ＡＲアドバンストテクノロジ、東大とAI導入の組織変革を分析

ＡＲアドバンストテクノロジは11月13日、東京大学大学院経済学研究科との共同研究成果を公開しました。
ディスカッションペーパーでは、同社本社部門における生成AIの導入と組織変革を分析しています。
現場の状況を観察しながら施策を更新する、リーダーシップの実践プロセスを示しています。

記事の概要

ＡＲアドバンストテクノロジは、東京大学大学院経済学研究科の大木清弘准教授と共同研究を進めてきました。
成果をまとめた『AI導入の進展とリーダーの認識・行動の変化：組織のAI活用を促す循環的プロセス』が、2026年11月13日に公開されました。
掲載先は東京大学大学院経済学研究科経営教育研究センターのWebサイトです。
研究では、同社本社部門で生成AIなどの利用を促進し、業務へ組み込んだ過程を扱っています。
現場の利用状況の観察や利用者との対話を踏まえ、方針や施策を柔軟に更新する動的なリーダーシップを分析しています。
事例として、コア業務へのAI組み込みや、データに基づく復職者の最適配置を取り上げています。
不確実性のある状況で、リーダーが学習と軌道修正を重ねながら組織を動かすメカニズムを示しています。
同社と東京大学大学院経済学研究科による共同研究は今回が初めてです。

記事のポイント

1. 動的な施策更新： 現場のAI利用状況や技術の進展を観察し、導入方針と施策を継続的に見直しています。
2. 業務へのAI組み込み： コア業務への生成AIの組み込みを進め、AI導入後の活用格差に向き合う実践を分析しています。
3. 組織変革のモデル： 復職者の最適配置などを通じ、AI時代の組織変革に向けた実践的なモデルを提示しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 導入ツールの選定だけでなく、利用状況の観察や対話を通じて施策を更新する責任者の役割まで、AI導入計画に組み込む必要がありそうです。
• 同業の支援事業者： AI活用支援では導入支援の提供にとどまらず、業務への定着度や部門間の活用格差を継続的に測り、組織変革まで伴走する提案が求められそうです。
• 人事・経営企画部門： AI導入後の人材配置を経験や勘だけで決めず、復職者の配置事例のように蓄積データを組織設計へ結び付ける検討が必要になりそうです。

このニュースの背景

生成AIの導入後に、現場での活用格差や利用の伸び悩みが課題になっています。
技術や組織を取り巻く不確実性があるため、導入時に決めた方針を固定するだけでは、現場の変化に対応しにくい状況です。
今回の研究は、利用状況の観察や利用者との対話を起点に、リーダーが施策を見直していく過程に焦点を当てています。
コア業務へのAI組み込みや復職者の配置を扱うことで、AI活用を個別業務の効率化にとどめず、組織運営と結び付けて捉えています。

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