企業向けAI検索プラットフォームを展開するHebbiaの創業者、ジョージ・シブルカ氏はこのほど、X（旧Twitter）への投稿で、個人のAI活用による生産性向上だけでは企業全体の成果は伸びないと指摘した。企業向けAIの効果を引き出すには、個人の効率化ではなく、組織全体をどう設計するかという「組織知能（Institutional Intelligence）」が重要だとしている。

シブルカ氏は、この状況を工場電化の初期段階になぞらえて説明した。1890年代のニューイングランドの織物工場では、蒸気機関が電動モーターに置き換わったものの、生産性は約30年にわたり大きく伸びなかったという。

転機は1920年代に訪れた。工場そのものを再設計し、組立ラインを取り入れて初めて、電化の効果が本格的に表れたとする。同氏は「モーターを入れ替えたことではなく、工場全体を作り直したことが本質だった」と述べた。

その上で、現在のAI導入も同じ局面にあると指摘した。同氏は「2026年時点で、AIを使いこなす個人の生産性は10倍になったが、企業全体の成果は横ばいだ。モーターだけを交換し、工場はそのままにしている」との見方を示した。

同氏は、こうした課題を説明する概念として「組織知能」を提示し、今後10年の企業向けAI市場を左右する論点として7項目を挙げた。

第1は「調整（Coordination）」だ。社員がそれぞれChatGPTを使い、ばらばらのやり方で成果物を作る状態は、異なる方向に向かって数千本のオールをこぐようなものだとする。AIエージェントについても、人と同様に役割や責任、連携方法を明確にする必要があるとした。

第2は「シグナル（Signal）」である。AIが大量のコンテンツを生成できる時代には、何かを作ること自体よりも、「何が本当に重要か」を選び取る力が問われるという。同氏は、AIが生成する成果の多くは有用性の低い「スロップ（slop）」だとし、組織AIには、その中から意味のあるシグナルを見つけ出し、予測可能かつ検証可能な形で機能することが求められると主張した。

第3は「客観性」だ。同氏によれば、ChatGPTやClaudeは、利用者の発言に同調しやすい傾向を持つ。組織内で成果の低い社員が「最も賢いAIが自分を支持している」と思い込めば、組織全体の判断を誤らせかねない。このため、組織AIは同意を強めるのではなく、事実や真実を補強する方向で機能すべきだとした。

第4は「競争優位（Edge）」である。個人向けAIが幅広い用途への対応を目指す一方、組織AIは特定分野で競合を上回る優位性の確立を狙うべきだという。Midjourneyが画像、ElevenLabsが音声に特化してきたように、金融、法務、医療など各領域に深く入り込んだソリューションこそが、実際の成果につながると述べた。

第5は「成果（Outcomes）」だ。個人向けAIの価値が時間短縮にあるのに対し、組織AIの価値は売上拡大にあるとする。企業のCEOにとって、コスト削減より売上成長のほうが優先度は高いとの見方を示した。M&Aを例に挙げ、個人向けAIはアナリストの作業スピードを高める一方、組織AIは数百の候補先から本当に買収すべき対象を選び出せると説明した。

第6は「定着支援（Enablement）」である。同氏は、ツールを渡すことと、実際に使いこなせる状態を作ることは別だと指摘した。Palantirが市場急落局面でも高い評価を保ってきた背景はここにあるとし、同社は単なるソフトウェア企業ではなく、「プロセスエンジニアリング」の企業だと位置付けた。組織AIの将来はツール販売そのものではなく、企業がAIを実務で使えるよう業務プロセスを設計することにあるという。

第7は「自律実行（Unprompted）」だ。同氏は、最も価値の高いAIの仕事は、誰かに指示されて初めて動くものではないとする。例えば、ポートフォリオ内の特定企業でキャッシュフロー指標が3カ月連続で悪化している事実を、質問される前に検知し、担当者へ通知するような機能が、組織AIの目指す姿だとした。

シブルカ氏は、個人向けAIが多くの企業にとってAI活用の入口である点は認めつつ、それだけでは変革は半分にとどまると強調した。1890年代の工場が電動モーターを載せただけで30年を費やしたように、現在の企業も同じ過ちを繰り返しているとし、「電気はすでにある。今必要なのは、工場を再設計することだ」と締めくくった。