自動車OEMの全社AI戦略（アドミ・設計・製造など10領域）の投資戦略の立案・実行・実装・成果創出

全社でAIを活用したトランスフォーメーションを目指していくにあたって、多くの観点から検討が必要になる一方で、現状オペレーションやビジネスからどのような道筋・実行によりインパクトを出していくかの仕組みが十分になく、変革スピード・成果創出が遅れる恐れがあった。

• 機能軸/縦割りの組織・企業風土である為、全社横断機能としてのAI COEがなければスケールしない
• AI活用を実際に行い、効果刈り取るドメイン側の取り組みに対する推進体制・危機感が個別に異なる
• 日進月歩のAI技術進化の中で、中長期目線に立った技術戦略・ロードマップ作成が困難
• 従業員のAIリテラシーが全体的にまだ低く、AIツールを開発・展開したとしても十分に活用できない恐れ（開発・企画人材も不足）

全社ですでに多くのAI開発やその統括部所が乱立している中で、組織統合を図るよりも、役割を明確にしながら実を取るアプローチを採択。①戦略、②アプリ、③基盤、④データ、⑤ガバナンス、⑥人材育成ごとに社内で役割を明確にしたうえで、関連性が強い領域では間を取り持ち、大きな取り組みとして成果をより出す体制に誘導していった（以下は例）。

• 各ドメインのAI推進リーダー（常務～部長級）ごとに、AI COEより右腕を派遣し、戦略・戦術立案・実行を支援
• Physical AI、量子ｘAIなど、先端領域に関しては、他社ベンチマークや技術トレンドを踏まえて、投資すべき領域を見極め、先端・先行開発を実施
• 人事領域とも連携し、従業員のAIリテラシーを高めるために、共通業務を効率化するAIツール（議事録/資料レビュー等）を全社に展開するプラットフォームを推進するとともに、それらの人材が企画もできるように環境を整備　など

グロービングはAI COEに幹部職に出向者を輩出し、クライアントの推進責任者とJI型としてプロジェクトを推進。すべての領域に対して責任をもって実行を行っている（以下は実行例）。

1. 全社AI開発の集約・大玉化による重複投資の削減・リソース最適化　→　1000億円規模の重複投資を抑制
2. AI推進を担う各ドメインリーダーの右腕として、ドメインごとのAI戦略・戦術を支援　→　戦略・戦術に基づく各ドメイン側での推進体制構築・実行に直結
3. Physical AI始めとして技術ロードマップの作成支援　→　先端領域の投資計画・実行に直結
4. アドミ・共通業務効率化に関連する全社ツールの集約・展開プラットフォームの構築　→　現状、１万人以上の従業員がプラットフォームを活用