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AIネイティブの時代、企業のオントロジーがキーになる
昨今、市場セグメントの選定や競争戦略の策定といった戦略レベルの思考は高度化、日常化していますが、
・誰に何の価値を提供するために事業を行っているのか
・事業を行うメンバーやパートナーにはどのような価値観が求められるのか
・顧客に価値を提供するために重要な業務の機能や活動は何で、どのように進めるのか
など、その戦略を方向づける「型（原理・原則）」の議論は相対的に弱まっているように思えます。
会社の型となるビジネスの意図、意味、文脈を体系的に定義することは、会社のオントロジー（概念とその関係性によって構成される意味構造）を設計することに他なりません。
最近、AIエージェントネイティブの時代になるという議論が盛んになっていますが、AIエージェント（LLM）は意味や文脈から確率的に推論します。
オントロジーは「推定の前提となる意味構造」を与える情報であり、LLMに一貫した推論をさせるうえで極めて重要な情報になります。
具体的に見ていきましょう。
型レベルの規範ナレッジは、TOCにおける上位制約（ドラム）に相当します。
型レベルの規範ナレッジを明確に定義し、それを基盤として戦略を策定し、現場のタスクを遂行することで、企業全体の意思決定の一貫性を保つことができます。
多くの組織では、型レベルの規範ナレッジが明文化されていないため、意思決定の基準が統一されず、
・市場機会に引っ張られる
・KPIに引っ張られる
・競合に引っ張られる
・AI出力に依存する
など、局所最適が全体最適を侵食し、組織全体の一貫性が失われていきます。
特にAIエージェントネイティブの時代においては、企業固有の文脈を明示することが意思決定の前提条件となります。
AIは与えられた文脈の中で確率的に最適と推定される解を提示します。
しかし、企業固有の意味構造（オントロジー）が明示されていない場合、その推論は汎用的な最適解へと収束し、企業独自の戦略的一貫性を担保することはできません。
規範ナレッジを明確化し、それに基づいて戦略と実行を統合することが、失敗リスクを低減し、長期的に安定した構造を維持するための前提条件となるのです。
デザインによって創出される規範ナレッジは、企業の行動や成果物に調和した一貫性をもたらします。
AIエージェントネイティブ時代とは、推論を自動化する時代です。
だからこそ、その推論の前提となる「型（原理・原則）」を設計することが、経営の中核的な責務となるのです。
myCompany・managerは、会社の規範ナレッジ、戦略ナレッジ、実践ナレッジを体系的に管理できるナレッジマネジメントプラットホームです。
myCompany・managerに定義された会社のオントロジーをAIエージェントに理解させることで、AIエージェントは、会社の規範と整合した行動をとることができます。
企業変革支援サービスの一環として実施するエンタープライズアーキテクチャ設計ワークショップを受講することで会社のオントロジーを体系的に定義することができます。
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ナレッジマネジメントの詳細は以下の記事を参照してください。
ナレッジマネジメント
データドリブン経営の実践
データドリブン経営とは、
社員一人ひとりが
データとAIなどのデジタル技術を活用して
仮説と検証を繰り返し
自律的に業務課題を解決することができる
科学的マネジメント
のことです。
下図は、データドリブン経営のマネジメントサイクル（PDCAサイクル）です。
myCompany・memberを導入することで、会社のメンバーは、myCompany・managerに蓄積されたナレッジを利用して、データドリブン経営のマネジメントサイクル（PDCAサイクル）を実行することができるようになります。
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データドリブン経営の詳細は以下の記事を参照してください。
データドリブン経営