2年前、Treasure AI は明確な指針のもとで全社的なAI推進をスタートしました。まず、部門横断の「AI促進チーム」を立ち上げて利用ポリシーを策定。現場への一方的なツールの押し付けを避け、各部門の業務課題に合わせたユースケースを丁寧に整理しました。さらに、IT部門にとどまらず全社へ活用を広げるため、各チームから推進役を募る「AIチャンピオンプログラム」を始動させました。
個々のツールの審査や安全性の担保といった基盤は、すでに整っていました。しかし、組織全体を見渡す「横断的な視点」が決定的に不足していました。ツールごとに管理画面や利用データが分断され、利用管理も各部門任せ。結果として、全社で「誰が・何を・どれくらい使っているのか」という全体像を把握できる人が誰もいない状態に陥っていたのです。
利用状況の集計は手作業に頼り、承認済みツールのリストや社内ポータルのような共通の窓口もありませんでした。方向性は正しく、個別のガバナンスも効いている―足りなかったのは、それらを有機的につなぐ「統合の仕組み」でした。
私たちが構築したもの
その答えは、新たなツールを増やすことでも、ポリシーをさらに分厚くすることでもありませんでした。「2つの利用者層のための、たった1つの拠点」。それが、私たちが構築した「AI Center of Excellence（CoE）」です。日々の業務でAIを活用する現場の従業員と、活用の方向性を定め投資を判断する経営・リーダー層。この双方を支えるために立ち上げました。
AI CoEにアクセスすれば、必要な情報がすべて手に入ります。社内の業務向けに実運用されているAIエージェントや「スキル（Skills）」を網羅した、検索可能なカタログを用意しました。それぞれに推奨の利用手順も記載されているため、「この業務に使えるスキルはないか」と思い立った社員が、わずか数分で実行まで完了できます。使えるツールを探す手段が、属人的な「口コミ頼み」から完全に脱却したのです。
まず注目していただきたいのは、スキルの一覧です。社内で開発した100を超えるすべてのスキルを、一つの社内GitHubリポジトリで管理し、一覧にはほぼリアルタイムで同期しています。スキルは、担当チームやユースケースに応じて、エンジニアリング、カスタマーサポート、プロダクト、セキュリティ、全社共通など、20を超えるカテゴリーに分類されています。一見すると地味な取り組みかもしれませんが、それによって何が可能になるかを考えると、その意味が見えてきます。何がすでに作られ、何がまだなく、どこに不足があるのかを、一か所で確認できるのです。その結果、他のチームが作ったものを知らずに重複開発することを防ぎ、組織として次にどこへ投資する価値があるかを把握できます。分散したリポジトリや個人の頭の中にあった成果が、今では誰もが確認できる共有資産になっています。
また、AI CoE ではガバナンスを「業務現場の導線上」に直接組み込みました。各種AIポリシー、審査プロセス、部門別ガイド、そして「内製か外部調達か」の判断フレームワークを、対象ツールのすぐ隣に配置しています。ルールを現場から遠く離れた別システムに埋もれさせないためです。日々の作業場所からワンクリックで指針を確認できる環境を整えることで、ルール遵守の負担を劇的に減らしました。
さらに、AI CoE は現場の利用データを経営判断に直結するインサイトへと昇華させます。各種AIプラットフォームの導入・利用状況を1つのダッシュボードで常時モニタリングできるため、経営陣は勘や憶測ではなく、実データに基づいてライセンスの更新、ツールの重複排除、投資の拡大を判断できるようになりました。
「見つける、安全に管理する、効果を測定する」。そのすべてが、1か所で完結します。
この統合拠点は、単なる静的なダッシュボードにとどまりません。全社向けの専用Confluenceスペースと連携し、より実践的で深いナレッジも提供しています。現場の具体的なユースケース集をはじめ、Model Context Protocol（MCP）のセキュリティに関するベストプラクティスといった実践的な運用指針、ポリシーや審査基準の詳細ドキュメントなどを網羅しました。そして何より、ツールを整備するだけでは定着は進みません。私たちは「人による支援」も惜しみなく組み合わせています。全社参加のSlackコミュニティや、社内IT（ITS）チームが毎週主催するオフィスアワー（相談会）を運営し、誰もが気軽に質問でき、先行して成果を出した同僚からノウハウを直接学べる文化を育んでいます。
私たち自身も自社製品のユーザー
私たちの AI Center of Excellence（CoE）を支える中核基盤の一つは、自社製品である「Treasure AI iCDP」です。iCDP を自ら活用することで、社内における AI の導入実態や利用状況を、プラットフォームの枠を越えて正確かつ信頼できるデータとして把握しています。
AIプラットフォームは製品ごとにログの形式やレポート体系が異なり、共通のスキーマも存在しません。そこで、自動化されたデータパイプラインを構築し、Claude Code や Treasure Work、その他の社内 AI ツールから出力される利用データを、毎日 Treasure AI iCDP へ同期。統一されたデータモデルへと統合しています。これにより、全社の AI 活用を統括する Enterprise AI 部門は、ツール別・チーム別・時系列の利用実態やトレンドを一貫した基準でモニタリングできる基盤を手に入れました。
そして、そのデータから真の価値を引き出しているのが「Treasure Work」です。iCDPに集約されたデータをTreasure Work上で可視化・分析し、社内全体の AI ツール活用状況を経営陣やリーダー層が直感的に把握できるインサイトへと変換しています。全社員の利用実態を示すテレメトリデータを日次でiCDPに取り込んでいるため、私たちが追跡しているのは単なる「点」の数値ではありません。日々のデータを時系列で蓄積した「線」です。これは、「今週、何人が AI を利用したか」を見るのと、「1年を通じて AI の導入・定着がどのように進展しているか」を追うことの決定的な違いです。前者は単なる現状確認にすぎませんが、後者はEnterprise AI部門が全社戦略を舵取りし、投資対効果（ROI）を検証し、活用が進んでいないツールや機能の重複を洗い出し、集中的なトレーニングが必要な領域を特定するための、本質的かつ長期的な視座をもたらします。
これは、自社製品同士のシームレスな連携がもたらす価値を象徴する実践例です。Treasure AI iCDPがセキュアでガバナンスの効いたデータ基盤を提供し、Treasure Workがそのデータを分析・可視化してアクションへと昇華させる。この連携によって、全社規模で AI トランスフォーメーションを牽引する推進者たちを強力に支え続けています。
2つの利用者層にもたらされた、それぞれの変化
日々 AI を実務で使う現場の従業員にとって、この変化は「業務上の摩擦（フリクション）の解消」を意味します。かつては人づての口コミ頼みだったツールの発見は、ベストプラクティス（ゴールデンパス）を備えた検索可能なカタログへと進化しました。業務でつまずいた際も、周囲に聞いて回ることなく、AI CoE の中で数分あればセルフサービスで解決できるようになっています。各種ポリシーや利用ガイドがツールのすぐ隣に配置されているため、「ガバナンスに沿った正しい道」と「最も手軽で使いやすい道」がついに完全に一致したのです。
一方、AI の活用を舵取りし、投資を担うリーダー層にとって、この変化は「圧倒的な可視性」をもたらしました。以前は個別のアプリケーションにデータが分散し、手作業で、良くて四半期に一度しか把握できなかった利用実態が、今では1つの画面に日次で更新され、時系列のトレンドとして可視化されています。これまで行き場を失っていたガバナンスに明確な拠点が生まれ、契約更新や重複ツールの整理、投資の拡大といった判断が、勘ではなく客観的なデータに基づいて下せるようになりました。
同じ1つのプラットフォームでありながら、2つの利用者層にまったく異なる価値をもたらす―これこそが、私たちが当初から目指していた本質です。
これは、まだ「バージョン1」にすぎません
ここでご紹介した取り組みはすべて「バージョン1」であり、それは意図的な選択です。最大の目的は、「全社で統制された、AI のための統合拠点が実際に機能する」という事実を証明することにあり、その狙いは見事に達成されました。この確かな土台をもとに、私たちの Enterprise AI 組織はさらに歩みを進めています。ツール別・チーム別の詳細なコスト追跡や、AI が創出した価値と投入コストを直接紐づける本格的な ROI（費用対効果）測定。さらには、「どれだけ使われているか」だけでなく「どれだけの価値を生み出しているのか」に答える、次なるインサイトの創出へと進化を続けます。基盤はすでに整いました。これからの改善を重ねることで、その精度はさらに研ぎ澄まされていきます。
真のトランスフォーメーションとは
2年間の試行錯誤を経て私たちが痛感したのは、必要だったのは新たなAIツールを増やすことではなく、「AI活用を一元化するたった1つの拠点」だったのです。現場の従業員が最適なツールを即座に見つけられ、経営陣が組織全体の盤面を一目で見渡せる場所。私たちはそれを創り上げました。バラバラに散らばっていた点が1つのシステムへと結実したこと―それこそが、すべての決定的な違いを生み出したのです。
