第一手來源在哪裡？

PR TIMES: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000327.000033909.html

「AI管理」與「AI共創」為何無法契合?

發布 2026年7月7日 22:57 ・ 最後更新 2026年7月9日 01:57 ・閱讀約 9 分鐘・來源：PR TIMES

白皮書《協調AI共創的管理論》 by AlphaDrive AX for Revenue Institute AlphaDrive 公司(總部位於東京都千代田區，代表取締役社長兼 CEO/CAXO:麻生要一，以下簡稱「AlphaDrive」)的 AX(AI Transformation)研究機構 AX for Revenue Institute,與負責變革人才與組織變革研究的 POT Inst

白皮書《協調AI共創的管理論》 by AlphaDrive AX for Revenue Institute

AlphaDrive 公司(總部位於東京都千代田區，代表取締役社長兼 CEO/CAXO:麻生要一，以下簡稱「AlphaDrive」)的 AX(AI Transformation)研究機構 AX for Revenue Institute,與負責變革人才與組織變革研究的 POT Institute 共同發表了研究報告《協調AI共創的管理論》(全22頁、免費)。

主要數據 — KEY FIGURES

8.1%

最大8.1%向上

本書指出，目前各自獨立探討的兩個議題——探討組織扁平化與代理人控制的「AI管理(AI時代的管理)」,以及探討人與AI如何創造新價值的「AI共創(Human–AI Co-Creation)」—— 之間存在脫節，並將兩者的交集定義為「共創協調(Co-Creation Orchestration)」的經營理論。

▶︎下載請點此:『協調AI共創的管理論』

本新聞稿重點

「AI管理」偏重效率,「AI共創」僅限於個人。能夠橋接兩者，並將AI與人的共創「作為組織、為了收益」整合起來的管理理論，尚未成形。

AX for Revenue Institute 將此空白領域命名為「共創協調」,並將其置於AI時代管理的核心。

關鍵不在於用AI取代人類。在成果已定義且收斂即是價值的場合,1自主執行型AI代理人(定義成果的執行者)在人類監督下自主運作。另一方面，在成果未定義且多樣性與飛躍是價值的場合,2AI擴充型共創者(PI=現場直覺與超越常識的發想的執行者)將持續注入其意志與PI。在AI時代，新的管理責任在於以「判斷」的粒度而非業務或部門來區分這兩者，並根據本書定義的AX for Revenue Loop持續更新。

橫跨此責任的是CAXO。然而,CAXO並非取代CEO或COO的更高職位。其角色在於連結現有CxO的責任與AI變革及收益演進的脈絡，在某些企業，可由經營層以「實質CAXO」的身分開始承擔。

背景:「導入AI後，營收景象卻未改變」

隨著生成AI的普及，會議記錄製作、資料準備等業務確實變得更快、更便宜。然而，許多現場管理者卻面臨著「導入AI後，卻未產生新營收」的困境。

本書將此原因歸結於兩個議題的「斷裂」。全球「AI管理」論的主體幾乎一貫地聚焦於執行效率的提升。組織扁平化、AI代理人控制等，都侷限在「以更少人力、更快速度完成已定義的成果」的脈絡中。另一方面,「AI共創」的研究雖然涉及價值創造，但大部分僅停留在「一個人與一個AI」的個人層級實驗，未能形成組織論或收益論。

AlphaDrive 將這兩座山稱為「效率化之山(讓現有工作更快、更便宜)」與「收益演進之山(創造前所未有的營收)」。許多企業僅在攀登效率化之山，而攀登演進之山的方法——如何作為組織整合人與AI的共創——全球的管理理論尚未能提供。

術語解釋:「什麼是AI管理」、「什麼是AI共創」

首先整理本書將要結合的兩個詞彙。

AI管理是指...

將AI或AI代理人整合至業務中，探討如何設計與運作組織、人員、成果的經營活動。全球的討論集中於組織扁平化與AI代理人控制，其中多數侷限於「有效率地處理已定義的成果」的效率化之山。

AI共創是指...

人與AI分擔角色並協同合作，創造單一方無法達成的全新價值(Human–AI Co-Creation)。雖然在處理價值創造方面很重要，但多數研究僅停留在「一個人與一個AI」的個人層級。

「AI管理」談論組織但偏重效率,「AI共創」談論價值創造但僅限於個人。兩者的交集正是共創協調。

本書主張:將交集定義為「共創協調」

AX for Revenue Institute 將此未開拓的領域定義為「共創協調」。這是在「AI Orchestration」(協調眾多AI)的基礎上擴展，不僅包含AI代理人，還將人類的PI(Primal Intelligence,原始智能)、團隊組合、組織文化、經營判斷等納入設計對象。這並非「善用AI的技術」。而是在人與AI界線不斷變動的時代，為了不讓人類的PI與意志消失，持續重新連結它們的管理方法。

設計的出發點在於，以「判斷」的粒度而非業務或部門來區分承擔性質不同的兩種驅動模式的對象。

1 自主執行型AI代理人(定義成果的執行者)...

在成果已定義、品質標準、步驟、完成條件明確的場合，由AI代理人在人類監督下自主處理。由於收斂即是價值，因此適合效率化之山。

2 AI擴充型共創者(PI的執行者。PI是指現場直覺與超越常識的發想)...

在成果未定義、需要探索問題、假設、顧客價值、事業模式本身的場合，由AI擴充型共創者主導。他們在AI擴充能力的同時，注入自身的意志與PI(現場直覺與超越常識的發想),引導AI跳脫學習範圍，或是一個團隊。這不是指擅長下提示詞的人。由於多樣性與飛躍是價值，因此適合收益演進之山。

本書提出了一個在「現場、專案、事業/全公司」這三個「責任粒度」上運作的共創模型。這並非上下命令層級。在任何粒度上，人類負責的判斷與AI負責的處理都會並存。

而橫跨此責任的是CAXO(Chief AI Transformation Officer/最高AI變革責任者)。然而,CAXO並非取代CEO或COO的更高職位。其名稱代表著在AI變革與收益演進的脈絡下，橫跨連結CEO所決定的事業意志、COO所承擔的執行結構、CTO等現有CxO所承擔的技術、數據基礎的責任。根據企業的成熟度與主題,CEO・COO・CTO・CHRO・CIO/CDO可從擔任「實質CAXO」開始。 POT Institute 共同論述的理由

本書並非AX for Revenue Institute 單獨的AI管理論。POT Institute 至今為止，不僅將AI時代的人才視為單純的AI技能擁有者，更從PI的出現、團隊組合、組織文化的觀點進行研究。在白皮書《AI人才培育，僅靠研修不足》中探討了「誰的PI、以何種團隊注入AI」,在白皮書《AI時代的企業文化，取決於能否展現PI的組織》中探討了「組織能否接納該PI」。本書作為其後續，探討了如何將該人才、團隊、文化與AI代理人群一同作為經營來編組。

研究的輔助線索:「共創存在『難以察覺的陷阱』」

本書參考了多項AI共創相關研究，整理了管理者容易忽略的風險。例如，在短篇創作的隨機實驗(Doshi & Hauser, Science Advances, 2024)中，接觸生成AI的寫作者的作品，新穎性評價最高可提升8.1%,但同時也確認了寫作者之間的作品變得相似的「同質化」現象。整合多項研究的統合分析(de Rooij & Biskjaer, 2026)也暗示了此趨勢。

若轉化為經營層面，即是「全體員工若同樣依賴相同的AI,提案雖會變好，但組織的答案將趨於一致，差異化將悄然消失」的風險。這不會體現在處理時間或成本削減上。本書將衡量此「組織整體新穎性」的指標暫稱為「集合新穎性(Collective Novelty)」,並坦率地說明其指標化尚未確立，仍是今後的研究課題。

此外，本書認為不應將集合新穎性等研究中的先行指標，以及特性、文化等評估指標，直接用於個人的績效考核或排序。另一方面，收益ROI、假設驗證、學習貢獻、團隊成果等成果、貢獻指標，未來可作為AI收益演進的成果與評價、報酬連結——採取的是區分評估與成果的立場，而非「不與評價連結」。

連結」。

白皮書概要

標題

協調AI共創的管理論

形式、價格

PDF・全23頁、免費

公開日

2026年7月7日

發行

AX for Revenue Institute / POT Institute(AlphaDrive 公司)

下載

由此處下載:https://axfr.ai/whitepaper/wp-09

FACT BOX · 重點整理

來源：PR TIMES
分類：研究発表
相關組織：AlphaDrive / AX for Revenue Institute / POT Institute

「AI管理」與「AI共創」為何無法契合?

FACT BOX · 重點整理

編輯、查證標準

常見問題

引用本文 — HOW TO CITE

AI 爬蟲實績 — AI CRAWLER ACTIVITY