多くの人々や組織が、AIによる破壊的な変化のペースに圧倒され、混乱しているか、あるいは完全に思考停止に陥っているように見受けられます。変化の大きさを正しく認識できていないケースもあれば、事の重大さは理解していても、分析に時間をかけすぎて身動きが取れなくなっているケースもあります。そして、行動を起こしている少数の人々でさえ、主体的というよりは防衛的な反応に留まっていることが多いのです（「とりあえず全社員にCopilotを導入しなきゃいけないんだよね？」といった具合に）。
チームのメンターとして信頼をいただいている私には、彼らが「現在の課題」だけでなく、「明日の不確実性」にも備えられるよう導く強い責任があります。
根本的な問題は、組織がAI導入を「直線的な計画」として扱おうとしている点にあります。しかし、それは間違いです。これは「複雑適応的な課題」なのです。 今後数ヶ月（数年先は言うまでもありませんが）AIがどう進化するかを正確に予測できない以上、従来の意味での「計画」によって成功へ辿り着くことはできません。私たちは不確実性を受け入れる必要があります。必要なのは、短いフィードバックループ、失敗しても安全な実験、そして高速な学習です。
私が今回設計したワークショップは、まさにチームがこれらを実践できるよう支援するためのものです。「誰も未来を知ることはできない」という前提に立ちつつ、それでも価値を最大化し、リスクを最小化するために有意義な行動をとることは可能です。
以下に、その進め方をご紹介します。
ステップ 0：枠組みを決める（フレーミング）
タイムボックスを定義し、参加者を選定します。最低でも2時間、理想的には4〜8時間を確保することをお勧めします。急かされていると感じずに生産的な議論を行うために必要な時間は、参加人数、視点の多様性、参加者間の認識がどの程度揃っているかによって変わります。
このワークショップは、個別の開発チーム、経営陣、あるいは同様の課題や目標を共有するコミュニティなど、あらゆる種類のチームに有効です。
ステップ 1：舞台を整える
参加者を集め、「時間軸（Time Horizon）」を設定します。議論するのは「今後数ヶ月」のことなのか、それとも「今後2年間」のことなのかを決めます。
- 緊急度が高い場合: 競合他社や市場の変化によるプレッシャーがある場合は、短い期間（3〜6ヶ月）を設定します。
- 戦略的な焦点: 長期的な方向性を決定する経営層が集まる場合は、長めの期間（1〜2年）を設定します。
注: 2〜3年先以上の設定はお勧めしません。昨今の状況では、それ以上先の話をしても貴重な議論の時間を無駄にする可能性が高いからです。
ステップ 2：インサイトを集める
設定した「時間軸」の中で、AIの爆発的な普及によって起こりうると考えられる出来事、変化、マイルストーンを書き出す時間を設けます（沈黙の中で各自作業させます）。技術面だけでなく、運用面、法的側面、組織文化的な側面など、広い視野で考えるよう促してください。
例：
- 「Level 1カスタマーサポートが完全に自動化される」
- 「AIコーディングエージェントにより、機能開発のスループットが500%向上する」
- 「自社のエージェントの一つが、深刻な個人情報の流出を引き起こす」
ステップ 3：共通認識を築く
全員に見えるように、大きな2軸の図を描きます。
- 横軸（発生確率・Likelihood）： 左側「極めて投機的（10%未満）」〜 右側「ほぼ確実（90%以上）」
- 縦軸（望ましさ・Desirability）： 下側「甚大な損失（デメリット）」〜 上側「甚大な利益（メリット）」
参加者に自分の出した項目を一つずつプロット（配置）してもらいます。ここからが本番です。議論は歓迎しますが、厳密さにこだわりすぎないようにしてください。私たちは会計処理をしているのではなく、「不確実性のマッピング」をしているのです。 もしグループ内で特定の項目（例：「Level 1サポートの自動化」）について意見が大きく割れた場合は、以下のように分解してみてください。
- 「Level 1サポートのコストがほぼゼロになる」（高い望ましさ）
- 「Level 1サポートスタッフの再教育・再配置への投資が必要になる」（低い望ましさ）
ステップ 4：「どう行動するか」を探る
状況のマッピングができたら、次はどう行動すべきでしょうか？ 各象限を使って戦略を定義します。
- 右上（確実性が高い ＆ 有益）：活用する（EXPLOIT）
- 重要な問い: 「どうすれば、この利益を今すぐ享受できるか？」
- 左上（不確実だが ＆ 有益）：探る・実験する（PROBE）
- 重要な問い: 「どうすれば、これが実現する確率を高められるか？」
- 左下（不確実だが ＆ 有害）：監視する（MONITOR）
- 重要な問い: 「どうすれば、これが起きない（不確実な）ままでいさせられるか？」
- 右下（確実性が高い ＆ 有害）：緩和する（MITIGATE）
- 重要な問い: 「どうすれば、衝撃を和らげるか、あるいは時間を稼げるか？」
議論の結果は組織やチームによって大きく異なりますが、いくつか例を挙げましょう。
「AIコーディングエージェントにより、機能開発のスループットが500%向上する」 この項目を**「右上（活用する）」**に置いた場合、次のようなアクションが出るかもしれません。
- コンプライアンスのチェックリストを満たす限り、すべてのチームに好きなツールの試用を許可し、予算を割り当てる。
- デプロイ（展開）作業が新たなボトルネックにならないよう、デプロイメントパイプラインの自動化に投資する。
- 採用戦略を転換し、単なるコーディングだけでなく、顧客との対話、製品設計、利用データ分析などに踏み込める開発者に焦点を当てる。
「自社のエージェントの一つが、深刻な個人情報の流出を引き起こす」 この項目を**「右下（緩和する）」**に置いた場合、次のようなアクションが出るかもしれません。
- ユーザーデータに関わるすべての製品変更に対して、厳格な「人間による確認（Human-in-the-loop）」ポリシーを採用する。
- カナリアリリースや迅速なロールバック（切り戻し）手順を可能にするために、デプロイプロセスを再設計する。
- データ暗号化プロトコルの監査を実施する。
ステップ 5：次のアクションを決める
ここまで来れば、壁一面にアイデアが貼られ、切迫感が共有されているはずです。しかし、ここで「12ヶ月のロードマップ」を作ってはいけません。代わりに、アジャイルの原則を適用してください。最も重要な項目を特定し、それを次の「スプリント」や「四半期」のアクションに変換します。 これらのアクションは実験として扱います。「Xを行えばYという結果になると予測する。Z週間後に結果をレビューする」という形です。
最後に
AI分野のイノベーションの速さ、そしてその応用がいかに創発的で予測不可能であるかを考えると、今の予測が外れることは大いにあり得ます。
仮に、Gemini 3 がリリースされる前日にこのワークショップを行い、数日後にもう一度同じことをしたとしたらどうでしょうか。
おそらく、多くの項目は左から右へと移動し、以前の結論のいくつかは、すでに時代遅れになっていたはずです。それが「複雑性」の本質です。
このワークショップで作った「図」に固執しないでください。目的は完璧な計画を作ることではなく、変化を感知し、対応するための「組織的な基礎体力」をつけることです。このボードは定期的に見直してください。
もし、このような対話のファシリテーションに助けが必要であれば、あるいは、これからの荒波を乗り越えるために外部の視点が必要であれば、いつでもご連絡ください。