Fraunhoferのポッドキャスト：AIをどう導入するか？KI-ULTRAから得た知見

2026年10月14日、Fraunhofer-Verbund Innovationsforschungのポッドキャスト「Bridging Innovation」で、エピソード「KI einführen, aber wie? Das Projekt KI-ULTRA」（AIをどう導入するか？プロジェクトKI-ULTRA）が公開されました。司会のConstantia Bernhardtが、Fraunhofer IAOでKI-ULTRAを率いたJan-Paul Leuteritz博士と、Hawk Intelligent Technologies GmbHのマネージングディレクターであるCedric Oetteと対談しています。エピソードの長さは約48分で、ドイツ語です。

KI-ULTRAの内容

KI-ULTRAプロジェクトでは、Fraunhofer IAOと協力機関であるシュトゥットガルト大学のIAT（Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement）が、零細企業からDAX上場企業まで約30の組織のAI導入を支援しました。Hawkもその1社です。

プロジェクトからは2つのガイドラインが生まれました。1つは戦略と変革に関するもの、もう1つは具体的なAIプロジェクトの実施に関するもので、いずれも英語版とフランス語版が用意されています。さらに、AI活用の前提条件と、導入したAIプロジェクトの効果を企業が評価できるEvaluation Toolkitもあります。

Hawkの視点から見た経験

HawkはKI-ULTRAで、大きな効果が見込める取り組みに挑もうとしていました。社内でどのプロジェクトを優先するかの判断を、個人の好みよりも、導き出した指標に基づいて行うというものです。多くの関係者が関わるこの取り組みには、確立された手本がありませんでした。そのため科学的な伴走が、失敗も1つの知見として扱う体系的な進め方を提供しました。

Cedric Oetteは、AIを車輪にたとえています。車輪だけでは、石を運ぶのにほとんど役立ちません。板を載せれば手押し車になり、よく考えられた構造に組み込めばベルトコンベヤーになります。つまり価値は、技術が組み込まれた全体の仕組みから生まれるのであって、AIの導入そのものを目的にしても生まれません。

交流を通じて、Hawkは特にチームでの協働に関する知見を得ました。研究者たちは自社の考え方を映し出し、他社の報告はAIの導入方法がいかに多様であるかを示しました。AI企業であっても、全員がこの技術に同じように前向きとは限りません。だからこそ、懸念をチームで率直に話し合い、真剣に検討することに意味があります。

技術面で見ると、当時選んだディープラーニングのアプローチには、本来多くの準備作業が必要だったはずです。現在では、大規模言語モデルが人間の言語をよく解釈できるため、こうした道のりの多くが短縮されています。Hawkは研究プロジェクトの終了後もこの取り組みを継続し、ガイドラインに照らしても、現在は成功と評価しています。Cedric Oetteの見立てでは、既存システムとの統合に必要な深さと、人事・財務の機密データの取り扱いを支えるデータガバナンスが、しばしば過小評価されています。

従業員を巻き込む

Jan-Paul Leuteritzは、支援を受けた企業の進め方がいかに異なっていたかを説明しています。すべてに当てはまるアプローチはありません。2人のゲストはいずれも、明確な目的のないままAIを導入することを勧めていません。まず、企業が何で収益を上げているのか、そこでAIがどの業務を適切に担えるのかを明らかにすべきだとしています。Jan-Paul Leuteritzによれば、従業員の共同決定と発言の機会は、導入における企業の成功を大きく高めます。従業員こそが自分の職場の専門家だからです。

エピソードを聴く

エピソードは、番組ノートと文字起こしとともにポッドキャストのページ (新しいタブで開きます)で公開されているほか、Spotify、Apple Podcastsなどのプラットフォームでも聴くことができます。プロジェクトページとガイドラインはFraunhofer IAO (新しいタブで開きます)で入手できます。プロジェクトとHawkの貢献については、ナレッジ記事「研究プロジェクトKI-ULTRA」で詳しくご覧いただけます。