グロービング、スモールミーティングを開催　AI時代の企業競争力を支える暗黙知プラットフォーム構想

アナリスト・機関投資家向けスモールミーティング

納博司氏（以下、納）：みなさま、こんにちは。いちよし経済研究所の納です。本日はお忙しい中、ご参加いただきありがとうございます。

最近、AIについてさまざまな議論がありますが、本日はAIそのものだけでなく、特にAIが企業の業務や意思決定にどのように入り込み、企業の働き方や組織のあり方がどのように変わっていくのかという観点で議論したいと思っています。

特にグロービングさまは、企業のAI実装の現場を数多くご覧になられていると思いますので、今日はぜひ実務の視点も含めてお話をうかがえれば幸いです。

私は中小型株を中心にITサービスの一部をカバーしているアナリストです。コンサルティング業界に非常に詳しいわけではありませんので、ぜひみなさまから積極的にご質問やご意見をいただけるとありがたいです。よろしくお願いします。

田中耕平氏（以下、田中）：グロービング株式会社代表取締役社長CEOの田中です。それでは、私から少しお話しし、その後はQ&A形式で進め、ご理解を深めていただければと思います。

データの価値の変化と生成AIのレイヤー

生成AIが大きく進歩したことに伴い、データの価値が大きく変化していると思います。その中で生成AIのレイヤーを考えた時、特に直近ではAnthropicの「Claude Cowork」や「Claude Code」、あるいは「OpenClaw」などが登場しています。これにより、どのような分野がAIに代替されると言われているのかについてお話しします。

データの価値の変化については、みなさまもご承知のとおりかと思いますが、基本的にインターネット上にある二次情報は、ほぼ工数をかけずに誰もが集めたり加工したりできるようになってきています。

企業内のデータについても、定型化されたデータは基本的に自動収集や加工の対象となっています。もちろん、AIが外部にデータを出さないように管理され、共有されない仕組みが整っており、企業内でそのようなデータを活用できる状態が整いつつあるのが現状です。

今後、価値が発揮される情報としては一次情報が挙げられます。ビジネス現場においてまだ形式知化されておらず、AIに入れるデータとしても整備されていない暗黙知の部分が非常に重要な価値の源泉になると考えています。

また、暗黙知を形式知に落とし込むだけでなく、AIで収集・加工可能な情報とどのように組み合わせて価値を創出するかが求められるようになってきていると思います。

スライド右側に示している生成AIレイヤーでは、非競争領域と競争領域があります。その上にはGPUやチップ、インフラ・MLOps、AnthropicやOpenAIのLLMモデル、さらに「Salesforce」や「Adobe」など汎用型アプリケーションといったSaaSアプリがあります。

個別アプリケーションに関しては、言い方を変えるとVertical AIと呼ばれる、特定の業務や業界に特化したAIと捉えていただければと思います。

直近で「Claude Cowork」が登場したことで、オレンジ色の矢印で示している領域で置き換えが進むと言われています。つまり、非競争領域である財務、法務、経理などの業務が、基本的にAIですべて代替できるのではないかという可能性が生まれています。

この分野には汎用型のSaaSアプリが含まれるほか、それを構築するSIerやコンサルティング、さらにはBPOも対象になると考えられており、これらがAIにより全面的に置き換わるのではないかと指摘されています。

このため、今回のアンソロピック・ショックのように、SaaSを提供する企業やSIer、AI開発企業、BPO、コンサルティング企業も含めて、市場の中で大きく売られるような状況が生じているのではないかと考えています。

一方で、グロービングが主戦場とする領域は、実は競争領域にあります。定型化された業務ではなく、容易に定型化できない分野です。

企業が競争力の源泉として基本的に持っている業務に対して、AIを活用することがグロービングの主戦場となっています。このような点から見ると、今回のトピックに関連するような対象ではないと考えています。

ただし、今後を含めて考えると、SaaS、SIer、BPO、コンサルティングの市場規模は合計約220兆円とされており、日本国内だけでも約17兆円のマーケットがあると我々は試算しています。これらの分野がAIで置き換えられる可能性は十分にあるのではないかと思います。

グロービングとしては、右側の競争領域において、我々が実際にAIで置き換えていくことを進めていく方針です。

AI活用の類型とGLBの注力領域

AI活用が現在どのように行われているのかについてご説明します。スライドには、クライアントと議論を進める際によくお話しする内容を記載しています。

縦軸は「AI活用のスコープ・深度」で、単発作業レベルなのか、プロセス全体を横断的に見るものなのかを示しています。横軸は「期待効果」で、業務の効率化、競争力の強化・新価値創造を示しています。

「AIに全部置き換えるため効率化できます」という側面もあります。それに加えて、AIを活用することで人の能力をしっかりと向上させていくこと、新しい価値を生み出すことは、当社にとって非常に重要な要素として認識しています。

現在、日本の多くの企業でよく行われていることは、類型1の作業レベルでAIアシスタントを活用する取り組みです。「Claude Cowork」「ChatGPT」「Copilot」などを利用して、さまざまな業務を行っています。

日本企業において、基本的にはそれぞれの現場でそれぞれの担当者が業務効率化を図るかたちで運用しています。

過去にRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と呼ばれる手法がありましたが、いわば「野良RPA」のようなかたちで「ロボがいっぱいできました」といったことがAIでも起こっています。

このようなものは一部の工数を軽減することはできますが、実際に事業価値への大きなインパクトを与える取り組みができているかと言われると、まだそこまでは至っていないのが現状かと思います。

一方で、グロービングがクライアントのお手伝いをしている部分は、作業レベルで単発的にAIを作成したり、PoC（概念実証）を行ったりするところではありません。類型2のプロセス全体を捉え、多様なAIを「マルチAIエージェント」として統合し、人1人分など、人員がプロセス全体で削減できるような取り組みを進めています。

このような取り組みは、日本企業の中でもまだ十分に進んでいないところが多いのが現状です。ここに対して、当社のような企業がしっかりと支援できていることが非常に重要なポイントと考えています。

また、類型3もグロービングが注力している領域の1つです。決算発表資料にも記載していますが、例えば大手自動車メーカーにおいて、人財育成の視点を取り入れたAIの導入に取り組んでいます。

この取り組みがまさに類型3にあたるもので、現場におけるクライアント企業の暗黙知をAIに落とし込み、単なる作業の自動化にとどまらず、人財育成を含めて対応しています。

AIの活用においては、「Copilot」の導入やPoCにとどまらず、しっかりとしたビジネスインパクトを生み出していくことを目指しています。新しい価値によって人の能力を向上させる取り組みに注力しており、このような分野に先進的な企業が取り組み始めたと考えています。

Globe-ingとは

ここで、グロービングがどのような会社なのかについて、もう一度しっかりとお伝えします。

これまで基本的には「コンサルティングを行っている」とお伝えしてきましたが、実際には新しいJoint Initiative型や、AIの活用を含め、まったく異なる事業モデルに取り組んできたという点をあらためてご理解いただければと思います。

したがって、我々はコンサルティングファームではないと考えています。これまで「コンサルティング」とお伝えしていたのは、人材採用を含めてわかりやすさを重視したためです。

しかし、これからはコンサルティングではなく、パーパスにも掲げている「Growth Infrastructure（成長のインフラ）」ということで、企業の成長時におけるインフラとして、クライアント企業に成長基盤を確実に埋め込んでいくことが我々の役割であると認識し、その方向で動こうと考えています。

Globe-ingの提供する成長基盤とビジネスモデルの変遷

我々が提供する成長基盤とビジネスモデルの変遷についてです。我々は、ビジネスモデルを変えている途中であると認識しています。

成長基盤としての提供サービスは、まず従来型の「内なる外」のコンサルティングとして、CxOクラスの伴走者として戦略やDXを支援しています。

現状でもAIを活用しています。これまで若手が行っていた作業をAIが代替する取り組みは従来お伝えしているとおりですが、3人で実施していたプロジェクトを2人で回せるようになるなど、効率化が進み、事業価値を高めることも含めて同じインパクトを出すことができます。

その結果、クライアントからいただく報酬は変わらずに、効率化した支援を提供しています。

今後はさらにこれを推進し、3人で実施していたプロジェクトを2人で回せるようになるところから、2人で複数のプロジェクトを担当できるようにしていきます。AI活用を強化すれば、さらに効率的にプロジェクト運営ができるようになると考えています。

Joint Initiative型のコンサルティングでは、経営人材をクライアント企業に送り込み、経営者の右腕として事業の立ち上げや全社変革をハンズオンで実行・推進していきます。この数年で、出向も含めてクライアント企業に経営人材を送り込む取り組みを開始しています。

将来的にAIを活用したコンサルティングを取り入れていく構想がありますが、Joint Initiative型のコンサルティングにおいては、最終的に人による業務が残る部分もあると認識しています。その際に、経営者の右腕としてしっかりと経営人財が参画する部分は、今後も継続して残っていくと考えています。

そのため、ここは当社の事業ドメインとして重要です。また、新たなサービスとして暗黙知プラットフォームがありますが、AIやクラウドプロダクトを統合していくことを将来的に視野に入れています。

これが実現した際にも、業界や事業を深く理解していることが重要と考えます。したがって、経営人財をクライアント企業に送り込む取り組みは、今後さらに増やしていく方針です。

最後に「AI/クラウドプロダクト」から「暗黙知プラットフォーム」としていますが、先ほどもお話ししたとおり、データの価値が大きく変化してきている中で、特にまだデータ化されていないものの、人々の営みの中で非常に重要な競争力の源泉となる暗黙知を取り込んだAIプラットフォームの立ち上げを推進しています。

その一歩目として、現在は共同開発型で個別アプリを開発しています。現状、自動車関連企業や電機関連企業の調達子会社などと協力し、Vertical AIと呼ばれる業務や、クライアントに特化したソリューションの共同開発を進めています。

コンサルタントとAIエンジニアが一体となり、業務内容を深く理解した上で事業へと落とし込んでいくAI開発やプロダクト開発を行っているところです。

これは、Palantir Technologiesが言及するような「FDE（Forward Deployed Engineer）として顧客の現場に深く入り込んでいく」という考え方と我々も同様の取り組みを行っていると考えます。

将来的には、AI技術の進展によりアプリの開発速度が飛躍的に向上すると見込んでいます。それに伴い、現在進めているVertical AIの開発や、暗黙知を形式知化する取り組みを含め、自社内でプラットフォーム化を図る予定です。

このプラットフォームを利用することにより、ビジネスへのインパクトをしっかりと出し、従量課金モデルへ移行していくことを考えています。従量課金モデルですので、単にユーザー数やライセンス数に基づくものではなく、実際に提供した価値やビジネスインパクトに基づいて利用料を徴収していきます。

将来的には「内なる外」のコンサルティングは少し残ると思いますが、大幅に縮小する予定です。

一方で、Joint Initiative型の取り組みは、経営者の右腕として企業内部に深く関与し、専門知識やドメインナレッジを蓄積していくため、暗黙知プラットフォームのさらなる強化にもつながります。したがって、この部分は引き続き維持していく考えです。

最終的には人工（にんく）を超えて、Vertical AIや暗黙知プラットフォームの利用料によりビジネスを拡大させることが、当社が目指すビジネスモデルです。

したがって、SaaS、SIer、BPO、コンサルティングといった世界で約220兆円、日本では約17兆円のマーケットを、グロービングが順次完全代替していくことを目指すのが我々の狙っているビジネスとなります。

今回のプレゼンテーションは以上です。

ディスカッション

納：ディスカッションに移ります。今回はテーマを3つに分けています。

1つ目のテーマは、企業がAIを実装する中で、AIに代替される領域とそうでない領域についてです。どの程度の業務がAIによって代替され、どの程度が残るのかについて、感覚がつかみにくい部分があるため、おうかがいしたいと思います。

ディスカッション

2つ目のテーマは、実際にAIがどのように活用されているのかについてです。先ほど少しお話がありましたが、もう少し詳しくおうかがいします。

ディスカッション

3つ目は、御社がどの方向を目指していくのかについてです。この3本柱で進めていきます。

まず、1つ目の「AIに代替される領域とそうでない領域」からお願いします。AIによってホワイトカラーの業務が大きく変わると言われていますが、実際に企業の現場ではどの業務から変化が始まるのか、今後どの範囲まで変わっていくのかについて教えてください。

御社は実際にさまざまな会社のAI実装に携わっていますので、現場感について可能な範囲でお話しいただきたいと思います。

田中：先ほどお話しした内容にも関連しますが、ホワイトカラーが代替されると言われている中で、特に非競争領域とされるバックオフィス系の業務については、「Claude Cowork」などのAIでほぼすべて対応できるのではないかという声もあります。

ただし、現時点ではAIがすべてを完全にこなせるわけではなく、まだ多くの間違いが発生しており、課題の多い領域です。そのため、AIだけですべてをやり切るには、現時点ではまだ至っていないのが実情です。

一方で、「かなりできるようになっていくだろうな」という兆しも見えてきています。これにより、SaaS、SIer、BPO、コンサルティングの市場価値が変化したことも含め、そのような見方がされているのが現状だと思います。

そのような意味で、AIによる置き換えが進む領域としては、まず非競争領域とされるバックオフィス業務が挙げられると思います。ただし、現時点では本格的な置き換えに至っておらず、まだ端緒の段階にとどまっています。

特に日本では、業務が複雑であることや、データの整備が十分に進んでいない企業が多く存在するため、取り組みが十分に進んでいないのが現状です。

SaaS、SIer、BPO、コンサルティング業界においても、非競争領域とされる分野や、競争領域の中でも定型化され汎用化が可能な業務を扱う部分については、将来的にはどんどんAIに置き換わっていくと考えています。

納：AIの導入プロジェクトを展開していますが、企業側が一番驚くポイントや、逆に御社が驚くポイントはありますか？

田中：それほど大きな驚きはないと思います。2つ目のテーマの「日本企業におけるAI活用の現状と課題」に関連しますが、基本的には、日本の企業でも作業レベルでAIアシスタントを使用しているケースや、「Copilot」を使う取り組みは行われています。

ただし、全然効果を生んでいないケースや、PoC倒れのような状況もあり、「実際に使ってみたけど、全然使えないから使うのをやめました」といった事例がすでに発生しています。

類型2や類型3の領域に踏み込んでいる企業は、非常に大きなインパクトを出すことを目指して動いています。

我々がお手伝いしている類型2に関しては、グローバルに展開している製造業の企業で、非常に重要なプロセスをAIで代替することを含めて推進しています。その企業では、8,000人で行っていた業務を4,000人で対応できるまで効率化し、人員削減につなげることを考えています。

この削減プロセスを最終的に完了させるにはまだ数年は必要ですが、それほど大規模なプロジェクトを計画し、AI活用を推進している企業が増えてきているのが現状です。

暗黙知の形式知化とそれを用いた人財育成については、従前より某自動車メーカーでの事例として、みなさまにもご紹介しています。こちらについては、業務にしっかりと組み込み、人財育成を含めて進めることができています。クライアントから見ても「本当に実現できるのか」と驚かれる点ではないかと思います。

質疑応答：日本における代替のスピード感について

質問者：先ほど「現時点で日本ではAIによる代替が下の領域でさえ始まっていない」というお話がありました。時間軸で見た場合、どの程度のスピード感