Enterprise OS

なぜ企業のAIは失敗するのか

足りないのはAIじゃない。OSだ。

田中訓 / Dave Tanaka

2026年2月

本プレゼンテーションは個人的な見解であり、所属組織の見解を代表するものではありません。

Enterprise OS - The Operating System for Corporate Knowledge
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マニフェスト

ゴールドラッシュは終わった

今度こそ、「ゴールドラッシュの時にジーンズを売る人が一番儲かった」にしてはいけない。

かつて、新しい波が来るたびに、その波に乗るための「道具」を売る者だけが勝者となった。

インターネット、EC、マーケティングオートメーション……。そして今、AIという巨大な「ビッグウェンズデー」が来ている。

しかし、AIの学習教材やプロンプト集を売ることが「AIの本質」になってしまっているとしたら、それは本末転倒ではないか。

AIの一番効果的で、正しい使い方は、その人の中にある日々のお客様・家族・同僚・上司との関係の中にこそある。

AIは魔法の杖ではない。AIは「答え」を教えてくれる先生ではない。

AIは、あなたがあなたの大切な人たちとより深く関わるために、面倒な作業を引き受け、時間を生み出し、思考を整理するための「パートナー」だ。

長年、現場で積み上げてきたあなたの経験と判断力こそが、AIと組み合わさったとき、最大の武器になる。

私たちが目指すのは、AIを使って、人間らしい仕事と生活を取り戻すことだ。

誰も語らない問題

以前、アクセス権限のあるドキュメントを社内アシスタントに要約させようとしたことがあります。ポリシーの制限により拒否されました。その瞬間、重要なことに気づきました。AIが「ブロックされた」ように見えるとき、問題はモデルではなく、知識の管理・構造化の仕方にあるのです。

AIは壊れていなかった。いわば栄養失調だったのだ——必要な構造が欠けていた。

0

の企業が少なくとも1つの機能でAIを使用

(McKinsey 2025)

0

AIが全社的にスケールしていると回答した企業はわずか

(McKinsey 2025)

0

従業員が情報検索に費やす1日あたりの時間

(MGI)

根本原因

問題はAIではない。表面下での知識の保存・接続方法にある。

ERP / SAP
CRM / Salesforce
メールサーバー
SharePoint
社内Wiki
製品DB
レガシーシステム
個人PC
共有ドライブ
翻訳管理
Web CMS
HRシステム

多数の断絶されたシステム • 限定的なバージョン履歴 • 断片化された検索 • AIはそれらを横断して理解することが困難

Enterprise OSのアイデア

Enterprise OSは、変更を追跡し、人・システム・AIを接続する共有ナレッジレイヤーです。

Layer 1

インフラストラクチャ

企業知識のバージョン管理ファイルシステムとしてのGit。すべての変更を追跡。すべてのバージョンを復元可能。すべての部門を接続。

Layer 2

インテリジェンス

AIは統一・構造化されたナレッジベースから読み取る。コンテキスト。履歴。関係性。企業AIがついにそれらを理解できるようになる。

Layer 3

人間の開花

AIが定型的なナレッジワークを処理すると、すべての従業員が時間を取り戻す。より多くの仕事のためではなく、異なる仕事のために。創造的で、人間的で、革新的な仕事。

仕組み

GitHub Enterpriseを中央ハブとして——データ、AI、ビジネス出力を接続

AIレイヤー — 検索 • 生成 • 翻訳
ERP / 財務
製品システム
ナレッジベース
CRM / 営業データ

GitHub Enterprise

エンタープライズファイルシステム

バージョン管理アクセス制御完全な監査証跡
Webサイト / CMS
マーケティング自動化
翻訳システム
AIアシスタント
レビュー&承認 — Git Pull Requestワークフローと統合
commit

履歴と理由付きですべての変更を記録

branch

ソースを壊さずに地域・部門バリアントを作成

pull request

公開前にレビュー&承認

merge

承認された変更がすべての場所に反映

fork

パートナーのカスタマイズを可能に

実現に向けて:よくある3つの質問

おそらくあなたが抱いている3つの質問——そして正直な回答

既存システムはそのまま。Enterprise OSがそれらを接続するだけです。GitHub ActionsがREST API経由でデータを同期。ERP、CRM、SharePoint——成熟したコネクタがすべてに存在します。カスタムミドルウェア不要。既存のレビューツールはwebhookとPRステータスチェックで統合。

フェーズ1

PoC(単一ワークフロー)

3ヶ月

フェーズ2

2-3システムコネクタ

6ヶ月

フェーズ3

全社展開

12-18ヶ月

現状維持のコスト

今日のコスト

0

従業員が情報検索に毎日費やす時間

(McKinsey)

0

の作業時間が知識の検索・再作成に消費

(Bloomfire / HBR 2025)

0

サイロ化による部門横断コラボレーションの遅延

(HBR / Bloomfire)

0

Fortune 500企業がナレッジ失敗で失う金額

(IDC)

Enterprise OSで解放されるもの

0

モダンなナレッジマネジメントで従業員あたり回復する時間

(Bloomfire 2025)

0

強固なナレッジ基盤による生産性向上

(McKinsey Global Institute)

0

GitHub Enterprise Cloudの3年間ROI

(Forrester TEI, 2025年7月)

0

情報検索時間の削減

(McKinsey)

Fortune 500企業のほとんどはすでにGitHub Enterpriseを契約しています。

これは新規購入ではありません。すでに行った投資の価値を解放することです。本当のコストは統合と設定であり、ライセンスではありません。

実践例:Before & After

カスタマーサポート

現在

  • エージェントが5つのシステムを手動で検索
  • 関連ケースを見つけるのに約47分
  • 回答が地域によって異なる

Enterprise OS導入後

  • エージェントがAIアシスタントに質問
  • 関連ケース+類似ケースを数秒で発見
  • 世界中で一貫した回答

マーケティングキャンペーン

現在

  • チームは毎回ゼロからスタート
  • 過去のキャンペーンを見つけるのが困難
  • 地域ごとに数週間の作業

Enterprise OS導入後

  • AIが12の類似過去キャンペーンを即座に発見
  • 数時間でドラフトを生成
  • ローカル市場に自動適応

なぜ今なのか?

01

AIギャップは拡大している

88%の企業がAIを使用しているが、測定可能な効果を見ているのは39%のみ(McKinsey、2025年11月)。違いはAIではない——データ基盤だ。これを最初に修正する企業が永続的にリードする。

02

知識が流出している

米国では、ベビーブーマーが1日1万人以上退職している。知識キャプチャなしの退職はすべて永久的な損失。Enterprise OSはナレッジ移転を日常ワークフローの一部にする——副業プロジェクトではなく。

03

技術は準備完了

Git、GitHub Enterprise、AI API——必要なものはすべて存在する。足りないピースは技術ではない。すでにあるものを接続するビジョンだ。

著者について

Dave Tanaka / 田中訓

田中訓 / Dave Tanaka

デジタルマーケティング&AIプラクティショナー

日本拠点のグローバル製造企業

お問い合わせ・ご依頼

✉️[email protected]

講演・執筆・コンサルティングなど、お気軽にご連絡ください。

個人の見解です

マーケティングとテクノロジーの交差点で30年以上

1991-97ASCIIMacPowerマガジン — 編集者&初代ウェブマスター
1997-00Adobeadobe.com/jpを1.5万→900万PVに構築(600倍)
2000-03Appleapple.com Japan — iMac/iPod/iBook時代のローンチ
2003-11AdobeeCommerce Japan/APAC — 4%→16%の売上シェア
2011-現在グローバル製造業でのデジタルマーケティング、AI駆動ツール&自動化

commit log

  • メディア、クリエイティブツール、コンシューマーテック、グローバル製造業を横断する稀有なキャリア
  • AI駆動の企業ツールを構築(翻訳自動化、技術知識検索)——理論ではなく実践
  • AIとデジタルマーケティング導入のカントリーリーダー
  • Adobe ProofやON24などグローバルツールの日本展開をサポート
  • ノーコード / AI支援開発で社内ツールを構築・展開
  • GitHub: 13のアクティブリポジトリ
  • バイリンガル(日/英)——米国テックナラティブとアジア太平洋企業の現実を橋渡し
  • コンテンツクリエイター: youtube.com/@davetanaka

講演・コンサルティング

実践的なAIとナレッジマネジメントの知見をあなたの組織へ

🏆 3M Global Marketing Excellence Award 2025 受賞

「AI Translations to Accelerate Speed to Market」— キャンペーン準備時間83%削減

講演テーマ

  • Enterprise OS

    なぜ企業のAIは失敗するのか — そしてどう修正するか

  • AI活用方法:型の習得と守破離

    進化するAIツール。一方で社員に求められる基本の型は変わらない

  • AI駆動ナレッジマネジメント

    情報のカオスを競争優位に変える

  • 非エンジニアのためのVibe Coding

    AIで企業アプリを構築 — 3,200万円相当を9,000円以下で

  • デジタルトランスフォーメーション30年史

    Web 1.0からAIまで:ASCII、Adobe、Apple、グローバル製造業での教訓

講演実績(一部)

  • 2023

    Blackmagic Design セミナー

    インハウス動画制作とライブ配信の最前線

  • 2023

    SIMC Regional

    3Mの売上に貢献するデジタルマーケティングの4C

  • 2021

    営業・マーケティングDXセミナー

    ニューノーマル時代のB2Bデジタルマーケティング

  • 2020

    MarkeZine Day

    B2Bマーケティング&営業チームがニューノーマルに適応する方法

  • 2018

    MarkeZine Day セミナー

    デマンドジェネレーションを加速する4つのポイント

  • 2017–

    社内勉強会 Digital Marketing Hacks

    年4回開催・最新#24。マーケティング・営業・ラボ・スタッフ部門から毎回200名超が参加

資格・経歴

Blackmagic Design認定トレーナー(DaVinci Resolve 20 / ATEM)
Google AI Essentials、データアナリティクス、サイバーセキュリティ認定
ASCII、Adobe、Apple、3Mで30年以上 — 米国テックとAPAC企業を橋渡し
バイリンガル講演者(日本語・英語)

講演その他のご依頼

AIによるDX推進や、社員向けセミナー、またEnterprise OSのコンセプトがあなたの組織にどう役立つかなど、さまざまなニーズにお応えします。ぜひご相談ください。

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出典・参考文献

本プレゼンテーションで引用されたすべてのデータは、独立した第三者調査からのものです

AI導入とインパクト

  • McKinsey & Company, The State of AI (2025年11月) — 88%導入、39%がエンタープライズレベルで効果
  • OpenAI, Enterprise AIレポート (2025) — ユーザーあたり40-60分/日の節約
  • Deloitte, 企業におけるジェネレーティブAIの状況 (2026年Q1) — 34%がAIでビジネスを再設計中

ナレッジマネジメント

  • McKinsey Global Institute — 1.8時間/日を検索に費やす; 強力なKMで生産性20-25%向上、検索時間35%削減
  • Bloomfire / Harvard Business Review (2025) — 21%が検索、14%が再作成; 週3.9時間節約
  • IDC — Fortune 500企業が知識共有不足で年間315億ドルを損失

GitHub Enterprise

  • Forrester Research, GitHub Enterprise Cloudの総経済効果 (2025年7月) — 3年間で376% ROI
  • GitHub (2025) — Fortune 100の92%; 7万7千以上の企業; 1億8千万以上のユーザー; ガートナーリーダー2年連続
  • 企業顧客にはメルセデス・ベンツ、GM、アクセンチュア、アストラゼネカ、コストコ、キャセイパシフィック、ジェネラリ、カールスバーグが含まれる

イノベーション文化

  • 3M Post-it®の歴史 — 公開されたイノベーションストーリー
  • 3M「15%カルチャー」— 公開された企業イノベーションポリシー

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このプレゼンテーションはGitHubで公開されています:

github.com/davetanaka/enterprise-os

スライド資料(日英・PDF各18ページ)を公開中

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