『正解』を出すのではなく、探索の『型』を作るために－AIで技術を形式知化し、人が「目利き」を担う標準プロセスの構築

既存事業で培った技術の新たな「出口」を見つけ、新規事業を創出する。しかし、新たな事業領域における用途探索は、個人のスキルや経験に大きく依存し、調査のばらつきや膨大な工数が発生するという課題がありました。

パナソニックハウジングソリューションズ株式会社では、この属人的な探索プロセスを「平準化」すべく、AKCELIを導入。初期探索の圧倒的な効率化を実現した一方で、「AIがそのまま意思決定の答えを出してくれるわけではない」というリアルな気付きも得られました。

今回は、R&Dセンター 技術戦略・新ビジネス企画部の浅野様に、導入初期の使用感と、今後の「技術の棚卸し」に向けたリアルな手応えを伺いました。

既存技術を起点に、新規事業の「出口」を探索するミッション

―― まずは、浅野様の所属部署の役割と、現在追っているミッションについて教えてください。

浅野様： 私はR&Dセンター技術戦略・新ビジネス企画部で、新規事業の創出や技術戦略の立案を担っています。

私のメインのミッションは、既存事業で培ってきた多様な技術資産を起点として、新しい事業の創出や、その技術が活かせる新たな「出口」を探索して具現化していくことです 。昨年度は特に、ゼロから技術開発を行うというよりは、今ある技術の可能性を見極めて短期間で事業貢献につなげることに重きを置いた取り組みを推進していました。

「国内住宅」の枠を超えた接点作りと、属人化の解消が課題だった

―― AKCELIを導入する前、事業化を進める中でどのような課題を感じていたのでしょうか。

浅野様： 最大の課題は、自分たちの強みである住宅関連以外のマーケットとの接点が少なかったことです。技術を起点に「非住宅」領域などへ入っていこうとしたとき、どうしても既存の知見だけでは限界がありました。また、これまでの出口探索は個人のスキルや経験に依存する、いわゆる「属人的な要素」が非常に強かったんです。

担当者によって調査の質にばらつきが出たり、膨大な工数がかかったりしていたため、AIを活用して誰もが一定の水準で探索を行える「平準化」を実現したいという思いがありました。

初期探索が圧倒的に効率化でき、スピード感を実感

―― 実際にAKCELIを導入されて、どのような点に具体的な効果を感じられましたか。

浅野様： 何と言っても「網羅的な用途抽出」が非常に効率よく、スピーディーにできるようになった点です。市場と技術を組み合わせたアウトプットの候補を広く抽出する作業において、圧倒的な時間短縮が実現しました。

具体的に言えば、従来なら人が数日掛けて行っていた探索作業も、AKCELIを使えば一時間以内、入力の工夫をすれば数分である程度の形にまで持っていけるようになった実感があります。この「初期調査の再現性」とスピード感は、まさに期待していた通りの成果でした。

「躊躇」のないAIだからこそ得られる、人間の発想を超えた飛躍

―― AIが出力するアイデアの質については、どのように評価されていますか。

浅野様： 面白いのは、AIには人間のような「慎重さ」や「責任感からくる躊躇」がないという点です 。人はどうしても過去の経験から「これは難しいだろう」と無意識に制限をかけてしまいがちですが、AIはフラットに、かつ前向きに可能性を拾い上げてくれる。だからこそ、自分たちだけで考えていたら発想しづらい用途や領域が、候補のリストの中に混ざってきます。

「ズバリの正解がそのまま出てくる」ことを期待すると違うかもしれませんが、自分たちだけでは限定的になりがちな発想を飛ばし、新しい着想を得るためのツールとして非常に有用です。そこから先、どのテーマを進めるべきか「目利き」をしていくのは人間の役割であり、この「発想を飛ばすきっかけ」をAIに担ってもらう、そこに価値を感じています。

浮かび上がった本当の課題は、AI側ではなく「自社技術の整理」

―― 運用を続ける中で、新たに見つかった課題などはありましたか。

浅野様： 正直に申し上げれば、新規事業に直結するアイデアがすぐに出てくる、というわけではありませんでした。使い込むほどに、AIを使いこなすには「インプットする側の準備」が極めて重要だとわかってきたんです。具体的には、自社技術の「棚卸し」と「形式知化」です。

弊社の技術は特定の商品に紐付いた「商品化技術」が多く、それをそのままAIに入れても上手く用途が広がらないことがあります。

他の用途への展開を考えるためには、技術をより「要素技術」として噛み砕き、AIにも人にも伝わりやすい「形式知」として整理し直す必要があります。AKCELIを使ったことで、自社技術をどう整理し直すべきかという内部課題が非常にクリアになりました。

AKCELIには技術情報を入れたとき、強み・弱みをリストアップしてくれる機能もあるので、こちらの本格活用も視野に、今後の活用に活かせればと考えています。

法規制とのマッチングなど、さらなる進化への期待

―― 今後、AKCELIに期待することや改善してほしい点はありますか。

浅野様： データのCSV出力ができることは便利なものの、その後の二次加工に少し手間がかかっているので、そのままの形式でより活用しやすくなるとありがたいですね。また、将来的には自社の技術情報をストックしておき、外部環境の変化と自動でマッチングしてくれるような機能を期待しています。例えば「新しい規制が発表された」という情報をきっかけに、AI側から「その規制には弊社のこの技術がマッチしますよ」と提案してくれるような、攻めの活用ができれば理想的です。

今年度以降は、AKCELIを標準的な「プロセスの一部」として定着させたい

―― 最後に、今後の活用方針と展望についてお聞かせください。

浅野様： 昨年度の検証を通じて、R&DのプロセスにAIを組み込むことの有用性は確信できました。今年度以降は、これを単なるテーマ出しのツールに留めず、出口探索の「標準的なプロセス」として組織に定着させていきたいと考えています。

AIが一定の高い水準で、圧倒的な量のアウトプットを担保してくれる。この強みをプロセスの一部として活用し、人間がより付加価値の高い「意思決定」に注力できる環境を作っていくことで、新規事業の創出を加速させていきたいですね。