穂苅 博人：HOKARI HIROTO　AI Specialist

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リバイバルビジョン株式会社 CAIO（Chief AI Officer／最高AI責任者）
企業のAI導入・AI活用支援／AI経営・業務改革／システム構築／AI研修・人材育成

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【自己紹介】
穂苅博人（ほかり ひろと／Hiroto Hokari）は、企業のAI導入・活用を通じて、経営、業務、人材、システムを一体的に見直す企業変革を支援する専門家。リバイバルビジョン株式会社のCAIO（Chief AI Officer／最高AI責任者）として、経営者のAI活用相談から、導入方針の整理、社員教育、業務改善、仕組みづくり、社内への定着までをつなぐ支援に携わっている。専門性の軸にあるのは、特定のAIツールの導入ではなく、AIを日々の経営と業務に組み込んだ会社づくりである。

特徴は、AI研修、業務自動化、システム導入といった取り組みを個別に切り離すのではなく、「AIを前提とした企業」をつくるために必要な要素を、全社的な視点で設計・実装する点にある。経営者自身の学びと理解、経営方針とAI活用の結びつけ、業務フローの見直し、人材育成、データの整備、AIエージェントや業務システムの構築、運用体制づくりまでを、一つながりの取り組みとして捉えている。

相談の出発点は、「自社でAIをどう活用すればよいか」「AI導入は何から始めればよいか」「社員がAIを使える会社にするにはどうすればよいか」といった経営者の疑問。研修が必要なのか、システムを構築すべきなのか、それ以前に仕事の進め方を変えるべきなのかが整理されていない段階から、会社の課題と現場の実務を確認し、取り組むべき内容を具体化する。AIについて誰に相談すればよいか分からない企業に対し、課題を整理するところから、実際の業務に落とし込むところまでをつなぐ支援を重視している。

その際、社員がAIを学ぶことと同じく、経営者がAIへの理解を深めることも重要な取り組みとして位置づけている。経営者自身がAIの可能性と限界を理解し、自社が何を目指し、どの業務を変え、どこに人と時間を配分するかを考える。その判断と現場での実践を結びつけることで、個人の工夫にとどまらない、組織としてのAI活用を目指している。

AIを前提とした会社づくりとは、あらゆる仕事をAIに置き換えることではない。人が判断し、責任を持つ領域と、AIによって支援・自動化できる領域を整理し、人とAIが役割を分担できる業務や組織をつくることである。経営上の目的に合わせて、仕事の進め方、情報の管理、担当者の役割、確認と承認の流れを見直し、AIが企業の活動の中で継続的に機能する状態を整える。

また、AIの操作方法を学ぶ教育と、実際にAIが働く環境をつくる実装を、別々のものとして扱わない。法人向けAI研修やリスキリングによって人材を育てると同時に、業務プロセス、データの置き方、システム、利用ルールも整える。従業員個人のスキルや意欲だけに依存せず、会社としてAIを使いやすく、活用を続けやすい環境をつくることを重視している。

業界ごとの実務に即したAI導入・業務改善も、活動の重要な柱となっている。企業が持つ業界知識や現場経験と、AI活用・業務設計・人材育成の知見を組み合わせ、それぞれの仕事に適した仕組みを考える。一般的なAIの使い方を一律に当てはめるのではなく、業界特有の業務フローや情報の扱い方、組織の体制を踏まえた、業界特化のAI活用を志向している。

さらに、一社での企業変革を、その会社による同業他社への支援や新たな事業づくりにつなげることも視野に入れている。自社でAIを活用する企業が、その実践と業界知識を生かし、業界内のAI導入や業務改善を支える立場へ進む。そのために、支援手法の整理、実装方法の標準化、人材育成、業界パートナーとの協業を重視し、個別企業の変革と業界全体への展開をつなぐことを目指している。

MOTIVATiON Ai（リバイバルビジョン株式会社）

【事業紹介】

企業のAI導入支援、AIコンサルティング、生成AI活用、業務改革、システム構築、AI研修・人材育成を一体的に提供している。中心となるテーマは、AIを一部の担当者や特定の作業だけで使う状態から、経営と現場が連動し、全社でAIを活用できる状態への転換。単発の研修やツールの導入にとどまらず、AIを前提とした会社づくりに必要な方針、人材、業務、データ、システム、運用体制を整える。

AI活用相談・導入コンサルティングでは、「AIで何ができるか」という技術側の話と、「会社として何を実現したいか」という経営側の話を結びつける。経営者や事業責任者との対話を通じて、導入目的、現在の課題、現場の業務内容、組織の体制を整理し、取り組むべき内容と優先順位を明らかにする。AIをこれから導入したい企業に加え、すでに使い始めたものの成果につながっていない企業や、個人の利用から全社的な活用へ進みたい企業の課題にも対応する。

経営者向けの学習・理解促進では、AIの基本的な考え方や活用の可能性だけでなく、経営判断に必要な視点を整理する。自社のどの仕事を変えるのか、何を人に任せ、何をAIに任せるのか、社員にどのような力を身につけてもらうのかを、経営と組織づくりの観点から考える。経営者がAI導入を現場任せにせず、目的や方針を示し、取り組みを判断できるよう、経営者の学びと実際の導入計画をつなげる。

全社的なAI導入の計画づくりでは、各部署の業務や情報の流れを見渡し、部分的な効率化だけでなく、会社全体としての働きやすさや生産性向上を検討する。すべてを一度に変えるのではなく、企業の課題、人員、導入準備の状況に合わせて、優先度の高い領域から段階的に進める。目の前の改善と、その先に目指す組織の姿を結びつけ、研修、業務改善、データ整備、システム構築が別々に進まないよう、一つの計画として組み立てる。

業務改善・業務フローの見直しでは、現在の作業手順、情報の受け渡し、役割分担、確認や承認の流れを整理する。そのうえで、残すべき業務、減らせる業務、まとめられる業務、AIによって支援・自動化できる業務を検討し、仕事の進め方そのものを再設計する。既存の作業をそのままAIに置き換えるだけでなく、重複作業、情報の分散、特定の担当者への依存といった課題も含め、業務プロセス全体の改善と仕組み化を目指す。

法人向けAI研修・企業研修では、経営者、管理職、現場担当者など、それぞれの役割や理解度に応じた学習と実践を支援する。生成AIの基礎理解、AIリテラシー、業務での活用方法、プロンプトの考え方、出力された情報の確認などを、自社の仕事と結びつけて学べるようにする。知識を得ることだけを目的とせず、実際の業務改善に取り組むリスキリングとAI人材育成を通じて、社内でAI活用を進める担当者や推進役を育てる。

人材育成と組織づくりでは、AIを使える従業員を増やすことに加え、誰が導入を進め、誰が業務を管理し、誰が結果を確認するのかを整理する。経営者、管理職、実務担当者の役割を明確にし、学習した内容を共有しながら改善を続けられる体制を考える。個人の使いこなしにとどまらない組織的なAI活用を目指し、業務知識の共有、担当者の育成、運用方法の標準化を進める。

データ整備・情報管理では、社内の情報がどこにあり、誰が管理し、どのように更新されているかを整理する。AIが参照する情報と、人が判断するために必要な情報を明らかにし、データの保存場所、整理方法、共有範囲、更新の手順を設計する。社内ナレッジの蓄積、マニュアルの整備、業務知識の共有をAI活用の土台として位置づけ、担当者の経験や記憶の中にある情報も、組織として活用できる形へ整えていく。

AIエージェントや業務システムの設計・構築では、企業の業務内容に合わせて、AIに担わせる役割と実行する範囲を具体化する。人がその都度AIに指示する使い方に加え、複数の作業をつなぐワークフローや、継続的な業務を支える仕組みとしての活用を検討する。既存のツールやシステムとの関係、情報の受け渡し、担当者の操作方法、処理結果の確認までを含め、実際の仕事の流れに沿った設計・実装を行う。

業務自動化・省力化の取り組みでは、単に人の作業を減らすことだけでなく、仕事の品質や管理のしやすさも重視する。AIに処理を任せる範囲、人が確認するタイミング、例外が起きた際の対応を整理し、現場が仕組みを理解して運用できる状態をつくる。業務の効率化によって生まれた時間や人員を、顧客対応、判断、企画、事業づくりなど、企業が重視する活動へ振り向けられるよう、業務と組織の両面から検討する。

AIの社内定着・運用体制づくりでは、利用ルール、情報の取り扱い、担当者の権限、確認・承認の手順、改善の進め方を整える。AIの導入後も、現場の利用状況や業務上の課題を踏まえて、使い方や仕組みを見直せる状態を目指す。外部の支援がなければ動かない状態に固定するのではなく、社内に知識と実践力を残し、自社で運用・改善を続けられる体制や、段階的な内製化につなげる。

こうした取り組みを通じて支援するのは、個別のAIツールの普及ではなく、企業のDXと経営・業務・組織の変革である。経営者が学び、方針を定め、社員が実践し、その実践をデータやシステムが支える。それぞれの取り組みを連動させることで、AIが日常の仕事に組み込まれ、会社として活用を続けられる状態を目指す。教育だけ、システムだけ、経営への助言だけでは完結しにくい課題に対し、必要な要素を横断して設計する。

業界特化のAI活用では、その業界で事業を営む企業との協業を重視している。業界の実務を理解するパートナー企業と、AI活用・業務設計・教育・実装の知見を組み合わせ、現場に適した導入方法や支援の仕組みをつくる。一社で整えた方法をそのまま他社へ当てはめるのではなく、業界内で共通化できる部分と、企業ごとに調整すべき部分を整理し、他の企業にも展開できる形を目指す。

また、AIを活用した新規事業、業界向けサービス、AI導入支援事業への発展も視野に入れる。パートナー企業が自社の実践と業界知識を生かし、同業他社へのコンサルティング、教育、業務改善、導入支援を担うために、支援内容の整理、実装方法の標準化、人材育成、役割分担を検討する。自社の会社づくりを起点に、その業界の企業変革を支える側へ進むための事業共創を目指している。

一貫しているのは、AIを部分的に導入して終えるのではなく、AIを活用するために会社として何を変える必要があるかを考え、必要な取り組みを実装するという姿勢である。経営者の理解から、業務の見直し、人材育成、データ整備、システム構築、運用への定着までをつなぎ、企業がAIを自らの経営と事業に生かせる状態を整える。特定のツールや一時的な使い方に依存せず、技術や事業環境の変化に合わせて、AIの活用方法を更新し続けられる会社づくりを支援する。