AI 時代に向けたオペレーティング モデルの再構築 ― フロンティア組織のアプローチ

著: ジャレッド スパタロー (Jared Spataro) AI at Work 担当チーフマーケティングオフィサー

※本ブログは、米国時間 2026 年 5 月 5 日 (火) に公開された “How Frontier Firms are rebuilding the operating model for the age of AI ”の抄訳を基に掲載しています。

現在、どのソフトウェアエンジニアリングチームと時間を共にしても、注目すべき明確な変化が見えてきます。ここ数年で、ソフトウェアの開発手法は、人と AI エージェントの協働における 4 つの明確なパターンへと移行してきました。そして同じパターンが、企業の他の業務領域にも広がり始めています。

• Author (作成者) ― あなたが作業の主体となり、必要に応じて AI を活用します。たとえば、コードの一行や文章、グラフの作成などの作業支援として AI を取り入れます。

• Editor (編集者) ― あなたが目的や方向性を定め、AI が初稿を作成します。あなたはその内容を確認、編集し、承認します。

• Director (ディレクター) ― あなたが仕様を定め、タスク全体を AI に任せて実行させます。処理はバックグラウンドで進みます。

• Orchestrator (オーケストレーター) ― あなたがワークフロー全体の仕組みを設計し、複数のエージェントを並行して動かします。例外やエスカレーションが発生したときだけ、あなたに通知が届きます。

あらゆるビジネス リーダーは、世界が変化していることを認識していますが、その変化にどう対応すべきかについて明確な見通しを持っている人はそれほど多くありません。こうした状況において、出発点となるのが、この 4 つのパターンです。リーダーに求められる本質的な取り組みは、これらの協働パターンを軸として、自社のオペレーティングモデルを再設計することにあります。

エージェントの活用が進んでも、人の関与がなくなるわけではなく、そのあり方が変化していきます。人が自ら担う実務レベルの段階的な実行作業は減少し、一方で、方向性の設定、基準の定義、成果の評価といった役割の重要性が高まります。

最終的な目標は、すべてのタスクや業務プロセスを第 4 のパターンに移すことではありません。重要なのは、各ワークストリームに最適な協働パターンを見極め、それに基づく明確な判断軸を組織として持つことです。これはリーダーに求められる重要な役割です。こうした考え方を体現したものが、フロンティア組織です。つまり、リーダーが機能横断で意図的に業務を設計し、成果に応じて人の関与の度合いを適切に見極めている企業を指します。

データが示すもの

2026 年版 Work Trend Index 調査は、この変化が職種や業界、役職を超えて進んでいることを裏付けています。マイクロソフトでは、匿名化された Microsoft 365 の数兆件にのぼる生産性シグナルを分析し、AI を業務で活用している 10 か国 20,000 人の従業員を対象に調査を実施しました。さらに、AI、業務、組織心理学の第一線で活躍する有識者にもヒアリングを行い、データから得られた知見を読み解き、今後の方向性を見極めるための示唆を得ました。その結論は一貫しています。もはや制約となっているのは「人が何をできるか」ではなく、「人を中心にどのように仕事が設計されているか」であるという点です。

• AI は個人の可能性を引き上げます – Microsoft 365 Copilot における 100,000 件以上のチャットを対象に、プライバシーに配慮して分析した結果、全会話の 49 %が認知的な業務を支援していることがわかりました。具体的には、従業員による情報分析、課題解決、評価、創造的思考を後押ししています。この変化はすでに成果にも表れており、AI 利用者の 58 %（日本 43 %）が「1 年前にはできなかった仕事を生み出している」と回答しています。この割合は、調査対象の中で最も高度に AI を活用しているフロンティア プロフェッショナルでは 80 %（日本 71 %）に達しています。さらに、AI の活用が広がる中で重要となる人間のスキルについて尋ねたところ、最も多く挙げられたのは次の 2 つでした。AI のアウトプットの品質を管理するスキル(グローバル 50 % / 日本 51 %) と、情報を客観的に分析し、根拠に基づいて判断する批判的思考(グローバル 46 % / 日本 37 %) です。

• トランスフォーメーションのパラドックス –  組織の中で、成果を求めるプレッシャーと変革を進める力がせめぎ合う局面が生まれています。調査対象となった AI 利用者の 65% (日本 66 %)は、AI を活用して迅速に適応しなければ取り残されることへの不安を感じています。一方で、45 % (日本 30 %) は、AI を前提に業務を見直すよりも、目の前の目標達成に集中する方が安全だと考えています。さらに、たとえ期待した成果に届かなかったとしても、 AI を活用して業務の進め方を再構築することが評価されると答えた従業員は、わずか 13 % (日本 8 %) にとどまりました。AI 導入を後押ししている要因そのものが、同時にその進展を阻む要因にもなっているのです。

• あらゆる組織は学習システムです。 本調査では、AI 活用の成果に対して、文化やマネージャーの支援、人材活用の仕組みといった組織要因が、マインドセットや行動といった個人要因に比べて、2 倍以上大きな影響を与えていることが明らかになりました ( 67 % 対 32 %)。特に明らかになったのは、AI 活用に適した環境の重要性です。具体的には、AI を戦略的な優位性として捉え、実験的な取り組みを後押しする企業文化、AI 活用を自ら実践し、推進するマネージャー、そしてスキルの習得とそれを実践に移す機会を提供する人材施策が挙げられます。本質的な問いは、人材が適切なスキルを持っているかどうかではありません。それを引き出せるように組織が設計されているかどうかです。

今、新たなオペレーティング モデルを構築する企業は、短期的にスピードを高めるだけにとどまりません。より持続的に価値を生み出すための基盤を築き、現時点ではまだ想像できていない方法で価値を創出する組織へと進化していきます。つまり、競合他社よりも速く学び、自らの知見を積み重ねることで、サイクルを重ねるごとに追随されにくくなる組織です。

より詳細な分析については、2026 年版 Work Trend Index レポート (英語のみ) をご参照ください。

Copilot Cowork が支えるフロンティア組織 ― モバイル対応、拡張性、エンタープライズ対応を強化

組織のあらゆるシステムは、人とエージェントを接続されたデータのもとで同じ業務フローに統合し、それらすべてを管理、統制できる基盤がなければ、拡張していくことはできません。Microsoft 365 Copilot は、まさにそのために設計されています。

今回、フロンティア組織のお客様に向けて Copilot Cowork の機能を拡張し、個別の AI タスクにとどまらず、複数ステップが連動する業務にも対応できる新たな機能を提供します。Copilot Cowork は、アプリケーションや業務システム、データをまたいで目指す成果を設定し、業務を委任できるようにします。また、実行のプロセス全体を通じて、適切な方向付けと管理が保たれるよう設計されています。

今回のアップデートでは、iOS および Android 向けの Copilot Cowork Mobile を提供するとともに、組織内のより多くのツールとデータを Cowork での体験に取り込むためのプラグインエコシステムも拡充します。これには、Microsoft Dynamics 365 や Microsoft Fabric などのマイクロソフト サービスにおけるネイティブプラグインに加え、今後数週間以内に提供開始予定のパートナー連携として、LSEG (London Stock Exchange Group)、Miro、monday.com、S&P Global Energy などが含まれます。さらに、各組織は独自のワークフローや専門知識を、再利用可能でスケーラブルなプロセスへと変換するカスタムプラグインを構築することも可能です。加えて、Researcher および Microsoft 365 Copilot Chat におけるフェデレーション型 Copilot コネクタの第一弾が、本日よりHubSpot、LSEG (London Stock Exchange Group)、Moody’s、Notion などのパートナーから一般提供が開始されます。

これらのアップデートにより、Copilot Cowork はタスク単位の支援にとどまらず、マイクロソフトおよびサードパーティのシステムを横断して業務を連携、調整できる、拡張性の高いプラットフォームへと進化します。さらに、Microsoft Agent 365 による管理とガバナンスを通じて、組織は営業、サービス、オペレーションといった中核業務全体で、エージェントの導入と展開を進められるようになります。

これらの製品イノベーションの詳細については、Microsoft 365 ブログ (英語のみ) をご覧ください。

AI はもはや実験段階のものではありません。今、問われているのは実行に移せるかどうかです。従業員はすでに、これら 4 つすべてのパターンにまたがって業務を進めています。あらゆるリーダーシップ チームにとって、その変化に追いつけるかどうかが問われています。AI にアクセスできること自体が優位性となる時代は、長くは続きません。真の差別化要因となるのは、AI を前提に仕事をどのように設計するかです。

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