要件定義書」という形式知にまで落とし込んで、初めてシステムが動いた。

　しかしいまのAIは違う。要件定義ほどロジカルに体系化・構造化されていなくても、暗黙知そのものをデータ化してAIモデルに学習させると、AI自身が構造化していく。これが「AIモデルにとっての現場」である。

　では、その「現場」でFDEが扱う「暗黙知」とは何か。西山氏はそれを「深い暗黙知」と呼ぶ。当たり前すぎて言葉にしてこなかったその現場に特有の知識や、長年の経験の中で身につけた判断の勘所、無意識の前提などを指す。

東京大学未来ビジョン研究センター 特任教授
IGPIグループ シニア・エグゼクティブ・フェロー
西山圭太氏
Keita Nishiyama

東京大学法学部を卒業後、通商産業省（現・経済産業省）に入省。オックスフォード大学修了。産業革新機構執行役員や東京電力取締役を経て、2018年より経産省商務情報政策局長としてデータ・デジタル政策を主導したのち、2020年退官。現在はパナソニック ホールディングス社外取締役、ダイセル社外取締役など、多くの企業のアドバイザーを務める。著書に『DXの思考法』などがある。

「人間なら、初めて見る機械でも、急に音が大きくなったり温度が上がったりすれば、『何かおかしい』と感じます。でもAIにとっては、それは教えてもらわなければわからないのです」

　日本企業は終身雇用・長時間労働を基盤とした職場文化の中で、人と人の間のコンテクストを共有してきた。「そんなこと言わなくてもわかるよ」という前提が、職場の空気として機能しており、暗黙知としてすら認識されなかったものも多い。人間同士では「言う必要がなかった」からこそデータ化されてこなかった知識を、いまあらためて収集し、AIに教えるデータとして整理すること──これがFDEの仕事の核心だ。

経営者が取り組むべきことは、AIネイティブな企業変革

　では、経営者は何から着手すればよいのだろうか。西山氏は2つの方策を提示する。

　1つ目は、「人間が得意なこととAIが得意なことを自社なりに判断し、人に何をやらせAIに何をやらせるかを設計すること」。これなくしてAIネイティブな組織への変革は始まらない。人の仕事のうちAIでは代替しにくい部分──現場で起きていることを「抽象化・構造化する判断力」こそが、これからの人間の価値の核心だと西山氏は言う。

　2つ目は、「AIとデータを使って顧客の課題を解きにいく新しいサービスの機会を探索すること」だ。いままで顧客が自分で解いていた課題を、AIとデータを使ってサービス提供側が代わりに解きにいく。その境界を変えることが、新しい付加価値創出につながる。西山氏は、こうした顧客の課題に向き合う場も、従来とは違う新たな「現場」として捉える必要があると考えている。

「現場」の意味が変わるいま、経営者には、変革の未来像を描き、それを実装する意志と構想力が問われている。