「ダイナミック・ケイパビリティ2.0」を実現するAI・生成AI活用法

現在、企業に求められているのが、環境の変化に応じて自らを変革し続ける能力、すなわちダイナミック・ケイパビリティです。今回は、そのダイナミック・ケイパビリティの実践における課題と、AI時代に対応した「ダイナミック・ケイパビリティ2.0」へとアップデートするためのAI・生成AIの活用法を紹介します。

ダイナミック・ケイパビリティは次の３つの能力で構成されています。

〈感知〉（センシング）：脅威・機会を感知する能力
〈捕捉〉（シージング）：機会を捉え、既存の資産・知識・技術を再構成して競争力を獲得する能力
〈変容〉（トランスフォーミング）：競争力を持続的なものにするために、組織全体を変容する能力

参照：製造業におけるDX｜経済産業省

かつては多くの企業、特にリソースの限られた企業にとって、これらの能力を十分に発揮することは容易ではありませんでした。それぞれの能力に、次のような「壁」が存在していたためです。

〈感知〉の壁

市場や顧客の変化を把握するために必要な膨大なデータの収集・分析が大きな負担となっていました。人手による処理が中心であったため、分析のスピードや精度には限界がありました。さらに、テキスト・音声・画像といった「非構造化データ」の活用が難しく、扱える情報も限られていました。

〈捕捉〉の壁

資産の再構成や精度の高い意思決定に不可欠な分析・シミュレーションを行う環境が整っていませんでした。そのため、意思決定は経験や勘に依存せざるを得ず、判断の質のばらつきやバイアスによるリスクが避けられませんでした。

〈変容〉の壁

組織変革の必要性を認識しても、それを実行に移すための仕組みや体制の整備が大きな障壁となっていました。新たな業務プロセスの設計にも多大な時間と労力がかかり、結果として部分最適にとどまり、全体的な変革に結びつかないケースも少なくありませんでした。

しかし、AIや生成AIが普及した現在、データ活用・意思決定・変革プロセスなどの高度化が可能となり、これらの壁はもはや過去のものになりつつあります。

AI・生成AIを活用することで、企業はダイナミック・ケイパビリティの3つの能力を次のように強化することができます。

〈感知〉へのAI・生成AI活用例

・膨大なデータの収集を自動化し、市場や競合、顧客の動向をリアルタイムかつ高い解像度で把握
・機械学習やディープラーニングによる予知・予測により、需要変動やトレンドの兆しを早期に察知
・AIによるテキストマイニングなどを活用し、SNSやレビューサイトのコメントといった非構造化データから消費者インサイトを抽出

〈捕捉〉へのAI・生成AI活用例

・新規事業案や戦略案の壁打ちや叩き台作成に生成AIを活用し、検討サイクルを大幅に短縮
・生成AIを組み込んだBIツール（生成BI）の活用により、非専門人材が多角的なデータ分析を実施
・デジタルツイン×AIのシミュレーションにより複数のシナリオを事前に比較・検証し、失敗リスクを低減

〈変容〉へのAI・生成AI活用例

・AI×RPAの連携（インテリジェントオートメーション）やAIエージェントで定型業務を自動化し、変革推進に必要な人的リソースを確保
・ナレッジマネジメントにAIを活用することで、組織的なノウハウ活用や暗黙知の形式知化を促進
・生成AIを実装したBPM（業務プロセス管理）システムを活用し、AIの提案を受けながら新たな戦略に沿った全体最適の業務フローを構築

先行きが読めない時代において、ダイナミック・ケイパビリティは単なる能力ではなく、企業の”生存戦略”そのものになりつつあります。いかにいち早く変化の兆しを捉え、機会を逃さず、変革し続けられるか。そのカギを握るのが、AI・生成AIの活用によるダイナミック・ケイパビリティ2.0へのアップデートです。

重要なのは、AIを効率化や自動化のための“ツール”として捉えるのではなく、企業変革のための“イネーブラー（後押しする存在）”として位置づける視点です。その視点を持てるかどうかが、ダイナミック・ケイパビリティ2.0を実践できる企業とそうでない企業を分ける、決定的な差になると言えるでしょう。