※本記事は、AWS re:Invent 2024のセッション「Gen AI in the workplace: Productivity, ethics, and change management (INO104)」の内容を基に作成されています。セッションの詳細情報はAWS公式サイト（https://go.aws/reinvent ）でご覧いただけます。本記事では、セッションの内容を文字起こしを元に要約・構造化しております。

なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのセッション動画（https://www.youtube.com/watch?v=3aSdiSqjOys ）をご覧いただくことをお勧めいたします。

AWSの最新イベント情報については公式サイト（https://go.aws/3kss9CP ）をご参照ください。また、より多くのAWSの技術情報やイベント情報については、AWSの公式YouTubeチャンネル（http://bit.ly/2O3zS75 ）やイベント専用チャンネル（http://bit.ly/316g9t4）もご参照ください。

本セッションは、現代の職場におけるジェネレーティブAIの変革的影響について、生産性向上の最大化と倫理的懸念、変更管理の課題に対処するための戦略を探求したものです。

1. はじめに

1.1. 登壇者紹介

Siegfried（以下Siggi）：皆さん、職場におけるGenAI、生産性、変更管理についてこれほど大きな関心を持っていただき、大変嬉しく思います。今日は、私たちがAmazonとAWSでどのようにGenerative AIを職場に導入し、全従業員の採用を推進しているかについて、内部の取り組みも含めて共有させていただきます。

Brittany：皆様、本日はお越しいただき、ありがとうございます。私はイノベーションとトランスフォーメーションデリバリーチームのリーダーを務めています。本日は皆様とベストプラクティスを共有できることを楽しみにしています。

Siggi：EMEAリージョンでBrittanyと一緒に様々なイノベーションを推進していることを嬉しく思います。特にGenAIの時代における顧客とのイノベーション推進は非常にエキサイティングな分野です。私は職場でのGenAI採用について考えるとき、パブで同僚の代わりにロボットが隣にいて、このようなハイブリッドな働き方をイメージします。Brittany、この点について興味深い調査結果を見つけましたよね。

Brittany：はい、Siggi。調査によると、2025年末までにAIエージェントが仮想・ハイブリッド会議の25%以上に参加する予測が出ています。これは私たちの働き方における大きな根本的な変化です。実際、Siggiよりもロボットの方が会議の相手として良いかもしれませんね（笑）。

Siggi：月曜の朝の会議には、ロボットを送りたいですね（笑）。より深刻な話をすると、2028年までにはGenAIが個人およびチームの生産性に深く組み込まれ、その多くは監督を必要としないレベルで運用されることが予測されています。これは私たちの働き方における根本的な変革を示唆しています。

Brittanyの調査結果の共有と、Siggiのユーモアを交えた実践的な視点の提示により、セッションは和やかな雰囲気で開始され、同時にGenAIが職場にもたらす重要な変革についての議論が展開されました。このような対話形式での進行は、技術的な内容を親しみやすい形で伝える効果的なアプローチとなっています。

1.2. 職場におけるGenAIの現状と予測

Brittany：私たちの調査で非常に興味深い発見がありました。2025年末までにAIエージェントが仮想・ハイブリッド会議の25%以上に参加するという予測が出ています。これは私たちのコミュニケーション方法における根本的な変化を示唆しています。さらに重要なのは、2028年までにGenAIがパーソナルおよびチーム生産性に密接に組み込まれ、多くの場合、人間による監督をほとんど必要としないレベルで運用されるという予測です。これは私たちの働き方における大きな転換点となるでしょう。

Siggi：そうですね。この予測を聞いて、私は月曜の朝会議にロボットを代理出席させるのも悪くないかもしれないと思いました（笑）。しかし、より重要な点は、このトレンドが誰のためのものなのかということです。開発者やアーキテクトだけのものでしょうか？McKinseyの興味深い統計によると、企業でGenAIを使用している従業員のうち、技術背景を持つ人はわずか12%に過ぎません。つまり、企業内の88%の非技術系従業員をこの変革の旅に連れて行く必要があるのです。

Brittany：確かにその通りです。GenAIの生産性向上は単一のユースケースではありません。時にはごく小さなことから始まり、日々の業務の中でGenAIを活用し、自分自身の学習を進めていくことが重要です。特に非技術系の従業員にとって、この変革は大きな機会となる可能性があります。

Siggi：そして、この予測は単なる数字ではなく、私たちの働き方の本質的な変化を示唆しています。例えば、以前はExcelマクロを使える人が会社のヒーローでしたが、今後はGenAIツールを効果的に活用できる人が新しいヒーローになるかもしれません。このような変化に企業全体で対応していかなければ、大きな生産性の機会を逃すことになるでしょう。

2. 企業におけるGenAI採用の現状

2.1. 技術者以外の採用状況

Siggi：McKinseyの調査で非常に興味深い結果が出ています。企業でGenAIを使用している従業員のうち、技術的なバックグラウンドを持つのはわずか12%です。つまり、88%の非技術系社員をこの変革の旅に連れていく必要があるのです。この点について、特にビジネスアナリストの役割の進化は注目に値します。

私が過去を振り返ると、ビジネスアナリストは大きな変革を経験してきました。最初は紙の仕事から始まり、その後SAPの導入により、データがより身近になりました。TableauやPower BIのような強力なツールが登場し、データを分析し消化する能力が大きく向上しました。今、GenAIの発展により、ビジネスアナリストの役割は再び変化しています。

Brittany：その通りですね。特に興味深いのは、ビジネスアナリストの役割が技術的なものから、自然言語を使用する方向に進化していることです。これは根本的な変化です。今や、ビジネスアナリストは監督的な役割を担い、コンテンツをキュレーションし、何を保持し、何を深堀りするかを理解する立場になっています。

Siggi：その通りです。以前は「スプレッドシートはどこ？」「列は何が必要？」「どんなデータモデルを考えるべき？」といった技術的な質問をしていましたが、今では純粋にビジネスについて語ることができます。例えば、コンバージョン率に関するレポートを依頼し、特定のメカニズムを理解することに焦点を当てることができます。GenAIが量的データと質的データを組み合わせて、完全なレポートを生成してくれるのです。

以前はExcelマクロを使える人が会社のヒーローでしたが、今はこれらの新しいツールを使って生産性を向上させる機会が全従業員に開かれています。重要なのは、これらのツールを使用することに慣れ、生成される情報を信頼できるようになることです。もし組織の一部がこれらの生産性ツールの使用から取り残されてしまえば、大きな機会損失となってしまいます。

2.2. 経営層の関与

Brittany：会場の皆様に質問させていただきたいと思います。GenAIの採用について、取締役会レベルまたはC-suiteレベルでのスポンサーシップを持っている組織はどのくらいありますか？

Siggi：素晴らしい結果ですね。手を挙げていただいた結果、約51.2%の組織でC-levelの支援があることが分かりました。この55%のうち、IT部門のC-levelの方々はどのくらいいらっしゃいますか？まだかなりの割合がありますね。これは、ビジネス側のスポンサーも多くいることを示しています。これは非常に重要なポイントで、GenAIをより広い視野で取締役会に持ち込むことができます。

これに関連して、JP Morganの素晴らしい事例を共有したいと思います。会場にJP Morganの方はいらっしゃいますか？素晴らしい、来ていただいていますね。JP Morganは非常にスマートな取り組みを行っており、「AIホイスパラー」と呼ばれる制度を導入しています。CEOの発言で私が特に感銘を受けたのは、技術者と上級幹部をペアリングし、テクノロジーのコーチとして一緒に旅を進めるというアイデアです。これによって、GenAIがどのような違いを生み出せるかについての理解を深め、幹部陣全体のGenAIに対する知見を向上させています。

Brittany：そうですね。しかし、もう一つ重要な質問があります。GenAIのトレーニングとイネーブルメントに焦点を当てた組織全体のイニシアチブを持っている組織はどのくらいありますか？

Siggi：興味深い結果ですね。約13.4%というところでしょうか。

Brittany：この結果は非常に興味深いですね。C-suiteとビジネスライン部門のオーナーシップは高いレベルにありますが、イネーブルメントとトレーニングの部分にはまだあまり注意が払われていないということが分かります。これは非常に重要な点です。

Siggi：そうですね。これは良い結果かもしれません。なぜなら、これから私たちが共有するインサイトによって、この数字が85%まで上がることを期待できるからです。さらに、組織全体のイニシアチブを持っている組織の中で、どのくらいの組織がすでにGenAIのセルフサービスを実装しているのか、あるいはどのくらいがコーチング型なのか、とても興味があります。

このように、経営層の関与は単なる承認や支援以上の意味を持っています。それは組織全体の変革を導く重要な要素となっているのです。

3. GenAIプレイグラウンドの重要性

3.1. プレイグラウンドの4つの主要機能

Siggi：私が子供の頃、遊びを通じて学ぶことが大好きでした。これが、GenAIの採用においてプレイグラウンドが重要な役割を果たしている理由です。プレイグラウンドは、人々がゲーム感覚で技術を学び、採用することができる方法であり、同時にデータ共有で問題が起きない安全な環境でもあります。人々が再び「遊び」を通じて技術を採用するという考えは非常に強力です。Brittany、プレイグラウンドが効果的である4つの重要な要素について調査結果を共有してもらえますか？

Brittany：はい。Siggiが触れたように、技術を実験し、体験し、根本的に新しい方法で理解するために「遊ぶ」ことの重要性は非常に大きいです。特にGenAIに関しては、ChatGPTのような技術をポケットに入れて持ち歩けるようになったことが、最大のセールスポイントの一つです。

第一に、職場におけるGenAIプレイグラウンドの統合で最も重要なのは、イノベーションを可能にすることです。私の役割の中でも、同僚たちが異なるアプリケーションを簡単かつ直感的な方法で立ち上げ、日々の業務でどのようにイノベーションを起こすことができるかを理解するのを見てきました。

第二に、これらのプレイグラウンドはユーザーのためのシームレスなインターフェースを提供しています。モデルの微調整や異なる基盤モデルのセットアップなどの詳細を理解する必要なく、素早く簡単にインターフェースを使用することができます。

Siggi：その通りですね。そして三つ目の重要な要素は教育的な側面です。技術に慣れ親しむための最良の方法は、まさに直接体験することです。

Brittany：そうです。そして最後に、統合の要素があります。これらのツールを既存のワークフローや既存のプロセスにどのように組み込んで、より効率的かつ効果的にするかということです。Siggi、この点について素晴らしいメンタルモデルを共有してくれましたよね。

Siggi：期待を上げすぎないでください（笑）。重要なのは、プレイグラウンドが私たちに新しいことを想像する手助けをしてくれることです。時には面白いアイデアを思いつき、GenAIがそのスペースでどのように役立つかをテストしたいと思います。プレイグラウンドは、非技術者でもそれを構築し、実験することを可能にします。どれだけ早くGenAIアプリを構築し、パワーアップできるかを試すことができるのです。これは単純なプロンプトではなく、実際の業務の一部を最適化し、より生産的にするためのアプリケーションについて話しているのです。

4. PartyRockの活用事例

4.1. 基本機能と特徴

Siggi：私たちの会社で、そして顧客の間でも非常に人気のあるプレイグラウンドの一つがPartyRockです。会場の皆さんの中でPartyRockをご存知の方はいらっしゃいますか？わずか3.4%ですね。このセッション後には、皆さんにPartyRockを好きになっていただけることを願っています。

もちろん、Q AppsやBedrockなど他のツールもありますが、PartyRockには2つの重要な目的がありました。第一の目的は、社内コミュニティに向けて、アイデアを簡単にテストし、GenAIが生成する内容の価値を最初に確認できるツールを提供することです。第二の目的は、皆さんにも使っていただけるようにすることです。このセッションを終えた後、スマートフォンやコンピュータでPartyRock.awsにアクセスして、すぐに試してプレイを始めることができます。

Brittany：特筆すべきは、すでに50万以上のアプリケーションがPartyRockで生成されているということですね。これらのアプリケーションの中には非常にシンプルなものもあれば、非常に複雑なものもあります。

Siggi：その通りです。この動きは、まさに私たちが会社内で、そして顧客と一緒に始めたいと考えていたものでした。PartyRockのUIは意図的にシンプルに保たれています。派手なUIインターフェースを作ることは目的ではありません。重要なのは、どのような情報を生成できるのか、そしてその生成された情報がどれだけ価値があるのかについてより良い感覚を得ることです。

Brittany：つまり、技術的な複雑さではなく、実際の価値創造に焦点を当てているということですね。PartyRockの特徴は、誰でも簡単に自分のアイデアを試すことができ、その結果を即座に確認できることです。

Siggi：はい。また、重要な機能として「Snapshot」「Remix」「Share」「Edit」があります。これにより、他の人が作成したアプリを見つけ、それを基に自分なりにカスタマイズすることができます。会社内で何十万ものアプリケーションが共有され、それぞれが新しいアイデアのきっかけとなっているのです。時にはシンプルすぎると感じることもありますが、このシンプルさこそが、私たちの環境で確実に機能している理由なのです。

4.2. 具体的な活用例

Siggi：PartyRockの具体的な活用例をお見せしましょう。まず、シンプルな旅行プランナーアプリケーションの例です。システムに「ヨーロッパ向けの旅行プランナーが必要だ」と伝え、グループの情報や好みを入力します。この例では、2人の大人と2人のティーンエージャーの女の子たちのための5日間の旅行プランを立てます。アート、スポーツ、そしてファーストフードへの関心を指定しました。

システムは入力された情報を基に、リスボンの詳細な旅程を生成しました。面白いのは、ファストフードの要望に応えて、Honorato Hamburgueres Artesanaisでのディナーを提案するなど、きちんとユーザーの好みを反映している点です。もちろん、生成された情報に対して「マクドナルドはリスボンの典型的な場所ではない」といった質問もでき、システムは現実的な応答を返してくれます。

Brittany：次に、より実務的な例として、学習プランナーをご紹介したいと思います。これは執行アシスタントのための学習パスを生成する例です。既存のPartyRockアプリケーションを検索する機能を使用して、必要なものを見つけることができ、見つからない場合は新しく開発することもできます。

Siggi：重要なポイントは、このアプリケーションはIT部門ではなく、学習マネージャーが作成したということです。HR部門でコンテンツへのアクセスを最適化する方法を実験したいと考えた結果です。これは本番環境のHRシステムには組み込まれていませんが、システム開発のアイデアのきっかけとなりました。

最後に、より高度な例として、セールス会話シミュレーターをご紹介します。これは営業担当者が作成したもので、大手金融サービスプロバイダーのCTOとの会話をシミュレートするものです。製品は先進的な生成AIとリスク管理ソリューション、不正分析に関するものです。システムは最初にペルソナの説明を生成し、その後、そのペルソナとの会話をシミュレートします。営業担当者は会話の中で何が正しく、何が間違っていたかについてのガイダンスもリアルタイムで受け取ることができます。

Brittany：これらの例が示すように、PartyRockは技術的な複雑さを隠しながら、実際のビジネスニーズに応える実用的なソリューションを提供することができます。ユーザーは自分の業務に直接関連する形でGenAIを体験し、理解を深めることができます。

Siggi：確かにその通りです。この単純そうに見えるUIの裏では、システムはBedrockと関連する基盤モデルの全機能にアクセスしています。プロンプトのロジックをカスタマイズすることで、より詳細で具体的な結果を得ることができます。

5. 組織的な導入戦略

5.1. トップダウンとボトムアップの両立

Siggi：トップダウンとボトムアップのアプローチのバランスを取ることについて話をしたいと思います。これは単純に聞こえるかもしれませんが、プレイグラウンドは組織内の知識と経験をクラウドソーシングする絶好の機会を提供します。しかし、それを推進する管理アプローチも依然として必要です。

実際、re:Inventで顧客と話をしていると、「プレイグラウンドはあるけれど、使われていない」という声をよく聞きます。ここで一つの落とし穴について共有したいと思います。現場からGenAI採用を推進しようとする際によく見られる落とし穴は、「私のアイデアは十分に良くない」「マネージャーや同僚と共有したくない」と人々が考えてしまうことです。

Brittany：そうですね。その点について、マネジメントのコミュニケーションが非常に重要になってきますね。

Siggi：はい。人々が「どんなアイデアでもOKだ」と理解することが非常に重要です。アイデアは考慮され、育てられ、変更され、調整することができます。しかし、これは管理職からのコミュニケーションが必要です。人々は管理職から「私たちはあなたが遊び、これらのアイデアを出し、私たちに見せ、共有することを望んでいる」というメッセージを聞く必要があります。

Brittany：このトップダウンとボトムアップのアプローチの組み合わせが、GenAIの効果的な採用の鍵となりますね。特に、経営層からの明確なメッセージがあることで、従業員は自信を持って新しいアイデアを試すことができます。

Siggi：その通りです。もし私がCEOなら（残念ながらそうではありませんが）、従業員がこの旅に参加することに非常に情熱を持つでしょう。なぜなら、単一のワークフロー管理での天才的なユースケースを持つことは素晴らしいですが、88%の非技術系従業員の生産性向上の可能性ははるかに大きいからです。このバランスの取れたアプローチこそが、組織全体での効果的なGenAI採用を実現する鍵となるのです。

5.2. 抵抗への対応

Brittany：成功した変更管理イニシアチブの鍵は、どこで物事が間違っているかを理解することです。GenAIに関して見落とされがちな要素の一つは、抵抗に直面したときのリーダーの対応です。多くのリーダーは抵抗があると距離を置きたがりますが、ここで重要なのは、むしろ抵抗により近づくことです。なぜそれが起きているのか、なぜ人々がこのアプリケーションから価値を得られていないのか、あるいはなぜ日常業務での使用方法を見出せないのかを理解する必要があります。

Siggi：少し時間をいただいてもよろしいでしょうか？センター・オブ・エクセレンスについて重要なポイントがあります。私たちはクラウドへの移行時にセンター・オブ・エクセレンスを構築した経験があります。会場の皆さんに伺いたいのですが、質問や疑問がある時に電話やメッセージを送ることができるチームや部署としてのセンター・オブ・エクセレンスを持っている企業はどのくらいありますか？

Brittany：約33%ですね。

Siggi：私は25%だと思いましたが（笑）。これは非常に重要な要素です。導入を推進する上で、質問や懸念がある場合、あるいは何か素晴らしいものを共有したい場合に、誰に相談すればよいかを知っていることが重要です。

Brittany：その通りです。また、PartyRockのユースケースと例からも分かるように、これらは単なるベースラインを提供するだけです。多くの例で、これは特定の主題や課題に関する初期の考えを向上させる良い出力を提供しましたが、ここで重要になってくるのは人間のスキル、つまり創造性、問題解決能力、批判的思考です。これらのソフトスキルをGenAIと組み合わせることで、より前進することができます。

Siggi：抵抗の話題に関してもう一度触れさせてください...

Brittany：はい、お願いします。

Siggi：定期的な対話を持っていますか？なぜある部門は過去のExcelマクロのヒーローのように熱心に投資し推進しているのに、他の部門はそうでないのか、その理由を組織内で把握する方法はありますか？これについて考えていただきたいと思います。なぜなら、コーチやエバンジェリスト、実装チームの育成が重要だからです。先ほどJP Morganの例を何度も出して申し訳ありませんが、シニアマネジメントと協力する取り組みは、チームレベル、部門レベルでも同じように重要です。人々をコミュニティとしてグループ化し、現場の声を適切に集める必要があります。なぜなら、88%の生産性は単一のユースケースからは得られないからです。人々が日々の業務プロセスをどのように改善できるかを常に考えるようになる必要があるのです。

6. 成功のための重要要素

6.1. 人間の可能性を引き出す技術としての位置づけ

Siggi：私たちはGenAIを人間の可能性を引き出すイネーブラーとして位置づけています。なぜこれが重要なのかを説明しましょう。例えば、最初の事例で示したリスボンの洗練された旅行プランニングを考えてみましょう。ある執行アシスタントがこれを同僚に見せた時、全く異なる2つの反応が起こる可能性があります。

一人のアシスタントは「わお、これで私はもっと早く、より良い仕事ができる」と言うかもしれません。もう一人は「もしシステムがこれをできるなら、私の仕事は危険にさらされている」と考えるかもしれません。

Brittany：その違いは非常に重要ですね。私たちが目指すべきは、前者の反応を促進することです。

Siggi：その通りです。このような実験を通じて、経営陣からのメッセージとして「私たちは会社全体として成長したい」ということを強調し続ける必要があります。私が会社のCEOだったら（残念ながらそうではありませんが）、従業員がこの変革の旅に参加することに非常に情熱を持つでしょう。

なぜなら、ワークフロー管理における天才的な単一のユースケースは素晴らしいですが、88%の非技術系従業員の生産性向上の機会ははるかに大きいからです。GenAIはある意味で仕事を置き換える可能性がありますが、同時に新しいスキルを学ぶ機会も提供します。

Brittany：Scott Gallowayの言葉を借りれば、「AIがあなたの仕事を奪うのではなく、AIを理解している人があなたの仕事を奪う」ということですね。これは私たちが生来持っている人間らしい資質、つまり創造性、問題解決能力、批判的に推論し質問する能力を磨くことの重要性を示しています。

Siggi：その通りです。この絶え間ない生産性向上についてのコミュニケーション、つまりGenAIが私たちを企業としてより競争力のある、より効果的な存在にする手助けをしているということを伝え続けることが重要です。これは仕事の置き換えではなく、むしろ人間の可能性を最大限に引き出すためのツールとして捉える必要があるのです。

6.2. 測定と評価

Brittany：重要なポイントとして、何を測定するかという問題があります。多くの顧客と話をすると、取締役会からGenAIを採用せよという大きな後押しがあり、トップダウンで強く推進されていますが、本当に重要なのは、GenAIから私たちがどのような価値を見出しているかということです。GenAIが日々の業務をどのように変えているのか、そしてどのように私たちをより生産的にしているのか、その方法を確実に把握することが重要です。

Siggi：しかし、それは出力だけの問題ではありません。期待値の罠について少し話をしましょう。もしGenAIアプリケーションの採用とその活用を、厳密なビジネス価値の証明がある場合にのみ進めるとすれば、それは人々を臆病にさせてしまいます。なぜなら、「ビジネスケースを証明できない」と考えてしまうからです。私たちが望むのはその逆です。安全なプレイグラウンドで、たとえ一見ばかげたことでも試してもらい、次のアイデアにつなげてほしいのです。

Brittany：確かにその通りですね。測定は単なる効果の問題ではありません。

Siggi：申し訳ありませんが、測定という言葉自体が統制のように聞こえてしまいます。むしろ、なぜ私の会社の中国南部の部門ではGenAIに関するアイデアと応用がより多く生まれているのに、ドイツのバイエルンではそうではないのか、を理解することが重要です。これは文化的な違いなのか、あるいは管理スタイルの違いによって人々がより積極的に試してみようと思うのか、そうでないのかという違いかもしれません。

かつて企業内でソーシャルメディアを導入した時のように、どのチームがより多くコミュニケーションを取り、どのチームが少ないのか、どこにギャップがあるのかを見ていました。この種の測定は、従業員をどのようにこの変革の旅に連れて行けるかを理解する上で付加的な価値があります。会場の皆さんのうなずきを見ると、この考えに賛同していただけているようで嬉しく思います。

このように、測定と評価は単なる数値的な成果だけでなく、組織の文化や受容性の違いを理解し、それに基づいて適切な戦略を立てることにも重点を置く必要があるのです。

7. 倫理とガードレール

7.1. 変更管理と倫理の統合

Brittany：変更管理とコンプライアンスは大規模な組織のプログラムにおいて、しばしば別々の作業として扱われ、後回しにされがちです。しかし、プレイグラウンドの例を用いて説明すると、最初からガードレールと透明性を組み込むことが非常に重要になります。つまり、従業員がこれらのモデルと対話する際に、安全な領域とは何か、バッファーゾーンとは何か、何を期待でき、何を期待できないのかを理解できるようにする必要があります。

Siggi：その通りです。内部的に非常に重要だったのは、社内のプレイグラウンドを開く際に、時に企業データを扱うことがあるため、何をしてよいか、何をしてはいけないかについての詳細な説明を提供することでした。これは1ページの簡潔な説明で、プレイグラウンドで安全に感じられるように定期的に更新されています。

Brittany：この透明性のレベルは、組織全体の理解度を高める効果があります。リスクとコンプライアンスの観点から何が必要かについて、より高い理解を生み出すことができます。

Siggi：もちろん、倫理的な要素もその説明に含まれています。どのようなタイプのアプリケーションを作成できるかについてです。私たちは皆、職場環境において不適切なアプリケーションを作成する可能性もあることを認識しています。このように、初期の段階から倫理的な考慮事項を組み込むことで、安全で生産的な環境を維持することができるのです。

このアプローチにより、従業員は明確な境界線の中で自由に実験でき、同時に組織としてのリスク管理も確保できます。

7.2. 安全な実験環境の提供

Siggi：私たちの内部のプレイグラウンドを開く際に、非常に簡単だが重要な対策を取りました。プレイグラウンドにアクセスすると、まず何をしてよいか、何をしてはいけないかについての詳細な1ページの説明が表示されます。これは単なる規則の羅列ではなく、プレイグラウンド内で安全に実験できるように設計された明確なガイドラインです。

Brittany：その点について補足させてください。ガイドラインは静的なものではなく、定期的に更新されています。これは技術の進化だけでなく、ユーザーからのフィードバックや新たに発見されたユースケース、そして組織の学習に基づいて行われています。この継続的な更新プロセスが、安全で生産的な実験環境の維持に重要な役割を果たしています。

Siggi：そうですね。最後にまとめとして、GenAIの大規模採用はITの仕事ではなく、IT専門家に依存すべきではありません。これは良いメッセージかもしれませんし、悪いメッセージかもしれません。なぜなら、これは組織全体を活性化する方法だからです。この活性化は理想的には経営陣からの興奮から始まり、人々が日々GenAIについて話し、共有することで広がっていきます。これがプレイグラウンドのアイデアが非常に重要な理由です。そして最後に、これらの活動を理解することも重要です。プレイグラウンドは、人々がどのようにこれを使用しているかを理解するための多くのデータとインサイトを提供してくれるのです。

Brittany：まさにその通りです。安全な実験環境の提供は、単なる技術的なインフラストラクチャの問題ではなく、組織の文化変革を支える重要な基盤となっているのです。