スタートアップにおける全社 AI 推進の体制と進め方の試行錯誤

こんにちは、株式会社ミツモアで、プロダクト本部長をしつつ、全社の AI 推進も対応している白柳 (@yanaemon169) です。

当社では「日本のGDPを増やし、明日がもっといい日になる、と思える社会に」というミッションを掲げていますが、まずは自らの生産性向上から始めるべく、7月から全社的な AI 推進に取り組んでいます。

以前 AIネイティブな組織への道という AI に関する取り組みの記事を公開しましたが、今回は具体的にミツモア内でどのように体制を作り、どのように進め、どんな成果を得たのか、その過程で得た学びを紹介します。

ミツモアの組織構成

まず前提として、ミツモアには大きく3つのプロダクトがあります。

これらの事業本部を横断する形で、マーケティング本部とプロダクト本部が存在し、さらに共通機能として、管理本部、人事本部があります。

これら全体の AI 推進をすべく、8月ごろからプロダクト本部内に全社横断対応する AI 推進グループを発足しました。

非エンジニアの AI 推進リーダーとエンジニア数名のスモールな体制で現在推進を行っています。

AI 推進を始めるにあたり、私たちはひとつの問いを立てました。

「今ある業務を AI で自動化するだけで、本当に意味があるのだろうか？」

単純な自動化は、あくまで現状の延長に留まります。ミツモアは「日本のGDPを上げる」というビジョンを掲げています。そのためには、もっと大きな価値を届けることにフォーカスしなければならない。だからこそ、まず全体をしっかり把握してから見直しを行うというアプローチを取ることにしました。

大企業に比べて今の規模は小さいです。スタートアップならではの動きで、様々なチームへのヒアリングや業務把握を行いながら進めました。

理想を言えば、各事業本部にエンジニアを配置して AI 推進を進められればベストです。しかし現実には、スタートアップにおいて全事業本部・全チームにエンジニアを配置することは難しいです。採用の課題もあれば、リソースの問題もあります。

そこで下記のような体制を取りました。

今後は、採用状況に応じて重要な事業本部にエンジニアを入れていきたいと考えていますが、ファーストステップとしてはこの体制でスタートしました。

当初はボトムアップで現場課題をヒアリングしながら進めましたが、他の業務で忙しく時間が取れないというチームも多々あり、素早く進めるのには限界がありました。

そこでトップダウンでも明確に依頼し、全社に周知しました。スタートアップは特にこの両軸の実行を素早くできるので同時並行で推進しました。

評価制度との接続: ミツモアには「テクノロジーでシンプルに」というバリューがありますが、このバリューを AI 活用の評価軸に組み込み
- 単純に、AI によって今の業務をそのまま置き換えるのではなく、業務全体を改めて整理し、AI を前提として業務フローを置き換えられないかなどを検討
- 業務効率化の観点を持ってもらうよう働きかけ
全体内容共有や依頼事項のチーム展開
- 後述の業務棚卸しの対応などを担当を決めてもらい、依頼事項を展開してもらいながら素早く進められるように

各事業本部に担当者を置いてもらい、まず全業務の棚卸しを行ってもらいました。今行っている業務を Notion データベースにリストアップしてもらいました。

一方で、この業務リストには限界があります。

そのため、このリストを単純に戦略の基盤にするのではなく、「どのあたりを改善すると大きなインパクトが出そうか」という勘所を見つけるための情報として活用しました。詳細が明確で即効性のある改善については、並行して進めていきました。

AI 推進として取り組んだことは大きく3つあります。

成熟度モデルを活用して5段階のレベルを定義し、チームや個人のレベル感を可視化しました。レベルに合わせた活用セミナーを開催し、全社的なスキル向上を図っています。

社内用 Dify を構築しメインのワークフローツールとして利用しています。その使い方を全社に展開しました。ワークフローの作成サポートも実施し、誰でも AI を活用できる環境を整えています。

Notion, Google Drive, BigQuery : 情報の集約
Dify, Zapier : Chatbot や Workflow ツールとしてメインで利用
- Zapier は Dify で対応しきれない Webhook などのために補助的に利用
Claude Code : より柔軟な AI Agent を作りたい時に利用