World Economic Forumは、Rakutenが実践する「AI-nization」戦略を紹介する記事を1月21日公開した。AI変革にはパイロットフェーズを超えた統合運用が必要であると指摘している。今年初めのMITの研究によると、GenAIパイロットプロジェクトの95%が測定可能なビジネスインパクトを提供できていない。
Rakutenは8つのドライバーからなるフレームワークを開発し、ビジョンと戦略、目標設定、AI安全性とガバナンス、顧客重視、テクノロジーの基礎、組織設計、データフライホイール、学習文化で構成される。
同社の「Triple 20」イニシアチブは、マーケティング支出、業務プロセス、ビジネスパートナーそれぞれで20%の効率向上を目標に2024年に設定された。Rakutenは70以上のビジネスとサービスから数兆のインタラクションデータを活用し、月次の全チームAI-nization Asakaiミーティングを実施している。
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Beyond the hype: 8 drivers for true AI transformation in the agentic age
【編集部解説】
今回のWorld Economic Forumの記事は、AI導入における深刻な現実を浮き彫りにしています。MITが2025年に公開した「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」レポートによると、300以上のAI展開、150のエグゼクティブインタビュー、350の従業員調査を分析した結果、GenAIパイロットプロジェクトの95%が測定可能なビジネスインパクトを提供できていないことが判明しました。
問題の本質は、AIモデルの性能ではなく、企業統合の失敗にあります。多くの組織は「取り残される恐怖」に駆られてAIツールを導入するものの、パイロット段階から実運用への移行で躓いています。大企業は平均9ヶ月かけてスケールする一方、中堅企業はわずか90日で達成しているという調査結果も注目に値します。
Rakutenが提示する「AI-nization」の8つのドライバーは、この課題への具体的な解決策を示しています。特に「Triple 20」イニシアチブは、マーケティング支出、業務プロセス、ビジネスパートナーそれぞれで20%の効率向上という明確な数値目標を設定し、2024年に開始されました。2024年末時点で既に半分の10%を達成したとの報告もあり、定量的な目標設定の重要性を実証しています。
記事のタイトルにある「エージェント時代（agentic age）」という表現は、AIの新しいパラダイムシフトを示唆しています。従来のAIが事前にプログラムされたタスクを実行するのに対し、エージェントAIは自律的に目標を設定し、計画を立て、適応的に意思決定を行います。これは単なるタスク実行から意思決定の所有権への拡張を意味し、企業に20〜30%の収益成長と40%のコスト削減をもたらす可能性があります。
Rakutenが強調する「データフライホイール」の概念も重要です。同社は70以上のビジネスとサービスから数兆のインタラクションデータを収集し、AIモデルに継続的にフィードバックしています。これは人間とAIが相乗的に働く循環システムであり、生データを強力な知性エンジンに変換する仕組みです。
ただし、リスクも存在します。AI安全性とガバナンスをドライバーの一つとして位置づけているように、GenAIの推論・会話能力が強力になるほど新たなリスクも生じます。データ品質の問題、スキル不足、レガシーシステムとの統合の複雑さ、組織内の文化的抵抗など、克服すべき障壁は多岐にわたります。
月次の全チーム「AI-nization Asakai」ミーティングという日本的な学習文化の制度化は、継続的な適応を組織に根付かせる興味深いアプローチです。AIは技術的な洗練度ではなく、人間の可能性を増幅する能力こそが真の成功の尺度だという同社の主張は、「Tech for Human Evolution」を掲げる私たちinnovaTopiaの理念とも共鳴します。
【用語解説】
AI-nization（AI化）
Rakutenが独自に定義したAI変革の概念。単なるAIツールの実装やタスクの自動化を超えて、信頼できる有用なAIを組織のあらゆる側面に体系的に組み込む文化的・運用的なシフトを指す。8つのドライバー（ビジョンと戦略、目標設定、AI安全性とガバナンス、顧客重視、テクノロジーの基礎、組織設計、データフライホイール、学習文化）からなるフレームワークとして体系化されている。
エージェントAI（Agentic AI）
従来のAIが事前にプログラムされたタスクを実行するのに対し、自律的に目標を設定し、計画を立て、環境に適応しながら意思決定を行う次世代のAIシステム。単なるタスク実行から意思決定の所有権への拡張を意味し、企業に大幅な収益成長とコスト削減をもたらす可能性を持つ。
パイロットプロジェクト
新技術や新サービスを本格導入する前に、限定的な範囲で試験的に実施するプロジェクト。AI分野では多くの企業がパイロット段階から実運用への移行（スケール）で困難に直面しており、MITの研究では95%が測定可能なビジネスインパクトを提供できていないことが判明している。
Triple 20イニシアチブ
Rakutenが2024年に設定したAI活用による具体的な数値目標。マーケティング支出における20%の効率向上、業務プロセスにおける20%の改善、加盟店およびビジネスパートナーにおける20%の効率向上という3つの20%改善を同時に達成することを目指す取り組み。
データフライホイール
データが継続的に循環し、価値を生み出し続ける仕組み。Rakutenの場合、70以上のビジネスとサービスから数兆のインタラクションデータを収集し、AIモデルに供給。その出力を人間の専門家が検証・洗練することで、モデルの信頼性を向上させ、さらに質の高いデータを生成する好循環を作り出している。
KPI（Key Performance Indicator）
重要業績評価指標。組織やプロジェクトの目標達成度を測定するための定量的な指標。AI変革においては、部門を横断する具体的で定量化可能な目標設定が成功の鍵となる。
【参考リンク】
Rakuten Group 公式サイト（外部）
日本を代表するインターネットサービス企業。Eコマース、フィンテック、デジタルコンテンツ、通信など70以上の事業を展開し、AI-nization戦略を推進中。
World Economic Forum（世界経済フォーラム）（外部）
スイスに本部を置く国際機関。AI Governance Allianceを通じて新技術の責任ある採用を推進するプラットフォームを提供。
MIT（マサチューセッツ工科大学）（外部）
2025年に「The GenAI Divide」レポートを発表。GenAIパイロットプロジェクトの95%が測定可能なビジネスインパクトを提供できていないと報告。
Rakuten Today – AI in 2024（外部）
Rakutenの2024年におけるAI戦略の成果を報告する公式ブログ。Triple 20イニシアチブの進捗やデータフライホイールの実装状況を記載。
【参考記事】
MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing（外部）
MITが2025年8月に発表した「The GenAI Divide」レポートに関する記事。300以上のAI展開等を分析した結果を報告。
MIT Finds 95% Of GenAI Pilots Fail Because Companies Avoid Friction（外部）
Forbes誌によるMIT研究の分析記事。企業がAI導入における「摩擦」を避けることで本格展開への移行に失敗していると解説。
MIT Study: 95% of AI Projects Fail. Here’s How to Be The 5%.（外部）
AI失敗率95%という統計に対する解決策を提示。成功する5%の企業は明確な目標設定、組織全体の連携、継続的な学習文化を持つと分析。
The Future of Autonomous AI in Enterprise Strategy（外部）
エージェントAIが企業戦略に与える影響を分析。企業に20〜30%の収益成長と40%のコスト削減をもたらす可能性を指摘。
Rakuten AI in 2024: A Year of Empowerment（外部）
Rakuten公式ブログによる2024年のAI戦略レビュー。2024年末時点で目標の半分となる10%の効率向上を達成したと報告。
【編集部後記】
AI導入の95%が失敗しているという現実は、決して他人事ではありません。あなたの組織でも、「とりあえずAIを導入しよう」という掛け声だけで、具体的な目標設定や組織文化の変革が後回しになっていないでしょうか。
Rakutenの「Triple 20」のように、明確な数値目標を掲げることの重要性は、規模の大小に関わらず全ての組織に当てはまります。皆さんの会社では、AIプロジェクトの成功をどのような指標で測っていますか？パイロット段階から実運用への「死の谷」を越えるために、今日からできることを一緒に考えてみませんか。
