CASANフレームワーク
AIネイティブ変革の
フレームワーク
多くの企業はAIが機能するかどうかを問うのではなく、なぜAIパイロットがスケールしないのか、 なぜ生産性向上がビジネス成果に結びつかないのかを問うようになっています。 CASANは、組織が現在のAI成熟度を評価し、堅牢な技術アーキテクチャを確立し、 AIエージェントに実業務を安全に委任することで測定可能なビジネス価値を生み出すための 5段階能力モデルです。
成熟度モデル
AI変革の5つのレベル
各レベルは組織の明確な能力状態と、次のレベルに進むための具体的なアクションを示しています。
Curious
— クラフトワークショップ企業はAIの試験的活用段階にあります。従業員は標準化されたデータや正式なガバナンス、明確なビジネス目標なしに、公開AIツールを個人の業務に使用しています。目標は、断片的で安全でない実験から、公式に承認・管理されたAI活用へ移行することです。
主要アクション
- 利用規程の策定 — 職場でのAI利用ルールを明確に定義する。
- データの保護 — 機密・独自データを公開AIツールに入力しないよう制限する。
- 公式エンタープライズライセンスの提供 — 安全な環境を確保する。
- 5〜10件のクイックウィンユースケースの特定 — 日常業務の生産性を可視化する形で向上させる。
- 従業員研修の実施 — AIリテラシー、安全な利用方法、基本的なプロンプトエンジニアリングを習得させる。
- 早期効果の測定 — 時間短縮、タスク完了率、従業員満足度などの指標を追跡する。
Augmented
— アセンブリラインAIが公式に日常業務を支援します。企業はライセンスツールを提供し、基本的なデータ損失防止ポリシーを整備します。個人・小チームの生産性は向上しますが、組織全体のプロセス変革にはまだ至っていません。個人の生産性向上から、標準化・再現可能な組織能力へのシフトが焦点となります。
主要アクション
- ユースケースの優先順位付け — ビジネスインパクト、実現可能性、リスクで評価した中央集権的なAIプロジェクトポートフォリオを構築する。
- データの標準化と保護 — データ分類、機密ラベル、アクセス制御、DLPを整備する。
- AIライフサイクルの定義 — 承認・開発・テスト・デプロイ・監視・廃止のプロセスを確立する。
- 共通資産の構築 — 再利用可能なプロンプトライブラリ、エージェントテンプレート、検証スイートを整備する。
- 専任ガバナンスの設立 — AIガバナンスボードを設置し、AIプロダクトオーナー、データオーナー、セキュリティオーナーの役割を明確にする。
Standard
— スマートファクトリーAIの能力が再現可能かつ管理された状態になります。企業はデータ・プロセス・プラットフォームを標準化し、正式なAIガバナンス、再利用可能なプロンプトライブラリ、検証済みAIアーキテクチャ、専任AI人材を整備します。次のステップは、標準化ツールからAIエージェントへのエンドツーエンドワークフロー委任への移行です。
主要アクション
- 自動化ワークフローの選定 — 明確なROIとコントロール可能なリスクを持つ業務プロセスを選ぶ。
- AI委任アーキテクチャの設計 — AIの行動範囲、使用ツール、人間承認ゲートを明確に定義する。
- コントロールプレーンの構築 — エージェントのID管理、権限、監査証跡、ロールバック手順を一元管理する。
- AgentOpsの確立 — AIエージェントのパフォーマンス、コスト、レイテンシ、幻覚発生率を継続的に監視する。
- 人間の役割のシフト — 全出力の確認から例外管理・高リスクタスクのレビューへ移行する。
Automated
— 自動化エンタープライズAIエージェントが大規模にエンドツーエンドのワークフローを自律的に実行します。AI委任アーキテクチャのもと、AIは厳格な境界内で技術・ビジネスプロセスを遂行します。人間はタスクの実行者から例外管理・AI出力のレビュアーへとシフトします。次の飛躍は、孤立したワークフロー自動化からビジネス全体のAI中心の再設計です。
主要アクション
- オペレーティングモデルの再定義 — コアビジネスプロセスをイベント駆動型・AI中心のオーケストレーションに再設計する。
- エンタープライズ知識レイヤーの構築 — 全AIエージェントがセキュアにアクセスできるリアルタイム記憶・知識基盤を整備する。
- マルチエージェントオーケストレーションの実装 — 複雑な問題を協調して解決する専門AIエージェントを展開する。
- データパイプラインの高度化 — リアルタイム推論、継続的フィードバックループ、継続的学習に対応する。
- KPIの転換 — 「効率化」だけでなく、新たなビジネスモデル、収益成長、顧客体験、組織の学習速度を測定する。
Native
— インテリジェント・オーガニズム組織はAIをコアオペレーティングシステムとして根本的に再設計されます。コアプロセスはイベント駆動型・文脈依存型となり、マルチエージェントシステムがオーケストレーションを行い、継続的な学習、新たなビジネスモデル、大幅な収益成長を実現します。この最高レベルでは、エコシステムの維持と継続的なイノベーション推進が主要課題となります。
主要アクション
- アダプティブガバナンスの維持 — 高度に自律化したマルチエージェントインタラクションに対応するリスク管理・セキュリティポリシーを継続的に進化させる。
- ビジネスモデルイノベーションの推進 — AIネイティブインフラを活用し、従来の競合他社が追随できない新製品・サービス・収益源を継続的に創出する。
変革の旅
Curiousから AIネイティブへ
従来型企業がCASANの各レベルをどのように進化していくか。
従業員が無料AIツールを個人的に使用しています。マーケティングは広告コピーを生成し、開発者はコードをデバッグします。公式戦略なし、データ未検証、機密データ漏洩のリスクがあります。AIはビジネスドライバーではなく、断片的な実験に過ぎません。
CEOがエンタープライズライセンスを購入し、利用規程を制定します。従業員はメール起草、契約レビュー、履歴書スクリーニングを安全に行えるようになります。生産性は向上しますが、壁に当たります — 古いプロセスが少し速くなっただけで、顧客への影響はまだ感じられません。
経営層はデータを標準化し、アクセス制御を確立し、AIガバナンスボードを設置します。企業に適切なコンテキスト・ツール・検証レイヤーをAIに提供する「AIハーネス」を構築し、企業ガイドラインの範囲内で安全に動作させます。
AIエージェントがレベル1カスタマーサポート、請求書照合、サプライヤー文書処理を自律的に実行します。従業員は「Human-led, AI-first」の哲学を採用 — AIが重作業を担い、人間は例外対応・高度な意思決定に専念します。
組織はAIを中核として業務を再構築します。マルチエージェントシステムが複雑なサプライチェーンをリアルタイムで管理します。KPIは「時間短縮」から新収益源・ビジネスモデル革新・組織の学習速度へシフトします。もはやAIを使う企業ではなく、AIネイティブ企業そのものになります。
はじめましょう
AIの成熟度を評価する
私たちのチームはCASANフレームワークを活用して、自動車ソフトウェア組織が現在の成熟度レベルを特定し、 実践的なロードマップを策定し、AIネイティブオペレーションへの移行を加速できるよう支援しています。 8つのAIサービス領域において実証された成果をご提供します。