生成AI導入の「成果ゼロ」問題に終止符！ブリングアウトが「AXファーム」としてAIエージェント基盤と8種の特化エージェントで経営変革を常在化

生成AI導入の現実：95%が成果ゼロの衝撃

近年、AI技術の進化は目覚ましく、特に「生成AI」と呼ばれる、文章や画像を自動で作り出すAIは、私たちのビジネスや日常生活に大きな変化をもたらしています。多くの企業がこの生成AIを業務に導入し、効率化や新たな価値創造を目指していますが、その裏側では深刻な課題が浮上しています。

Fortune誌に掲載された最新の調査によると、生成AIを活用したプロジェクトの実に95%が、期待される成果を生み出せていないという現状が明らかになりました。これは、多くの企業が「AIを導入したのに、なぜか業務が楽にならない」「コストばかりかかって、具体的な利益に繋がらない」といった悩みに直面していることを示しています。

なぜ成果が出ないのか？根本的な原因

この「成果ゼロ」の背景には、AIという便利な「手段」が、いつの間にか「目的」になってしまうという根本的な問題があります。多くの企業では、「どのAIツールを使うか」「どんな最新のAIモデルを導入するか」といった技術的な議論が先行しがちです。しかし、そもそも「何のためにAIを使うのか」「AIを導入して、会社の何をどう変えたいのか」という、経営の根幹に関わる論点が明確に定義されていないケースが少なくありません。

生成AI導入の成果ゼロ課題に挑む

真に成果を生み出すためには、「何を変えるべきか」という目標設定と、「その目標をAIを使ってどう実現するか」という具体的な方法論が、一貫して設計されている必要があります。目標が曖昧なままAIを導入しても、それは単なる道具でしかなく、企業全体の変革には繋がりません。

このような課題に対し、株式会社ブリングアウトは、これまでの事業を大きく刷新し、AIを活用した経営変革を「常在化」させる「AXファーム」として、新たなサービス提供を開始しました。

ブリングアウトが「AXファーム」へ進化する理由

ブリングアウトはこれまで、クライアント企業ごとに最適な「商談解析ツール」を提供してきました。これは、営業の商談や会議の内容、顧客との対話履歴などをAIで解析し、各企業が理想とする「商談の進め方」や「報告書のフォーマット」などをヒアリングした上で、AIモデルを調整（チューニング）して提供するという形でした。

これまでのアプローチの限界

しかし、この個別カスタマイズのアプローチにはいくつかの限界がありました。

  • 組織内での認識の不統一: 部署や担当者によって「理想の商談像」や「蓄積したい情報」が異なり、組織全体としてAI活用の方向性が統一されないことがありました。結果として、AIが生成する情報が担当者ごとにバラバラになり、組織全体の知見として活用しにくい状況が生まれていました。

  • 誤った情報に基づくAI最適化: もし「理想の商談像」や「蓄積したい情報」の認識自体が間違っていた場合、その誤った認識に基づいてAIを最適化してしまうと、AIは間違った情報や、現場で使い物にならない情報を出力するシステムになってしまいます。これは、AIが「間違った指示に忠実」であるという特性の裏返しとも言えます。

  • 経営全体への波及効果の限定: 個別の商談解析ツールは、特定の部署やチームの業務改善には役立つものの、それが経営全体の行動変容や、会社全体の大きな収益向上に結びつくことは稀でした。部分的な改善にとどまり、企業文化としてAI活用が定着しないという課題があったのです。

これまでのブリングアウトの課題

これらの経験から、ブリングアウトは「単にAIの精度を上げる」ことよりも、「企業が何を変えるべきか」という経営論点を明確にし、それを構造化（分かりやすく整理）した上で、その論点をAIに一貫して実装していくことこそが、真の価値であると再定義しました。AIはあくまで手段であり、その手段を使って何を達成するのか、という目的を明確にすることが最も重要だと考えたのです。

経営変革を「常在化」させる新たな提供価値

今回のブランドリニューアルを通じて、ブリングアウトは「経営変革を支援するAXファーム」という新たな旗印を掲げました。「AX」とは「AI Transformation（AIによる変革）」を意味し、AI技術を駆使して企業の経営そのものを変革していくことを指します。

これまでの個別開発型の支援から、共通のAI基盤を軸にした、より構造的で持続可能な経営変革支援へと移行することで、一時的な改善ではなく、企業文化としてAI活用が根付く状態を目指します。

提供価値刷新後：AIで経営変革を“常在化”させる会社へ

ブリングアウトが新たに提供するのは、主に以下の3つです。

  1. AIエージェント基盤
  2. 業界別AIエージェント群（8種）
  3. AXチーム

これらの組み合わせによって、企業の経営課題を深く掘り下げ、AI技術で解決し、その効果を組織全体に定着させることを目指します。

「AIエージェント基盤」が変えるビジネスの未来

AIエージェント基盤は、ブリングアウトのコンサルタントが社内で実際に活用している、AIを設計し、非構造データを解析するための統合された土台となるシステムです。この基盤は、企業の多様なデータをAIが理解しやすい形に変換し、経営変革に必要な「現場で動く仕組み」へと落とし込むことを可能にします。

具体的には、以下のような機能を備えています。

  • 非構造データの自動解析と意味単位でのブロック化: 会話、テキスト、画像といった、AIがそのままでは理解しにくい「非構造データ」を自動で解析し、意味を持つ小さな塊（ブロック）に分けます。これにより、AIがデータをより正確に理解し、分析できるようになります。

  • 思考タスクの汎用化と実行: 要約、採点、分類、アドバイス生成といった、人間が行うような「考えるタスク」をAIが汎用的に行えるように設計されています。これにより、AIの精度と処理速度が向上し、簡単な操作でこれらのタスクを実行できるようになります。

  • 自然言語プロンプトのワークフロー化: 人間が書いた「AIへの指示（プロンプト）」を、AIが自動で「YAMLワークフロー」という処理の流れに変換し、他の業務やシステムと連携させることができます。これにより、複雑なAI処理もスムーズに実行可能になります。

  • 最適なLLM（大規模言語モデル）の選択: 処理の内容に応じて、最も適した大規模言語モデル（LLM）や音声書き起こしエンジンを自動で選択します。これにより、常に最高のパフォーマンスでAIが機能します。

  • 分析結果の視覚的な表現と共有: AIが分析した結果を、グラフやスコアといった分かりやすい形で表示し、社内で簡単に共有できるようにします。これにより、データに基づいた意思決定が迅速に行えるようになります。

さらに、この基盤は、元データに対して任意のラベルを付与し、「AIが理解できる構造化データ」に変換する機能も持っています。これにより、新しいAIエージェントの開発や、既存のエージェントの運用が大幅に高速化されます。ブリングアウトのコンサルタントは、データ整理にかかる時間を削減し、「どの経営課題を解決すべきか」という本質的な設計に集中できるようになりました。

8種の「ユースケース特化エージェント」が解決する現場課題

AIエージェント基盤の上で動作する、特定のビジネス課題に特化した8種類のAIエージェントも新たに提供されます。これらのエージェントは、それぞれの業務領域における具体的な課題を解決し、現場の生産性向上や意思決定の質の向上に貢献します。

  1. 営業：商談自動採点/改善案生成: 営業担当者の商談内容をAIが自動で採点し、より良い商談にするための具体的な改善案を生成します。これにより、営業スキルを客観的に評価し、効率的な育成が可能になります。
  2. 人材育成：得手不得手に応じたAIロープレ（シナリオ自動生成+実施）: 社員の得意な点、苦手な点に合わせてAIがロールプレイングのシナリオを自動で作成し、実践的なトレーニングを提供します。個別の成長を支援し、組織全体のスキルアップに繋げます。
  3. CX改善：顧客の声に基づく自社サービスの改善点把握: 顧客からの問い合わせやフィードバックをAIが分析し、自社サービスの具体的な改善点を洗い出します。顧客満足度（CX）の向上に直結する示唆を得られます。
  4. 営業：過去商談に基づく足元案件の受注確度自動推定: 過去の膨大な商談データから学習したAIが、現在進行中の案件の受注確度を自動で推定します。これにより、営業戦略の優先順位付けやリソース配分を最適化できます。
  5. 市場理解：顧客発話からの競合・業界動向/自社評価レポート生成: 顧客との会話内容をAIが解析し、競合他社の動向、業界全体のトレンド、自社サービスの評価などをまとめたレポートを自動で生成します。市場の変化をいち早く捉え、戦略立案に役立てられます。
  6. 提案最適化：顧客ニーズの自動カテゴライズと商材の自動マッチング: 顧客のニーズをAIが自動で分類し、それに最も合致する商品やサービスを提案します。顧客へのパーソナライズされた提案が可能になり、成約率の向上に貢献します。
  7. 会議運営：意思決定比率の自動判定とアラート: 会議中の発言内容をAIが分析し、どの程度意思決定が行われているかを自動で判定します。もし意思決定が進んでいない場合、アラートを発して会議の効率化を促します。
  8. CS/収益：継続リスク判定およびアップセル機会のアラート: 顧客サポート（CS）のデータなどをAIが分析し、顧客がサービスを解約するリスクがあるか、あるいは追加購入（アップセル）の機会があるかを早期に検知し、アラートを発します。これにより、顧客離反を防ぎ、収益向上に繋げます。

これらのエージェントは、汎用的なAIエージェント基盤の上で動作するため、それぞれの企業の具体的な課題や要望に合わせて、短期間でカスタマイズして利用することが可能です。

ユースケース特化エージェント群

ユースケース特化エージェントの概要

経営変革を導く「AXチーム」の専門性

今回の刷新に合わせて、ブリングアウトはAI Transformation（AX）を実際に企業に実装するための専門チーム「AXチーム」を新たに結成しました。

このチームには、McKinsey（マッキンゼー）、BCG（ボストン コンサルティング グループ）、Accenture（アクセンチュア）といった世界トップクラスの戦略コンサルティングファーム出身のコンサルタントが参画しています。彼らは、企業の経営課題を深く分析し、最適な戦略を立案する「論点設計力」のプロフェッショナルです。

さらに、Google、Amazonといった国内外の大手テクノロジー企業でAIやソフトウェア開発をリードしてきた経験豊富なエンジニアもチームに加わっています。彼らは、複雑なAIシステムを設計し、実際のビジネスに適用するための「AI実装力」を持っています。

AXチームのメンバー

この強力なAXチームは、企業の「戦略設計」「データ構造化」「AI実装」「現場運用」という一連のプロセスを一貫して担当します。つまり、「企業として何を解決すべきか（What to solve）」という戦略的な問いと、「それをAIを使ってどう解決するか（How to solve）」という技術的な実装を統合的にデザインし、企業ごとに最適な変革の道筋を描き、実行まで伴走します。

AXチームの役割

ブリングアウトが目指す「経営変革の常在化」とは

株式会社ブリングアウトの代表取締役である中野慧氏は、今回の刷新について次のようにコメントしています。

「私たちは、単にAIを導入するだけの会社ではありません。企業の変革に必要な論点を抽出し、それをAIに実装し、さらに組織全体に定着させるまでを一貫して支援することで、『経営変革を常在化させる』AXファームです。戦略コンサルティングの深い知見と、最先端のAIエージェント技術を組み合わせることで、組織が自ら変わり続け、具体的な収益向上に繋がる仕組みを設計していきます。」

ブリングアウトは、「対話をデータ化して経営を変革する」ことをミッションに掲げています。彼らの提供する主要なサービスは以下の3つです。

  • 経営論点特定結果に基づく、対話設計とコンテクストエンジニアリング: 企業の経営、組織、顧客との対話の目的に合わせて、会話データをAIが理解しやすいように構造化し、AIが適切な判断を下すための文脈（コンテクスト）を設計します。これは、AIが単なるキーワードではなく、会話の「意図」や「背景」を理解するために非常に重要です。

  • AIエージェント基盤: 自然言語（人間が使う言葉）の解析、知識の抽出、そして論理的な推論を行う独自のAI基盤を開発しています。この基盤により、AIエージェントは様々な対話や文書を横断的に理解し、経営層や現場の意思決定を強力に支援します。

  • カスタマイズエージェントが動くソフトウェア: 上記のAIエージェント基盤と、個別にカスタマイズされたエージェントが連携して動作するソフトウェアを提供します。このソフトウェアは、分析結果に基づいて要約、洞察、提言などを自動で生成し、組織が無理なくAIエージェントを使い続けることで、「経営変革を常在化」させることを目指します。

ブリングアウトは、『東洋経済 すごいベンチャー100』、『日経 未来の市場を創る100社』、『日経テクノロジー展望 未来をつくる100の技術』など、多くのメディアで注目されており、国内大手企業を中心に導入が進んでいます。

株式会社ブリングアウトについて

最後に：AIを真の成果に繋げるために

生成AIは、現代ビジネスにおける強力なツールですが、その導入が必ずしも成果に直結しないという現実があります。株式会社ブリングアウトが提供する「AXファーム」としての新たな価値は、この課題に対し、経営論点の明確化からAIの実装、そして組織への定着までを一貫して支援することで、AIを真の経営変革に繋げる道を示しています。

「AIを導入したのに成果が出ない」と悩む企業にとって、ブリングアウトの「AXファーム」は、AI活用の新たな可能性を切り開くパートナーとなるでしょう。

ブリングアウトは、対話データの活用に関する具体的なユースケースをまとめたレポート「対話データ活用ユースケース集」を公開しています。AI活用のヒントに、ぜひご覧ください。

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