現場の挑戦を、組織の知見へ

ーーー個々や各プロジェクトの実践を組織全体へ広げるにあたり、どのような課題がありましたか。また、その解決に向けて取り組んだことを教えてください。

　以前からAI活用を広げるための取り組みを進めていましたが、大きく二つの課題がありました。一つは、AI活用を推進しても、その取り組みがどの程度成果につながったのかを客観的に把握しづらいこと。もう一つは、プロジェクトごとにAI活用の浸透度や推進状況にばらつきがあり、全社としての現状を把握できていなかったことです。

　そこで、会社全体のエンジニアのAI活用状況を可視化するため、「生成AI活用レベル」という独自の指標を策定しました。この指標では、全エンジニアのAI活用度を1〜5の5段階で評価し、各プロジェクトや個人の活用状況を定量的に把握できるようにしています。

　あわせて「プロジェクトAI代表制度」をつくり、各プロジェクトからAI活用の推進に意欲のあるメンバーを1名ずつ選出し、毎月の定例会議で「生成AI活用レベル」のデータをもとに、各プロジェクトで実施した施策や得られた結果や課題を共有しています。良い事例があれば他のプロジェクトへ横展開することで全社に浸透していき、現在は全プロジェクトでコーディングエージェントが日常的に活用される文化を醸成することができました。

　また、サイバーエージェントグループには、グループ各社や横断組織で取り組まれたAI活用の事例が数多く集まります。成果につながった成功事例のみならず、期待した効果が得られなかった事例や、運用を通じて見えてきた課題も共有されるため、さまざまな試行錯誤から得られた知見を知ることができます。そこで得た情報をアプリボットへ持ち帰り、AI推進を担うメンバーや各プロジェクトの代表者へ共有しています。アプリボットだけで一から検証するのではなく、グループ内に蓄積された事例を判断材料にしながら、それぞれのプロジェクトに合った施策へ効率的に還元できることは、大きな強みだと感じています。

ーーーAI活用を組織へ広げる過程で、周囲からはどんな反応がありましたか。また、取り組みを支える社内の環境についても教えてください。

　取り組みをはじめる前は、AI活用に抵抗感を示す人も少なくないのではないかと思っていましたが、実際には多くのメンバーが前向きに協力してくれました。特に各プロジェクトの代表者は、通常の業務と並行して一定の時間を使う取り組みにもかかわらず、施策を自分ごととして捉え、プロジェクト内でのAI活用を積極的に推進してくれました。

　さらに、アプリボットではAIによって業務効率化した事例を社内で共有する「AI活用表彰（通称：RRR賞）」を設けています。「Risk」「Return」「Reduce」の3つの観点から、職種を問わず取り組みを募り、選ばれた事例を社員へ紹介しています。成果だけでなく挑戦した過程やそこから得られた知見も組織へ共有することで、次に挑戦するメンバーが新たな取り組みに踏み出しやすい環境づくりにつながると考えています。

　また、代表の浮田をはじめとする役員陣の理解と支援もあり、AIを活用しやすい環境づくりを会社全体で進めることができました。AI関連の取り組みには投資の側面もあるため、新しいツールの導入や検証には迅速な意思決定が欠かせません。役員陣の後押しがあったことで、新しいツールや技術をスピード感を持って試し、その効果を検証できる環境を整えることができました。

2026.08