CIOはなぜAIリテラシーを推進すべきなのか

AI は、組織の能力のルールを電光石火の速さで書き換えています。今日の CIO は、もう少し複雑な課題に直面しています。それは、組織が、生成 AI によって推進される AI 革命を、翻訳で迷うことなく効果的に乗り越えられるようにすることです。 

事実を直視しましょう。[AIリテラシー](https://blog.dataiku.com/the-abcs-of-ai-literacy)は、次回の役員会議で取り上げる単なる流行語ではありません。[2024年の McKinsey の調査](https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai)によると、組織の 65% がすでに AI を定期的に使用しています。CIO はもはや IT インフラストラクチャの守護者であるだけでなく、組織の AI 対応の未来の設計者でもあります。

[→ AIリテラシーバンドルを入手する](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=1a822bec-5904-4886-b419-bbc0220a2aae&signature=AAH58kHadUyM3AYooEVJMfy0m9zQI57D_A&utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F&portal_id=2123903&pageId=185189627191&placement_guid=077df82d-4566-42af-89ca-9c961fe708df&click=0c2a9e2f-3c4e-4fe5-8c3b-cbbfa5b21769&redirect_url=APefjpGspo1MMvjJrZo-7aMrfGWtqYUSNef4NrbqtUUFHAI1C_KfOm6CULTQolxGrDzViPN07S9ter1usncBhjjn6jEJHoRSan7Apn-Ywg-frB7Oyu834lV6kbixkDW0pzXox7e9_bA_hHMn1YbosuGxvwPpC6p_xdvv_yP_gPrU8CMKvc-Qdtq_GDvMZsqLmXBJ541_QEMuxb7K_tUXxnuT2sHVOjkVVdcQR4e6jfAGJgIOW83XdtJ0CZQe6rwJW22JFRuJ_nYv00sGN-CvdD7zNzoYRF7HWKXZ5Ac0ku2kdkgWeqmF9Ss&hsutk=bb38b9574ebf3aa6847d8f49a264a0c3&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2Fwhy-should-cios-champion-ai-literacy&ts=1738302422378&__hstc=186155446.bb38b9574ebf3aa6847d8f49a264a0c3.1722328452120.1738282997176.1738300177337.478&__hssc=186155446.50.1738300177337&__hsfp=2568094683&contentType=blog-post)

## クラウドコンピューティングの料金よりも大きなリスクがある
AI リテラシーを推進することの価値提案は、技術用語にとどまりません。本当に重要なことは次のとおりです。
まず、戦略的価値があります。AIリテラシーがあれば、組織は影響力の大きい AI ユースケースを特定して実装できます。AIリテラシーが高い組織は、AI 投資の可能性を最大限に引き出す立場にいます。技術的な AI機能とビジネス目標のギャップをより効果的に埋めることができ、AIイニシアチブが戦略的目標と一致するようにすることができます。これにより、リーダーは AI強化分析、生成 AI、エージェント システムを効果的に活用し、組織の意思決定を高度な分析から拡張された適応型インテリジェンスへと変革できます。

[ソフトウェア開発](https://docs.google.com/document/d/1QqgdyouM7xSWOUchXxBYezDBPtLyBWvL3HC9elLwPns/edit?tab=t.0)と QA の拡大、[業務運営の効率化](https://www.dataiku.com/stories/detail/roche-boosting-case-law-analysis/?_gl=1*1kn2bsg*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_au*MTIzMjI2MzU3OC4xNzM4MDYzMzQ2*_ga*MjAwNzY3OTI2Ni4xNzM4MDYzMzQ2*_ga_B3YXRYMY48*MTczODMwMDE3Ni4yMy4xLjE3MzgzMDI3NTQuNjAuMC4w)、新製品や新サービスの開発、新たな収益創出機会の開拓、顧客サポート サービスの変革など、これらの高度な AI テクノロジーは膨大な量のデータを処理し、洞察を生成し、[最小限の人間の介入](https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/09/06/agentic-ai-the-next-big-breakthrough-thats-transforming-business-and-technology/)でアクションを起こすことさえ可能で、複雑なワークフロー全体で[リアルタイムのデータ主導](https://www.testingxperts.com/blog/agentic-ai-in-business-industry/)の精度を実現します。

戦略的価値と並んで、AI リテラシーは、組織における責任ある AI 導入とリスク軽減に不可欠です。[Stibo Systems](https://www.stibosystems.com/hubfs/resource-library/en/white-paper/white-paper-ai-high-stakes-gamble-en.pdf)による 2024 年の調査では、ビジネス リーダーの 86% が AI を責任を持って使用する方法に関するトレーニングの強化を希望している一方で、58% が[AI 倫理トレーニングの不足](https://www.carriermanagement.com/news/2024/10/21/267856.htm)を認めていることが明らかになりました。このデータは、AIリテラシーの重要性に対する認識が高まっていることを強調しています。さらに、AIリテラシーのあるユーザーは AI を責任を持って活用する可能性が高く、[悪意のある AI の使用](https://www.lumenova.ai/blog/ai-literacy-ai-risks/)を見抜く能力も高くなります。そして、競争上の優位性もあります。[ある率直な CIO](https://www.evanta.com/resources/cio/blog/3-key-themes-from-cios-on-ai-now-and-in-the-future)が述べたように、「競争上、取り残されるリスクは、どんな脅威よりもはるかに大きい」のです。 

特に生成型 AIプロジェクトについて情報に基づいた意思決定を行うリーダーにとって、AIリテラシーの重要性は強調しすぎることはありません。価値、実装の実現可能性、導入のための UX 設計、リスクのバランスをとる十分な情報に基づいた意思決定フレームワークは、AI 導入の成功に不可欠です。AI リテラシーを備えたリーダーは、次のことを行う準備がより整っています。

1 **価値を評価する**: 特定のビジネス コンテキストにおける生成 AI プロジェクトの潜在的な利点と制限を理解します。
2 **実現可能性を評価する**: 生成 AI システムを実装および維持するための組織の技術的な準備状況を現実的に評価します。
3 **リスクの軽減**: 生成 AI の展開に関連する潜在的な倫理的、セキュリティ的、運用上のリスクを特定し、対処します。
4 **責任ある使用の確保**: 組織内での AI の使用に関して、堅牢なガバナンス構造と責任あるガイドラインを実装します。
5 **導入の促進**: AI 実装ではユーザー中心の設計を優先し、直感的なインターフェースと既存のワークフローとのシームレスな統合を実現します。UX 設計に重点を置くことで、ユーザーの受け入れが大幅に向上し、組織全体での AI 導入が加速します。
6 **イノベーションの促進**: AI 機能を活用して、リスク管理とのバランスを保ちながらイノベーションを推進します。

## 行動に移したくなるような成功事例

すでにいくつかの組織が AI リテラシーのコードを解読しています。 

[ジョンソン・エンド・ジョンソン](https://www.dataiku.com/stories/detail/johnson-and-johnson-vision/?_gl=1*xh2at4*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_au*MTIzMjI2MzU3OC4xNzM4MDYzMzQ2*_ga*MjAwNzY3OTI2Ni4xNzM4MDYzMzQ2*_ga_B3YXRYMY48*MTczODMwMDE3Ni4yMy4xLjE3MzgzMDI3NTQuNjAuMC4w)のビジョンチームは、Dataiku と提携して、2 日間の生成 AI と大規模言語モデル (LLM) のトレーニングとハッカソン イベントを実施しました。このイベントには、営業チーム、サプライ チェーン、デジタル、R&D、テクノロジーなど、会社全体からさまざまな分析およびデータ サイエンス チーム メンバーが参加しました。このストーリーでは、チームが 2 日間のイベントで実用的な生成 AI と LLM のプロトタイプを構築できたことから、実践的な学習とその学習を価値に変える力について取り上げています。

Dataiku プラットフォームで私たちが気に入っていることの 1 つは、Dataiku が提供する継続的な学習機会です。
ジョンソン・エンド・ジョンソン、ビジョン、グローバルデータ＆データサイエンス担当ディレクター、エイドリアン・パンデュロ氏 

次に、世界的な自動車製造会社が 3 日間のハッカソンを開催しました。参加者は 8 か国から 100 人以上が参加し、参加者がわずか 3 時間でシチズン データ サイエンティストになれる実践的な AI トレーニングを継続的に推進しています。ハッカソンのユース ケースのうち少なくとも 3 つは実装され、数百万ドルの利益がもたらされるでしょう。実践的な AI トレーニングには、10 を超えるさまざまな部門の約 200 人が参加しました。 

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/581cb28b-d9d6-1f5e-ab5a-31c2df81b651.png)

最後に、[スタンダード チャータード銀行](https://www.dataiku.com/stories/detail/scb/?_gl=1*xh2at4*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_au*MTIzMjI2MzU3OC4xNzM4MDYzMzQ2*_ga*MjAwNzY3OTI2Ni4xNzM4MDYzMzQ2*_ga_B3YXRYMY48*MTczODMwMDE3Ni4yMy4xLjE3MzgzMDI3NTQuNjAuMC4w)は、コミュニティ主導の学習環境でサポートされるインストラクター主導の学習ジャーニー、ハンズオン セッション、ハッカソン デーを含む、2 か月以内に大規模な AI リテラシーおよびスキル向上プログラムを作成しました。FP&A チームは、100 日間のコーディング チャレンジを作成しました。これは、上級デジタル リーダーからビジネス アナリストまで、チーム全体のスキルが継続的に向上するようにするための呼びかけです。参加者は、#100daysofcode を使用して LinkedIn で共有することが推奨されました。

## 課題を乗り越える
もちろん、[AIリテラシーの実装](https://pages.dataiku.com/ai-literacy-for-it-leaders?_gl=1*1u7wjle*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_au*MTIzMjI2MzU3OC4xNzM4MDYzMzQ2*_ga*MjAwNzY3OTI2Ni4xNzM4MDYzMzQ2*_ga_B3YXRYMY48*MTczODMwMDE3Ni4yMy4xLjE3MzgzMDI3NTQuNjAuMC4w)は、すべてが順調でアルゴリズムが完璧に最適化されているわけではありません。障害に直面することもあります。その対処方法は次のとおりです。

どのように始めればよいかお考えですか? 当社のAI リテラシー バンドルは、 AIリテラシー プログラムを開始および拡張するための包括的なアプローチを提供します。

- 従業員にとって関連性のあるものにする: 終わりを念頭に置いて開始します。ユーザー ジャーニー、つまり AI とデータを扱う際に従業員が必要とする機能、意思決定、インタラクションを検討します。このアプローチは、役割とスキルに基づく学習ジャーニーの作成を導き、組織全体のエンゲージメントを促進するのに役立ちます。
- コミュニティの関与を促進しますか? 他の幹部と協力して、インセンティブ システムと共同学習環境を開発します。ピアツーピア学習と知識共有を奨励して、AI リテラシーを魅力的なものにします。 
- リソースに制限がありますか? 小さく始めて大きく考えましょう。重要なコンポーネントを優先し、徐々に拡大します。さまざまな部門で AI チャンピオンを特定して、取り組みを拡大します。
- 品質に不安がありますか? パイロット プログラムは、本格的な取り組みを始める前に、まずは試すためのものです。参加者からフィードバックを集めて、AI リテラシーの取り組みを継続的に改善し、向上させましょう。
- 率先して行動しましょう。CIO が新しいテクノロジーを採用するのを見ることほど、従業員のモチベーションを高めるものはありません。日々の業務で AI ツールを積極的に活用し、そのメリットを他の人に示して刺激を与えましょう。

## 未来はあなたの次のデジタル変革プロジェクトよりも近い
2026年以降を見据えると、AIリテラシーはオプションではなく、今日のデジタルリテラシーと同じくらい不可欠なものになるでしょう。次の画期的なソリューションを設計するAI開発者であれ、[キャンペーンの最適化](https://www.dataiku.com/stories/detail/system1/?_gl=1*bsdibv*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_au*MTIzMjI2MzU3OC4xNzM4MDYzMzQ2*_ga*MjAwNzY3OTI2Ni4xNzM4MDYzMzQ2*_ga_B3YXRYMY48*MTczODMwMDE3Ni4yMy4xLjE3MzgzMDI3NTQuNjAuMC4w)にAIを活用するマーケティングマネージャーであれ、誰もが自分なりのAIリテラシーを必要とします。AIチャットボットと連携するカスタマーサービス担当者から、AI搭載の予測ツールを使用するCFOまで、AIを理解して効果的に活用することは、あらゆる役割の構造に織り込まれるでしょう。問題は、AIが仕事の一部であるかどうかではなく、自分の立場で優れた成果を上げるためにAIをどれだけ深く理解し、操作する必要があるかです。

AI のこの普遍的な統合には、重大な責任が伴います。責任ある AI の使用に対する重点が強まり、組織は技術的な「方法」だけでなく倫理的な「すべきこと」についても高度な理解を深める必要があります。最前線の管理者から経営幹部まで、すべての意思決定者は、AI 実装の実際的な影響と道徳的考慮事項の両方を把握する必要があります。これは、単に誤用を防ぐことではなく、技術的および倫理的観点から AI アプリケーションを慎重に評価できる組織文化を育むことです。

それだけでなく、AI開発の急速なペースには、進歩に追いつくための継続的な学習と AI リテラシーの継続的な向上が必要です。2024 年には、生成 AI の使用率が 55% から 75% に急増し、組織は 1 ドルの投資に対して 3.70 ドルの収益を達成します。これは、これらのテクノロジーを効果的に活用する上で AI リテラシーが極めて重要であることを強調しています。

AI が驚異的な速度で進化し続ける中、継続的な教育の必要性が極めて重要になっています。[2030 年までに、AI はヨーロッパの GDP に2.7 兆ドル貢献する](https://news.microsoft.com/en-cee/2025/01/08/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/)と予想されています。この可能性を最大限に活用するには、組織は継続的な学習の文化を育み、新しい AI 機能やアプリケーションに適応する必要があります。

## 行動を起こす時が来た
CIO には、組織全体で AIリテラシーを推進するユニークな機会と責任があります。行動を起こすべき時期は、明日でも、次の四半期でも、次のデジタル変革プロジェクトの後でもありません。あるCIO は率直にこう述べています。「AIは私たちとスタッフに非常に強く、急速に押し付けられているため、待つという選択肢はありませんでした。」
では、それは何になるのでしょうか? 組織のためにこれを推進する準備はできていますか? 選択と組織の AI 能力の将来は、あなたの手の中にあります。

## 企業のAIリテラシーの旅を始めましょう
Deloitte の洞察を特徴とするこのリソース バンドルは、スケーラブルな AI リテラシー戦略を構築するための明確なロードマップを提供し、非 IT チームが情報に基づいた意思決定を行い、コストのかかる失敗を回避し、シームレスな AI 導入に貢献できるようにします。
[→詳細](https://pages.dataiku.com/ai-literacy-for-it-leaders?_gl=1*1m5w43b*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_au*MTIzMjI2MzU3OC4xNzM4MDYzMzQ2*_ga*MjAwNzY3OTI2Ni4xNzM4MDYzMzQ2*_ga_B3YXRYMY48*MTczODMwMDE3Ni4yMy4xLjE3MzgzMDM0NTcuNjAuMC4w)を読む

原文:[Why Should CIOs Champion AI Literacy?](
https://blog.dataiku.com/why-should-cios-champion-ai-literacy)