WHITEPAPER 08
AI時代の企業文化は、PIを差し出せる組織かで決まる
共創の前提となる組織風土。人にしかないPIが流通する文化を、CULTURE7で可視化する。
WHITEPAPER 09 / AX FOR REVENUE INSTITUTE
AI時代のマネジメントは、AIとの共創を束ねられるかで決まる
── 共創オーケストレーション：効率化でも個人技でもない、収益進化の経営論
AIを導入した。議事録は一瞬でまとまり、資料づくりは速くなった。それでも、売上の景色は変わらない。問われているのは「AIを使えるか」ではない。AIと人の共創を、組織として、収益のために束ねられるかだ。これは、人をAIで置き換える話ではない。AIと人の境界が動く時代に、人間のPIと意思を開き続けるマネジメントの話だ。
AIを使う組織は増えても、語られるのは効率の山ばかり。差がつくのは、AIとの共創を組織として束ねられるかどうか。
- Pages
- 23 pages
- Edition
- v1.0 / 2026.06
- Reader
- 経営者・CAXO・AI推進責任者
- Publisher
- AX for Revenue Institute × POT Institute
WHITEPAPER 09
AX FOR REVENUE INSTITUTE
AIとの共創をオーケストレーションするマネジメント論。
効率化AIの組織論でもなく、個人の創造の話でもない。AIと人の共創を、組織として、収益のために束ねる。── 収益進化のマネジメントとは、AIとの共創を組織化する技術である。
AlphaDrivePDF · 23P
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01 / 問題提起
AIを導入したのに、なぜ売上の景色は変わらないのか
01
効率の山しか、登っていない
AIで仕事は速く・安くなった。だがそれは「効率の山」の話。新しい売上を生む「進化の山」には、まだ手がついていない。
02
二つの議論が、噛み合っていない
世界の「AIマネジメント論」は効率に偏り、「AI共創の研究」は個人にとどまる。両者を束ねる経営論が、まだ存在しない。
03
放っておくと、答えが似てくる
全社員が同じAIに同じように頼れば、提案は良くなっても組織の答えは収束する。差別化が、静かに死んでいく。
効率の山では、収束が善だ。
進化の山では、収束は、死だ。
02 / 空白地
二つの会話のあいだに、空白地がある
世界の専門家は、いま大きく二つのことを語っている。ひとつは「組織をどう変えるか」、もうひとつは「AIと人が、どう一緒に良いものを生むか」。だが、この二つはつながっていない。
03 / 用語解説
そもそも、「AIマネジメント」と「AI共創」とは
本書が交わらせる二つの言葉を、先に定義しておく。どちらも盛んに語られているが、別々の場所で論じられている。
KEYWORD 01
AIマネジメントとは
AIやAIエージェントを業務に組み込み、組織・人・成果をどう設計して動かすかを問う、経営の営み。
世界の議論は、組織のフラット化やAIエージェントの統制に集まっている。だがその多くは「定義済みの成果を、より少ない人数で効率よく回す」という効率の山に閉じている。
KEYWORD 02
AI共創とは
人とAIが役割を分けて協働し、一方だけでは到達できない新しい価値を生み出すこと（Human–AI Co-Creation）。
価値創造を扱う点で重要だが、研究の多くは「一人の人間と一つのAI」という個人レベルにとどまり、組織論にも収益論にも、まだなり切れていない。
「AIマネジメント」は組織を語るが効率に偏り、「AI共創」は価値創造を語るが個人にとどまる。その交差点こそが、共創オーケストレーションである。
04 / 定義
共創オーケストレーションとは
共創オーケストレーションとは、多数のAIを束ねる技術（AI Orchestration）を拡張し、AIエージェントだけでなく、人間のPI、チームの組み合わせ、組織風土、経営判断までを設計対象に含める考え方である。これは「AIをうまく使う技術」ではない。AIと人の境界が動き続ける時代に、人間のPIと意思が失われないよう、AIエージェント・人間・チーム・組織風土・経営判断をつなぎ直し続けるマネジメントである。
「AIを使えるか」を問う限り、組織の出力は世界の平均へ近づいていく。問われているのは「使えるか」ではなく、誰の、何をAIに注ぎ、それをどう束ねるか である。
個人の創造性を扱う研究はある。組織のフラット化を語る経営論もある。だが、その二つを縫合し、AIとの共創を収益へ接続する設計論は、まだ言葉になっていない。本書はその輪郭を与える。
05 / Contents
この資料で、わかること
- 01
なぜ「AIマネジメント論」と「AI共創研究」は噛み合わないのか
- 02
AI共創研究が示す、マネジャーが見落とす二つの落とし穴（均質化・受動化）
- 03
共創オーケストレーションとは何か ── 定義と射程
- 04
二つの駆動モード（①自律AIエージェントが自走する領域／②AI拡張型の共創者（PIの担い手））の見分け方
- 05
三つの責任粒度（現場・PJ・全社）と、毛細血管モデル
- 06
境界の動かし方（Loop連動）と、CAXO＝横断責任という考え方
事業・全社の共創責任
- Human ── 判断
- 意思・投資・説明責任
- AX ── 処理
- 分析・候補生成・学習整理
PJ・チームの共創設計責任
- Human ── 判断
- チーム設計・境界判断・検証設計
- AX ── 処理
- タスク分解・実験案生成・進捗分析
現場の価値創出責任
- Human ── 判断
- Field/Crazy・顧客反応解釈・最終判断
- AX ── 処理
- 調査・資料化・プロトタイプ・自動処理
実装単位は、部門でも階層でもなく「判断点」である。すべての業務の中に毛細血管のようにAIを張り巡らせ、同時に人間の判断点をどこに残すかを設計する。
続きは、本書で。 → 無料ダウンロード
効率の山は、AIが安く登らせてくれる。
だが進化の山は、束ねられる組織にしか登れない。
06 / 二つの駆動モード
「AIエージェントが自走する領域」と「PIの担い手が主導する領域」を分ける
世界の議論は「人間か、AIエージェントか」に二極化している。だが現場で問うべきは、どちらが優れているかではない。その判断点で、成果は定義済みか未定義か、収束が価値か、多様性と飛躍が価値か——この見極めである。
| 軸 | ① 自律AIエージェントが自走する領域 | ② AI拡張型の共創者（PIの担い手） |
|---|---|---|
| 何をするか | 成果が定義済みの仕事を、人間の監督下でAIエージェントが自走的に処理する | AIを外部拡張としてまとい、自らのPIを注いで新しい答えを生み出す |
| 向く領域 | 効率の山（成果が定義済み） | 進化の山（成果が未定義） |
| 収束（均質化） | 善 ── 最適解へ収束させる | 死 ── 多様性こそが価値 |
| 人間の立ち位置 | 監督者（オーバーサイト） | 共同創作者・PIの注ぎ手 |
| マネジメント責務 | 品質・リスク・説明責任を守る | PIと意思を失わせず、探索・飛躍・検証の場を守る |
②でいう「AI拡張型の共創者」とは、AIによって能力を拡張された、PIの担い手である。プロンプトがうまい人やAIに詳しい人のことではない。AIを外部認知・外部実行・外部対話の拡張としてまといながら、自らの意思とPIを失わず、「なぜそれだけなのか」「自社の現場では何が違うのか」と問い直し、AIを学習範囲の外へ跳ばす人、またはチームだ（多くの場合チームを指す）。AI拡張型の共創者を、PIの担い手であり続けさせること自体が、AI時代のマネジメントの能動的な責務である。
07 / 落とし穴
AI共創研究が示す、マネジャーが見落とす落とし穴
+8.1%
AIのアイデアに触れた書き手は作品の新規性評価が最大8.1%向上。一方で作品どうしは互いに似通い、集合的な新規性は失われるリスクがある ── Doshi & Hauser 2024（短編創作のランダム化実験）
- 1
均質化のパラドックス個人の質は上がるのに、皆が同じAIに頼ると組織の答えは似通う。差別化が静かに消える（de Rooij & Biskjaer（2026）のレビューでも示唆されている）。
- 2
「編集者」に落とす罠AIに先に答えを出させ、人が追認するだけの設計では創造性も自信も落ちる（McGuire et al. 2024）。
- 3
受動化Walton et al.（2026）のHuman–AI協働デザイン研究では、808件のセッションの50%で参加者が受動状態にとどまった。AI共創環境を用意するだけでは、人は自動的に能動的な共創者にはならない。
- 4
“ラクなAI”への逃避摩擦のない心地よい共創ほど、均質化の山へ滑り落ちやすい（Liu et al. 2025）。
各落とし穴への打ち手は、本書で。 → 無料ダウンロード
AIとの共創は、放っておけば
“ラクなほう”へ、そして“似たほう”へ流れる。
08 / 反転
同じ「AIとの共創」でも、二つの山で正反対になる
| 観点 | 効率の山（①AIエージェント自走中心） | 進化の山（②AI拡張型の共創者中心） |
|---|---|---|
| 共創の目的 | 定義済み成果の高速・低コスト化 | 未定義の収益仮説（AI Mutation）の創出 |
| 収束（均質化） | 善 ── 最適解へ収束 | 死 ── 皆が同じ答え＝差別化喪失 |
| 人間の役割 | 監督者 | 共同創作者・PIの注ぎ手 |
| 失敗モード | 統制不全・説明責任の希薄化 | 受動化・均質化・心地よさへの逃避 |
| マネジメントKPI | コスト削減ROI・処理時間 | Revenue ROI ／ 集合的新規性（測定法は未確立） |
進化の山の「組織として、どれだけ多様で新しい収益アイデアを生めているか」を測るものさしを、世界のマネジメント論はまだ持っていない。私たちはそれを仮に「集合的新規性」と呼ぶが、確立された測定法はまだ存在しない。本書はこれを答えとしてではなく、今後取り組む研究課題として提示する。
見立てと成果を分ける。集合的新規性のような研究途上の先行指標や、特性・風土といった見立て指標は、個人の査定や序列化に直接用いるものではない。一方で、Revenue ROI・仮説検証・学習貢献・チーム成果といった成果・貢献指標は、AI収益進化の成果・貢献指標として、将来的に評価・報酬と接続されうる。見立ては可能性を開くために、成果・貢献は、AI収益進化への貢献を報いるために使う。
09 / 信頼性
誰が、何に基づいて書いたか
- 発行
- AX for Revenue Institute × POT Institute（株式会社AlphaDrive）
- 編集主幹
- 麻生要一（AlphaDrive CAXO）／ POT Institute
- POTの役割
- AI時代に人間のPIがどう表出し、AIでどの特性が開くかを研究する。アセスメント提供にとどまらない。
- 実装基盤
- 260社を超える大企業の事業創出と、23,800を超える事業プロジェクトへの伴走から得た実装知見
- 学術的根拠
- AI共創・組織行動に関する複数の研究に基づく（Doshi & Hauser, de Rooij & Biskjaer〔査読前〕, McGuire, Walton, Liu, McKinsey, HBR・BCG ほか）
- 姿勢
- 依拠する研究の限界（査読前・概念実証・測定の限定）も明示する、検証に開かれた論考。売り込み資料ではない。
- 関連書籍
- 麻生要一『AI収益進化論』（2026）
10 / 分岐
誰が、この共創を束ねるのか
効率の山
COO ── オペレーションの最適化
定義された業務を回す営み。世界はCOOがC-suiteで最も重くなると予測した。これは効率の山を磨き上げる、確かな仕事である。
二つの山を横断
CAXO ── AI変革と収益進化を横断接続する責任
CEOの事業の意思、COOの実行構造、CTO等の技術・データ基盤を、AI変革と収益進化の文脈で横断接続する責任。新設役職である必要はなく、企業の成熟度やテーマによって、CEO自身・COO・CTO・CHRO・CIO/CDOが実質的に担うことから始められる。
同じAIでも、束ね方しだいで効率の山にとどまるか、進化の山を拓くかが分かれる。分岐をつくるのは、AIではなく組織の側である。
あなたの組織は、どちらの山を登っているか。
無料でダウンロード効率の山には、COOがいる。
だが二つの山を横断し、人間のPIを開き続ける責任には、まだ多くの企業で名前がない。
11 / FAQ
FAQ
- Q. 共創オーケストレーションとは何ですか？
- AIと人の共創（人とAIが新しい価値を生むこと）を、個人ではなく組織として、収益のために束ねる技術です。多数のAIを束ねる「AI Orchestration」を、人を含むチーム全体へ拡張した考え方です。
- Q. 「①自律AIエージェント」と「②AI拡張型の共創者（PIの担い手）」はどう違いますか？
- ①は成果が定義済みの仕事を、人間の監督下でAIエージェントが自走的に処理します。②は成果が未定義の領域で、AIに能力を拡張された人やチームが、自らのPI（人にしかない知恵）を注いで新しい答えを生みます。その判断点をどう動かすかが、最重要の設計判断になります。
- Q. なぜ「みんなが同じAIを使うと差別化が消える」のですか？
- 研究（Doshi & Hauser 2024 ほか）は、AIに頼ると個人の質は上がる一方、出力が似通う「均質化」が起きることを示しています。処理時間やコストの指標には現れない、見えにくい経営リスクです。
- Q. 集合的新規性は、測れるのですか？
- 組織全体が生む新しいアイデアの多様性を測るものさしですが、確立された測定法はまだありません。本書はこれを答えとしてではなく、今後取り組む研究課題として提示します。
- Q. CAXOとは何ですか？
- CEOやCOOに代わる上位役職ではありません。事業の意思・実行構造・技術基盤を、AI変革と収益進化の文脈で横断接続する“責任”の名前です。企業によっては、CEO・COO・CTO・CHRO・CIO/CDOが実質的CAXOとして担うことから始められます。
- Q. これは、新しい評価軸で人を序列化する話ですか？
- いいえ。特性・風土・集合的新規性のような見立て指標は、査定に直結させず、機会設計やチーム設計に使います。報われるのは成果（仮説検証・学習貢献・Revenue ROIなど）です。見立てと成果を分けるのが本書の立場です。
- Q. AIに任せると、人の役割は消えませんか？
- ①に任せられる仕事は増えますが、進化の山では人のPIが価値の源泉です。役割は消えるのではなく、②（AI拡張型の共創者）へ移っていきます。
12 / Download
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WHITEPAPER 09
AX FOR REVENUE INSTITUTE
AIとの共創をオーケストレーションするマネジメント論。
効率化AIの組織論でもなく、個人の創造の話でもない。AIと人の共創を、組織として、収益のために束ねる。── 収益進化のマネジメントとは、AIとの共創を組織化する技術である。
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- AI共創研究の引用
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