AIがコストになる組織、成果に変える組織──5段階の実験で検証してみた

2026年に入り、生成AIの利用コストやROIをめぐる懸念が相次いで報じられている。Uber、Microsoftなどでも、AI活用の拡大に伴うコスト管理が課題になり始めた。

この動きの背景には、「コストが膨らむ一方で、成果につながらない」という現実がある。AI導入で事業収益を高めている企業は、導入済み企業のわずか6%しかない──マッキンゼーの2025年調査が示す数字が裏付けている。

なぜ、AIを導入しても成果につながらないのか。
大きな原因のひとつは「AIに何を渡すか」を考えていないことにある。

AIに何も渡さなければ、汎用的な答えが高速で返ってくる。確かに便利だ。しかし「組織の成果」を高めるインパクトは生み出せない。それどころか、無駄なコストを生む原因にもなりかねない。

AIがコストで終わるか、成果につながるのか。
その分岐点は、ツールの性能にあるのではない。

それを確かめるために、ひとつの実験を行ってみた。何も渡していないAIから、知識・実績・価値観・顧客の声、これらを五段階でAIに渡してみる。その回答がどのように変化していくのか。それを捉える実験だ。結論から言うと、その回答はまったく違うものになった。

僕は、ここに「企業のAI活用、成功の鍵」があると考えている。
では、順を追って、AIの変貌を見てゆこう。

AI形態進化実験の設計

同じ問いを起点に、AIに渡すものを5段階で変えてみた。

AIへの質問は「僕のKindle限定新著『考える組織』を広く読んでいただきたい。どうすればいい？」というもの。「あなたの売りたい商材」に置き換えて考えられるように、シンプルなテーマを設定してみた。

なお、この実験は、誰でも、どんな環境 (どのLLM) でも簡単にできる。ここではカスタムGPTを使用して、与える指示文と添付ファイルを変化させた。

• 普通のChatGPT（何も渡さない）

• AI進化の第一形態（書籍の要約文章 408行）

• AI進化の第二形態（疑似営業会議 168行）

• AI進化の第三形態（株hintの企業理念 120行）

• AI進化の第四形態（顧客の擬似的な声 158行）

では、ここからチャッピーがどのように進化していくのか。実際の回答にしたがって、お伝えしていきたい。

なお、ここで行った実験が真実かどうかを誰でも検証できるように、必要なカスタムGPTはすべて公開した。ぜひご自身の目でも、その形態進化を確認してみてほしい。

0. 普通のChatGPT（何も渡さない）

では、はじめに普通のチャッピー (GPT5.5)に聞いてみよう。

すると、汎用的なマーケティング論が返ってきた。

確かに正論だ。検索して出力されるものを、話し言葉のオブラートに包んでまとめた内容だろう。ただ、誰のkindleにも通じる内容なので「まあ、そうだよね」というところだ。

1. 第一形態：AIに形式知を渡す

ここから、カスタムGPTの機能を使って、僕しか持っていない情報を渡していこう。

まずは形式知から。もっとも基本的な情報として、書籍の内容をAIに教えるべきだろう。「考える組織」をAIにサマリーしてもらった408行ほどのテキストファイルを、知識としてファイルをアップロードする。そして、普通のチャッピーと同じ質問を投げてみた。

小さなファイルを読み込んだだけなのに、だいぶ解像度の異なる回答が返ってきた。かなり長い答えになったので、出だしとポイントだけ列挙したい。それだけでも、毛並みの違いを感じていただけるはずだ。

本の内容にも触れられていて、突然「それっぽい答え」になった。 当然だが、普通のGPTからの回答にはなかった「魂・脳・目」「組織知性」といったキーワードも出てくるし、対象とする読者の解像度も上がった。ただ、まだやや具体性にかけていると感じる。何をすればいいか、あたりがまだ薄い感じだ。

2. 第二形態：AIに暗黙知を渡す

この書籍については、先日6月10日に行った「オープン講演」でお話しした。その時の経験や直感といった暗黙知を基礎データとして、AIで「前著での振返り会議の議事録、168行」を仮でつくり、それをファイルとして添付してみた。(実名や機微な情報は伏せている)

すると、解像度がぐっと高まった回答が来た。とても具体的で、広告の前に、関係の近い人たちとの土壌を耕すことから始めよ、という内容になる。これなら「実行に移すイメージがわく」かな、といった内容だ。

普通のGPTでは「SNSで発信しましょう」と言っていたAIが、今度は「まずイベントで熱量をつくれ、SNS公開は後でいい」と言っている。

過去の実績データとして議事録を渡したことで、汎用論ではなく「実績から導かれた作戦」になったようだ。サマリーしてしまったが、いくつかの数値データにも触れられており、説得力がぐっと増した感じがした。

3. 第三形態：AIに企業哲学を渡す

さらに、僕が代表をしている「株式会社hintのパーパス・ビジョン・バリュー、120行」をAIを渡してみる。理念は、AIが参照する知識ではなく、AIが判断するときの基準である。だからファイルではなく、指示文として渡した。

すると、回答のトーンが一気に変わり、なんとなく僕っぽい、hintらしい言葉に変わった。データだけでなく、哲学が回答に乗ってきたように感じた。

ああ、これなら「自然に実行できそう」と感じた。僕たちの価値観を理解したことで、チームメンバーからのアイデアやアドバイスのように、僕にとって親しみやすさを感じる施策が書かれていた。

4. 第四形態：AIに顧客の本音を渡す

最後に、僕が一番新鮮で、驚きのあった最終進化形、第四形態についての実験を伝えたい。

作り手の視点でつくった第三形態のアイデアを、買い手の視点から検証し、その意見を取り入れるというプロセスだ。ただし、このステップだけは、二段階で行う必要がある。

■ 第一幕：AIが「顧客の目」になる

この実験では「AI推進者」と「現場マネージャー」という二つの立場を取り上げた。作り手の情報は渡さず、顧客の立場・悩み・判断基準などを与えたカスタムGPTを、AI達人とは別に、二体つくった。

本来は、購買データや顧客インタビューをもとに設計するのが理想だ。今回はデモとして、AIでつくった擬似的なペルソナに対して問いかけてみた。

AI推進者の反応 (サマリー)：

現場マネージャーの反応 (サマリー)：

まず感じるのは、AIの言語能力の高さだ。実際の顧客に対するインタビューだと、ここまで辛辣で適切な、いわば「本音の指摘」はなかなか出ないだろうなと感じた。人間は、自然と作り手に対する配慮をしてしまうからだ。

そして「少し遠い」──AIが、顧客として、正直にそう言った。
これが、僕には最も刺さった瞬間だった。

長く起業家をしていると、つくづく思うことがある。ビジネスの成功に必要なものは、平凡な100のアイデアより「顧客の心を掴む1つのアイデア」なのだ。

凡庸な考えをもとに行動すると、無駄なコストと時間がかかり、時には取り返しのつかないことになる。特に顧客に関することはそうだ。

このAIペルソナは、「第三形態のアイデアさえ、まだ、そこには届いていない」ことを教えてくれたのだ。

■ 第二幕：顧客の声を、作戦にフィードバックする

さらに「少し遠い」というAIペルソナの声を、第三形態のAI達人に渡すために、ファイルにして添付した。その声を作戦にフィードバックするためだ。問いかけは同じ、ただし一言を添えた。

これにより、回答が、劇的に変わった。

AI推進者への届け方 (キーメッセージのみ抽出)：

現場マネージャーへの届け方 (キーメッセージのみ抽出)：

同じ本。同じ著者。同じ質問。でも、ペルソナによって、AIが出すメッセージがまったく違ってきた。これによって、第一幕の「すこし遠い言葉」が、第二幕では「刺さる言葉」に変わっていく。

顧客の声のフィードバックで、AIは「代弁者」ではなく「翻訳者」になる。
考えてみれば、これはコロンブスの卵のようだ。

顧客に聞いた声を、会議で眺めるだけで終わらせず、そのままAIに戻す。それだけで、AIは作り手の言葉ではなく、顧客に届く言葉を探し始めるのだ。

この実験から見えた、プライベートAIの本質

同じ問いを起点に、5段階の実験を試みて、わかったことがある。

AIに何も渡さなければ、汎用論が返ってくる。
独自の情報を渡すほど、AIは「自社のAI」になる。
顧客の声をフィードバックしたとき、「ペルソナごとの言葉」が生まれる。

この実験で「AIに渡した情報」は、次の3種類に分類できる。

• 第一、第二形態が持つ情報は、知識と実績──組織の「脳」にあたるもの

• 第三形態が持つ情報は、目的と価値観──組織の「魂」にあたるもの

• 第四形態が持つ情報は、顧客の声──組織の「目」にあたるもの

これらの情報を「考える組織」では、組織知性 (魂・脳・目) と呼び、自社AIを強化するための三つの情報要素として捉えている。

さて、この実験が明らかにしたものはなんだろう。

それは、J.バーニーとリーブスが、2024年のHBR論文「生成AIで持続的な競争優位は築けない」での主張した、組織におけるAI活用の鍵である。

誰も生成AIにアクセスできる時代、汎用的なAI（パブリックAI）を先行して使うこと自体で差別化することはできない。AIは誰でも使えるし、同じように使えば、同じような答えしか返ってこないのだから。

競争優位とは「他社が容易に真似できないもの」から生まれる。

そのためには、自社固有の知識や文脈を入れたAI（プライベートAI）を磨き、組織全体で活用すること。大切なことは、AIによって「すでに持っている競争優位」を強化することなのだ。

最初の実験の「普通のGPT」は、まさにパブリックAIにあたるものだ。
正確で、速く、簡単に使える。誰もが同じ答えを手にできる。

一方、第一形態以降で渡してきたもの──形式知、暗黙知、哲学・パーパス、顧客の声──は、どれも自社にしか持てない固有の知だ。

これらを渡されたAIは、企業独自の「プライベートAI」へと変容していく。

この実験は、プライベートAIに含めるべき組織知を、4つの進化形態で表現したものだと言える。

• 第１形態：形式知 ─ 何を知っているか（概念・フレーム）

• 第２形態：＋暗黙知 ─ どう動いてきたか（経験・判断の履歴）

• 第３形態：＋理念 ─ 何者として在るか（哲学・価値観）

• 第４形態：＋顧客の声 ─ 誰の目で見ているか（顧客理解）

同じプライベートAIでも、第１形態のAIと第４形態のAIは、出力されたアイデアの質がまったく違う。この差が、組織の競争優位の源泉となる。

今回の実験をもとに、自社に置き換えてみたい方は、次の3つの問いから始めるといいだろう。

• 脳：自分たちの組織の知識や経験を、どのように整理してAIに渡すか

• 魂：自分たちの目的や価値観を、AIが理解できる言語にどう変えるか

• 目：顧客の声を、どう聞いて、どのようにAIにフィードバックするか

このデモは、プライベートAIの入口だ。
最初の一歩に大きなコストは必要ない。誰もが使えるツールで始められる。

ただし、現実の組織においては、知識や文脈は膨大なものになる。本格的に構築するためには、大量のデータを前提とした運用、RAGに対するインデックスの作り方、理念の言語化、知識や顧客の実データとシミュレーションの組み合わせ方など、踏み込んだ知識が必要になる。

そこに興味のある方には、今回の実験テーマでもある新著『考える組織』を紹介したい。

正直に言うと、僕がこの実験を通じて一番嬉しかったのは、机上の理屈ではなく、自分の目でその効果が確かめられたことだ。

理念を入れれば、自分の言葉になる。顧客の声を渡せば、刺さる言葉に変わる。それは知っていた。でも、自分の本に対して、こんなにも違う言葉が返ってくることは、想像を超えたことだった。

AIを進化させることは、組織が自分自身を深く知ることでもある。

本記事に掲載している振り返りデータは、参加企業・個人を特定できないよう加工しています。ペルソナの反応はAIシミュレーションによるものです。

【引用・参照文献】

• McKinsey: The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation（88%がAI導入済み、EBITの5%以上をAIで生む高パフォーマーは6%）

• Barney, J.B. & Reeves, M. AI Won't Give You a New Sustainable Advantage. Harvard Business Review, September–October 2024.（汎用AIの活用は模倣が容易で競争優位にならない。自社固有の資源・組織能力とAIを組み合わせることが持続的競争優位の源泉）

最後まで読んでくださって、ありがとうございます。

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斉藤 徹（とんとん）
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