【MIXI×コロプラのAI戦略】AI利用率99％・約10億円コスト削減の背景／AI導入はROIから考えるな／全社AI活用を実現する組織変革／AIで人を熱狂させるエンタメは作れるか
AIdiver【AI専門メディア】
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▼Information about AIdiver can be found here:
【Web】https://aidiver.jp/
【X】https://x.com/AIdiver_JP
▼Cast
・Ryoma Murase: Director, Senior Executive Officer, CAIO, MIXI Co., Ltd.
【X】https://x.com/mixi_PR
【YouTube】@mixi_sub
・Kenta Sugai: Senior Executive Officer, CIO, COLOPL, Inc.
【X】https://x.com/colopl_pr
【YouTube】@coloplinc
▼Table of Contents
00:00 Digest
00:47 MIXI × COLOPL Dialogue Project
01:41 [Theme] How to Grow Your Business Using AI as a Weapon
03:29 Can AI Create Works That Enthusiastize People?
08:15 AI Utilization Spreading in Creative Fields
09:14 [COLOPL] How to Run an Organization That "Sees It Through" AI Utilization
10:49 [MIXI] 99% AI Utilization Rate, Approximately 1 Billion Yen in Profits
12:56 Executives Use AI Themselves and Integrate It into the Workplace
15:00 Fable5 Changes the Starting Point of Entertainment Production and Planning
17:19 Differences in AI Utilization Arise from Department to Department
21:26 [Case Study ①] Business Design and Estimation Based on AI Utilization
23:34 [Case Study ②] Automatic Generation of Tasks and 1on1 Proposals from Meetings and Slack
25:03 [Important] Determine Investment Limit Before ROI
29:39 [Specific Measures] How to Explain the Results of AI Promotion to Management
31:22 Decide How to Use the Time Saved by AI First
33:52 Skills Individuals Should Acquire in the AI Era
37:13 Create a Learning Method That Suits You Through Dialogue with AI
38:51 Question AI's Answers to Prevent Cognitive Debt
40:22 "Decision-Making, Selection, and Execution" are More Important Than Questions
42:05 The Remaining Human Will and Commitment
#ai #dx #AIutilization #AIpromotion #AImanagement #AIstrategy #MIXI #Colopl #games #entertainment #content #creative #organizationaltransformation #businessefficiency #ROI #talentdevelopment #riskkilling #Fable #AIdiver #RyomaMurase #KentaSugai
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【MIXI×コロプラのAI戦略】AI利用率99％・約10億円コスト削減の背景／AI導入はROIから考えるな／全社AI活用を実現する組織変革／AIで人を熱狂させるエンタメは作れるか
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・Kenta Sugai: Senior Executive Officer, CIO, COLOPL, Inc.
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00:00 Digest
00:47 MIXI × COLOPL Dialogue Project
01:41 [Theme] How to Grow Your Business Using AI as a Weapon
03:29 Can AI Create Works That Enthusiastize People?
08:15 AI Utilization Spreading in Creative Fields
09:14 [COLOPL] How to Run an Organization That "Sees It Through" AI Utilization
10:49 [MIXI] 99% AI Utilization Rate, Approximately 1 Billion Yen in Profits
12:56 Executives Use AI Themselves and Integrate It into the Workplace
15:00 Fable5 Changes the Starting Point of Entertainment Production and Planning
17:19 Differences in AI Utilization Arise from Department to Department
21:26 [Case Study ①] Business Design and Estimation Based on AI Utilization
23:34 [Case Study ②] Automatic Generation of Tasks and 1on1 Proposals from Meetings and Slack
25:03 [Important] Determine Investment Limit Before ROI
29:39 [Specific Measures] How to Explain the Results of AI Promotion to Management
31:22 Decide How to Use the Time Saved by AI First
33:52 Skills Individuals Should Acquire in the AI Era
37:13 Create a Learning Method That Suits You Through Dialogue with AI
38:51 Question AI's Answers to Prevent Cognitive Debt
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42:05 The Remaining Human Will and Commitment
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AIの利用を前提とするAI社会では、どこにAIを導入するかではなく、AIをどこに使わないかが最も責任の重い最重要課題になる。
業務を「探索」と「評価」の視点で分解する。
探索過程を前工程、評価過程を後工程とする。
探索過程は、成果物の候補を作成する行程である。
評価過程では、各候補の善し悪しを「判断」し、各候補の採用・不採用を「選択」し、その選択について説明して関係者の調整をすすめ合意を形成し「正当化」する。
業務プロセスは、探索過程、判断過程、選択時点、正当化過程に分析される。
この行程は直線的なものではなく、ときに並行的に行われ、またしばしば前行程に戻ってやり直しされる。
「選択時点」と、選択だけポイントにしているのは、それがプロセスではなく判断と正当化の結節点であり、選択の前後で世界、あるいは主体が変化し責任が生ずるポイントのような気がするからである。
AIは生成コストが低いので探索費用を低下させる。
前工程の探索過程が効率化すると、ボトルネックは後工程の評価過程に移る。
判断、選択、正当化は技術の問題ではなく主体性の問題なので、AIが一部を補助することはできるが全てを代替することはできない。
AIにより探索量が増えると、人間の評価負荷が増える。
従来、高い生成コストが検証コストを下げる投資として機能していた面がある。探索量が限られていたため評価費用も抑制されていた。
AIであれもこれも検討できるとなると、組織では失敗したときに、なぜそれを検討しなかったのかという事後的な責任追及が苛烈になりがちであり、探索量が増大する。
組織においては、探索費用の低下が探索・評価のプロセス・ループを発生させる。
AIによる探索が起点となって探索・評価のループが開始する。
AIによる効率化をはかり各行程にAIを導入すると、それが端緒となって、親ループから子ループが入れ子状に派生する。
AIの使用を制限する規則がないと、探索・評価のループがフラクタル状に増殖する。
AI導入で生産性を向上させるはずが、人間にしかできない仕事が加速度的に膨張して、人間が疲弊することになりかねない。
個人でAIを利用する場合は生成のサイズや粒度を自分が評価できるレベルに抑制するか、あるいは評価を放棄することで、効果的に利用できる。
組織においては、AIによる探索費用の低下が、探索と評価のループを増幅して、評価費用、特に正当化コストの累積的膨張を招きやすい。
「AI導入で生産性○倍」という話題では、
AI導入による生産性向上の実態が、評価費用の外部への転嫁や将来への先送りになっていないか。都合良く生産性の計算式から正当化コストなどの評価費用が除外されていないか精査する必要がある。