ITリーダーがトップエグゼクティブシェフから学べる6つの教訓

この記事は、[DataikuのマーケティングSVPであるRen Lee](https://www.linkedin.com/in/renleemarketing/)と、[Dataikuのエグゼクティブ・プログラムのホストであるMark Palmer](https://www.linkedin.com/in/markwpalmer/)の共著です。 Markは、Warburg PincusのデータおよびAI業界アナリストであり、AI、データ管理、データサイエンス企業6社の取締役を務めています。 タイム誌は彼を "A Tech Pioneer Who Will Change Your Life"（あなたの人生を変えるテクノロジーのパイオニア）と評した。 MarkはLinkedInのTop Voice in Data Analyticsに選ばれています。

世界の名だたるレストランは、精密さ、革新性、チームワーク、日々スタンダードの基準を上ている最先端にあります。 データとAIの最先端のプロジェクトでは、名だたるレストランと同様に、予測可能かつ革新的なビジネスバリューの差別化を目指しています。では、偉大なエグゼクティブシェフの習慣は、生成AIのワールドクラスのアプリケーションに取り組む企業のITリーダーにどのようなインスピレーションを与えることができるのでしょうか？

ここでは、ITリーダーが世界最高のエグゼクティブシェフから学ぶことができる6つのポイントを紹介します。

## 1. 食事体験のビジョンから始める
偉大なレストランは、料理のスタイル、味、雰囲気といったビジョンを持って誕生します。 Netflixのアワード受賞した[Chef's Table](https://www.netflix.com/title/80007945)シリーズでは、世界で最も偉大なレストランは、初期の経験によって形成された独自の視点によるオリジナルなストーリーから始まります。

同様に、偉大なIT組織もビジョンから始まります。 先日ボストンで開催されたDataikuのエグゼクティブイベントで、ある大手デジタル広告会社のITリーダーは、ビジネスユーザーと数カ月費やして独自のAI製品ビジョンを定義し、その結果、収益が3,000％増加したと説明しました。 「私たちはビジョンから始め、KPIを定義し、報酬プランも成功指標に合わせました。 ビジョンを共有した後は、仕事に取り掛かりました」

あるいは、Humana社のアナリティクス・リーダーであるDavid Ciommo氏が[Data Humanized](https://www.correlation-one.com/data-humanized/episode-5-humana)ポッドキャストで語ったように、「私がまず最初に取り掛かることは、データを捨ててビジネスについて会話することです」
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/32265646-e404-0f55-45c7-ffc043bc3c0f.png)

テクノロジーの可能性がユースケースを凌駕しているこの世界で、可能性の芸術に拘泥してはならない。 まず自分の意図とビジョンを知ること。 偉大なシェフのように、時間をかけて独自のビジョンを描き、そのビジョンを追求するためのレシピ、方針、手順を作り、それを実行する必要がある。

## 2. 食材を理解し、革新する
[James Beard賞を何度も受賞しているシェフ、Dan Barber](https://www.100bestworldchefs.com/World-100-Best-Chefs/recAZciJ70rZs3zBw)は、農業を農家任せにはしません。 彼は[農業研究者](https://cals.cornell.edu/)と協力して食材を作り、畑や牧草地、庭のやり方が料理の味にどう影響するかを研究し、生態学的な方法を試しています。 シェフもまた、一年中同じ食材に固執するのではなく、味見し、テストし、何が新鮮で、何が興味深く、何が調達可能かを知り、旬の最高のものを取り入れます。  同様に、革新的なITリーダーは、新しいデータ素材を深く掘り下げる・ 新しい洞察が得られる新しいデータタイプを探し求める・ データソースをシミュレーションし、合成する。 必要なデータが存在しない場合は、[ゼロから収集](https://www.healthcareitnews.com/news/asia/nuhs-adopts-nvidias-ai-system-real-time-data-streaming)します。

ある大手医療テック企業は、未開拓のデータソースを探して生成AIの旅を始めました。 彼らは何千ものRFP文書を収集し、それらをLLMに統合し、営業チームが自然言語を使って回答のライブラリを探索し、以前のアプローチである手作業によるキュレーションよりも迅速かつクリエイティブに対応できるようにしました。

次に、もう一つの未開拓のデータである医療保険適用拒否レポートを使って「干し草の山の中の針」を見つけ、改善可能な社内プロセスを明らかにし、クライアントが、例外申請に関する書類を改善し、カスタマー・エクスペリエンスを向上できるよう支援できるようしました。
このように、テストと試食によって利用可能なものをサンプリングすることを、日々の仕事の一部にしてください。 偉大なシェフのように、新しいデータ食材を育てていく事も考えてみましょう。

## 3. 信頼できるスーシェフとラインコックを組織し、見習い、配置する
Julia Childは、「整理整頓されたキッチンは料理を成功させる基礎である」と言った。 確かにその通りで、大規模な厨房は整理整頓が難しい。 実際、大人数のスタッフを抱えているエグゼクティブ・シェフが調理に費やす時間は全体の10％～20％に過ぎず、残りは整理、清掃、計画、トレーニング、実験、プロセスの定着に費やされています。

調査によると、最高のITリーダーはイノベーションを促進する環境づくりに多くの時間を費やしています。 [AIイノベーション](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)に関する2024年の調査において、マッキンゼー・アンド・カンパニーは、[EBITDAを生み出すトップAI企業は、慎重に構造化され、体系的に監視され、よく管理されたITシステムを持つ可能性が2倍高い（19％に対して42％）こと](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)を発見しました。 IT部門にとって、よく組織化された「キッチン」には、データパイプライン、標準ツール、体系的なデータ品質、トレーニング、セルフサービスアプローチ、コミュニケーション、データカタログ、よく説明されたポリシーなどが含まれます。

構造はイノベーションを制約するものではなく、イノベーションを解き放つものです。 イノベーターたちは、データ、アルゴリズム、AIインフラへのアクセスを民主化し、チームにその利用を促し、データ駆動型のクリティカル・シンキング・スキルの育成を支援します。 例えば、ある大手半導体製造企業では、「プロジェクト民主化」と呼ばれるプログラムを実施し、ビジネスグループが初めてAIを活用する際の手引きを行っています。 まず、CoEのチームメンバーを配備し、与えられたビジネス・ニーズを試すのに最適なアプリケーションを考案させます。 次に、プロトタイプの構築とテストを行う「ハンズオン・キーボード」のエキスパートを実施します。 成功が実証された後、彼らは予算調達のためのビジネスケースの準備を支援し、最終的にプロトタイプを本番に導入します。

つまり、シェフとITリーダーは、よく組織化された基盤を作り、自立を促し、指導された専門知識を提供することで、素晴らしい食事につながるのです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/32022113-b06a-7cac-9a31-6664cd23a5f9.png)

## 4. 峠で点検する: 卓越したガバナンス
エグゼクティブ・シェフは、仕込みや調理をチームに任せる一方で、ゲストに提供されるすべての料理を「峠を越えて」監視し、完璧に提供します。
ITリーダーも同じです。 [マッキンゼーの調査](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)によると、業績の高いITリーダーは、遅れている企業よりもAIに対する強固な監視システムを導入している可能性が6倍高い（7％対41％）と記しています。 つまり、コスト、モデル・ドリフト（現実世界の状況に合わせたモデルの変更）、ビジネス・フィードバック、バイアス、公正さについてAIを監視するために、入念に管理された財務オペレーション（FinOps）、モデル・オペレーション、機械学習オペレーション（MLOps）を持っているという事です。

つまり、優れたシェフのように、厨房を出る前にその料理をチェックするのです！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/45d4d301-3e00-e4fd-97e2-9757e874823b.png)


## 5. 正しい道具を選び、鋭さを保つ
シェフは上質な道具を使い、よく手入れしています。 ITのハイパフォーマーもまた、これを実践しています。 マッキンゼー社によると、ITのハイパフォーマーは、標準化されたツールを導入し、スキルレベルや必要性に応じてユーザーをトレーニングし、ベストプラクティスを共有する体系的なアプローチをとっている企業が3倍（31％対11％）多いという傾向があります。

選択したツールにかかわらず、その使い方をチームに教えるためのコンテンツが用意されています。 最近ボストンで開催された[Dataikuエグゼクティブ・コンファレンス](https://blog.dataiku.com/execs-back-to-school-with-the-dataiku-genai-field-trip)では、調査対象となったITリーダーの80％以上が、AIに参加しツールを正しく学びたいと希望するすべての人に[Dataikuアカデミー](https://academy.dataiku.com/)を勧めていました。 実際、このようなオンライン学習施設の質と包括性は、ベンダー選定プロセスの中心的な要素となっています。

つまり、ITチームは、優れたエグゼクティブシェフのように、標準化されたツールを選択し、トレーニングの質に細心の注意を払い、チームにその使用を強く求め、コンピテンシーと専門知識のレベルが上がるにつれて、その使用を監督しているのです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/de7add08-3202-6432-579a-9f9c83f5cd6a.png)

## 6. ビジネスとの対話！ 実験！ いじる！ 楽しむ！
優れたシェフは、美しい料理を提供し、パスからテーブルに着くまで、そしてそれ以降も、すべての体験を提供するために、フロント（事業部）やディナー（顧客）とコミュニケーションを取ります。  彼らは、メニューのキュレーションやストーリーの作り方に関わり、どのワインやサービスを料理に取り入れるかを監督し、レストラン全体を一体として動かすために限界を押し広げ続けます。 偉大なエグゼクティブ・シェフは、チーム全体の信頼を得ているため、継続的な改善において実験し、いじくり回すことを楽しんでいます。 要するに、彼らは楽しんでいるのです。

優れたITリーダーは、優れたシェフのように、コミュニケーション、ビジネスに焦点を当てた理解、そして楽しい実験を奨励します。 彼らは常に新しいデータ、ツール、手法、アイデアを導入し続けています。 実際、[マッキンゼーの調査](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)によると、IT部門で高い業績を上げている企業は、AIに関して「反復的な探求を促す明確なプロセス」を持っている可能性が3倍高い（46％対15％）と報告されています。
また、[ターゲットのAI責任者であるBrad Thompson氏](https://www.correlation-one.com/data-humanized/episode-09-target)は、「お菓子屋にいる子供のように、今持っているすべてのデータを使って、お客様、サプライチェーン、店舗での体験を理解しようとしています。 楽しいですよ。」と述べています。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/6a6e3230-6e5a-9554-d661-933562384ab4.png)


## 奉仕し、経験を磨く
ITリーダーは、世界有数のエグゼクティブシェフからアイデアを盗んで、栄養価の高いアナリティクスやAI製品を生み出すために活用することができるのです。 創造的なビジョンを洗練させ、ユニークな食材を作り、遊ぶスペースを提供し、チームを成長させ、ツールのコンピテンシーと信頼を構築し、イノベーション、遊び、楽しみの環境を作り上げるプロセスは決して止まることはありません。

次の出張では、素晴らしいレストランのシェフズテーブルを予約しましょう。 彼らの入念に練り上げられたシステムからインスピレーションを得て、あなたの顧客、つまりあなたのビジネス・ステークホルダーに思い出に残るAI体験を提供するために、どのように応用できるか考えてみてください。

## CIOとITリーダーのための情報をお探しですか？
アナリティクスとITのシニアリーダー200人を対象に、GenAI、技術スタックとツール、データの課題などについて調査しました。 ブロッカーをメリットに変えるための「モダン」アナリティクスの現状について、[レポートの全文](https://pages.dataiku.com/cio-guide-to-modern-analytics?_gl=1*x9ok59*_gcl_aw*R0NMLjE3Mjk0NzYzOTQuQ2p3S0NBancxTks0QmhBd0Vpd0FWVUhQVUltandBdVlPY2xfQXpZYnU4Zk45Rzg3aG40ZEJ3UXU3WGRfY3pnLU40RDl6SXYtRlFkajdSb0MzcDRRQXZEX0J3RQ..*_gcl_gb*R0NMLjE3MzAxNzIyMzQuQ2swS0NBaUE3SUdjQmhCU0VqMEFaX2lIajVGMy1vS2N2RVR3enFvaHZPVEo4dDg4dkpCWUtNMENnZWtnQ3RSNUlJQS1XVktmTkpiYUl0Wl9MWndiMEVzMFp2NlNzVEFVNmhPakdnSWctdw..*_gcl_au*ODQ5OTkxOTMwLjE3MzAxMDU0MDU.*_ga*MjE4NDI2ODg1LjE3MjIzMjg0NDk.*_ga_B3YXRYMY48*MTczMDQyNDE4NS4yNTUuMS4xNzMwNDI0MzQwLjYwLjAuMA..)をご覧ください。


原文: [6 Lessons IT Leaders Can Learn From Top Executive Chefs](https://blog.dataiku.com/6-lessons-it-leaders-can-learn-from-top-executive-chefs)