CoE組織の重要性と役割について考えてみた

企業における生成AI活用は、もはや一部の先進企業だけの取り組みではなく、業務効率化や競争力強化のために不可欠な経営テーマとなっています。しかし、実際に全社展開を進めようとすると「一部の部署では使われているが広がらない」「PoCは成功するが業務定着しない」といった課題に直面する企業は少なくありません。

AI活用が停滞する2つの要因

このような停滞が起きる背景には、大きく二つの要因があります。一つは現場における活用モチベーションの不足、もう一つは全社的なAI活用の推進を支えるCoE（Center of Excellence）組織の機能不全、あるいは未整備です。生成AI活用を企業全体へと広げていくためには、この両輪を同時に設計し、強化していくことが重要になります。

まず現場のモチベーションについて考えると、生成AIの導入初期段階では「便利そうだが自分の業務にどう効くのか分からない」という状態が頻繁に見られます。特に大企業では業務が高度に専門化・分業化されているため、汎用的なAI活用の事例だけでは自分ごと化が難しいという課題があります。その結果、一部のITリテラシーが高い社員や好奇心の強い層だけが活用し、組織全体には波及しない状況が生まれます。

この壁を越えるためには、「小さくても具体的な成功体験」を現場に届けることが重要です。例えば、日々の報告書作成の時間を30％削減できた、顧客対応メールのドラフト作成が自動化できた、といった身近な業務改善の実感が、最も強い動機付けになります。また、単なる効率化だけでなく、「考える時間が増えた」「提案の質が上がった」といった価値の再定義が共有されることで、生成AIは単なるツールではなく業務変革のパートナーとして認識されていきます。

一方で、こうした現場の取り組みを現場任せのまま放置してしまうと、全社展開や全体の最適化にはつながりません。ここで重要な役割を果たすのがCoE組織です。CoEは単なる技術支援部門ではなく、生成AI活用を組織的にスケールさせるための中核機能です。

CoE（Center of Excellence）の役割とは？

CoEの役割は多岐にわたります。ユースケースの収集と横展開、セキュリティやガイドラインの整備、ツール選定、そして成功事例の構造化など、全社における「再現性の設計」を担います。特に重要なのは、単なる事例共有ではなく、「なぜそのユースケースが成功したのか」を分解し、他部門でも応用可能な形に変換することです。

当社の顧客である製造業企業の事例では、当初は品質管理部門のみで生成AIの活用が進んでいました。具体的には、不良品レポートの要約や分析補助にAIを活用し、作業時間の削減と分析精度の向上を実現していました。しかし当初はその取り組みが他部門に広がらず、PoC止まりの状態が続いていました。

そこでCoEが介入し、成功要因を分解する取り組みを行いました。その結果、「入力データのフォーマット」「プロンプト設計のパターン」「承認フローの設計」といった共通構造を抽出し、テンプレート化しました。その上で営業部門や企画部門向けに業務特性に合わせた形へと再設計することで、同様の成果を他部門にも展開することが可能になりました。

このようにCoEが「成功の再現性」を設計できるかどうかが、全社展開の成否を大きく左右します。

CoEと現場の関係

最近では、CoEと現場の関係性そのものにも変化が求められています。従来のようにCoEがルールを作り、現場がそれに従うという一方向の関係では、スピード感のある生成AI活用には対応しきれません。現場での試行錯誤とCoEの設計力が、より双方向に結びつく必要があります。

この文脈において注目されているのが、AIアプリケーション開発基盤の進化です。例えば最新のDify v1.14バージョンでは「リアルタイム共同作成・編集」機能が追加され、複数のユーザーが同一のAIアプリやワークフローをリアルタイムに編集できるようになっています。

この機能は単なる利便性向上にとどまらず、現場とCoEの関係性そのものを変える可能性を持っています。これまでであれば、現場が作ったプロンプトやワークフローをCoEがレビューし、修正を加え、再度現場に戻すという非同期なプロセスが一般的でした。しかし共同編集環境では、現場担当者とCoE担当者が同じ設計空間の中で対話的に改善を進めることができます。

例えば営業部門が作成した提案書生成AIに対して、CoEがガバナンスやセキュリティの観点からその場で改善案を提示し、現場が業務要件の観点から調整を加えるといった形です。このような協働プロセスは、単なる効率化だけでなく、組織全体の学習速度そのものを引き上げることにつながります。

重要なのは、このような仕組みは特定のツールそのものではなく、「現場とCoEの距離をどれだけ縮められるか」という設計思想に依存しているという点です。ツールはその思想を実現するための手段に過ぎません。

まとめ

最終的に、生成AI活用の全社展開において鍵となるのは、現場の自発的な試行錯誤をどれだけ引き出せるか、そしてその試行錯誤をどれだけ組織知として蓄積できるかという点です。現場のモチベーションとCoEの設計力が結びつき、さらにそれを支えるコラボレーション基盤が整うことで、初めて持続的なAI活用のエコシステムが成立するといえるでしょう。

尚、Dify v1.14バージョンにはリアルタイム共同作成・編集機能以外にもHITL（Human-in-the-Loop）の外部サービスAPI対応やAIエージェントのスキルをライブラリー化して再利用を容易にするSkill Editorなど非常に重要な機能強化があります。本題と外れるためまたの機会で紹介したいと思います。