日本の組織が自ら変わり、
世界に貢献し続ける
土台を、ともにつくる。
変化に素早く、安心して適応できる組織へ。AI責任設計研究会は、経営者・実務家・専門家が知見を交わし、AIを契機に事業と仕事のあり方を革新する実践の場です。それぞれの現場で生まれる工夫と経験を、組織の力に、社会の学びに、世界への貢献につなげます。
日本の組織が自ら変わり、
世界に貢献し続ける土台をつくる。
日本の組織が変化に素早く安心して適応し、世界に貢献し続ける土台をつくる。
人手不足や高齢化、事業環境の変化に向き合い、外から強く変化を迫られる前に、自ら必要な部分を変えられる組織を増やす。そのためのAI活用を、現場の実践から考えます。
人と組織の試行錯誤を未来の判断に生かし、社会全体の学びと進歩につなげる。
何を判断し、どのような結果になったかを振り返り、改善を重ねる。責任の所在を明らかにすることを、実践から学び続けるための仕組みにつなげます。
AIを契機に事業と仕事のあり方を革新し、新たな価値を生み出す。
既存業務の高速化にとどまらず、事業モデルや業務の流れ、価値の生み出し方を問い直す。世界の動きも学びながら、日本の組織や人の関わり方に合う導入・運用・成果の出し方を探究します。
AIに何を任せ、どこで人が判断し、誰が責任を担うのか。責任設計を、安心して挑戦し、学び、変わり続けるための土台に。これが、本研究会の目指す方向です。
一社を越えて、ともに考え、
ともに変えていく。
人手不足や高齢化、事業環境の変化に向き合い、自ら事業と仕事を変えられる組織を増やす。その実践を支えるために、経営者、現場の実務家、専門家、企業の変革を支援する人々が、課題と知見を持ち寄っています。企業や分野を越えて経験を生かし合うコンソーシアムとして、日本の組織に合うAI活用を探究しています。
共通する問いは、AIを生かして何を変えるのか、どこで人が判断し、誰が責任を担うのか、結果からどう学ぶのか。一貫した問いを、それぞれの現場で具体化します。海外の実践にも学び、日本の組織や人の関わり方に合うAI活用を、ともに形にしていきます。
一つの現場で得た気づきが、他の現場の判断を支えます。他者の経験に触れることで、自社の可能性や見落としていた課題も見えてきます。自社の変革と、社会に役立つ知見を生み出すこと。その両方を、それぞれの立場と専門性から進めています。
自社を変える実践から、
日本の組織が変わり続ける土台を、ともにつくる。
自社のいまの課題から、
ともに取り組む一歩を。
AI導入の判断を整理したい。現場の業務を変えたい。企業や組織の変革を支援したい。参加者それぞれの目的と経験が、この取り組みを支えています。経営判断、現場の実践、技術・法務・人材育成などの専門性を持ち寄り、一社だけでは得にくい視点を自社の判断に生かします。
研究会の軸は一貫して、AIを事業の成果につなげるために、業務・判断・責任・運用をどう設計するかです。自社の課題を他の参加者と検討し、次に何を変え、何を確かめるかを具体化します。いま取り組むことが、実践と改善を重ねる出発点になります。
定期的な研究会では、この理念を現場の判断と実践に具体化します。各期の全3回で、目的の整理から役割分担、運用と改善までを一巡し、自社の実践方針をまとめます。参加目的や課題に応じたチーム・分科会、専門家との検討も、この共通の土台の上に位置付けています。
各社の判断と実践方針、参加者同士で共有する原則や知見を、それぞれの成果として残します。共有する内容と範囲は参加者と確認し、各社の機密に配慮します。
安心して挑戦し、
実践から学ぶために。
AIを事業と仕事に生かすには、何をAIに任せ、どこで人が確認し、誰が判断と説明を担うかを、自社の仕組みとして整える必要があります。本研究会では、その方法論を「AI責任設計」と呼びます。
責任を明確にすることは、結果を振り返り、何が有効だったかを確かめ、改善を重ねるためでもあります。判断の理由と結果を残し、人と組織の試行錯誤を未来の判断に生かす資産へ変えていきます。
世界のAI活用やガバナンスの動向を学び、日本の組織や人の関わり方に合う導入・運用の方法を、現場で確かめます。金融機関・監査・行政を含む社内外にも説明できる形で、目的・判断・責任・見直しの仕組みを整理します。
AI活用を、一度きりの導入から、
自ら変わり、学び続ける組織の力へ。
本研究会は、一般社団法人笹川経済支援機構のもとで、AI責任設計研究会 主宰 松岡が内容を設計し、講義を担います。
「AIの飼い主は、人間である。」
AIの進歩は目覚ましく企業経営において、その活用は避けて通れない大きなテーマとなっています。しかしながら、AI導入をベンダーや社内の担当者に任せっぱなしにし、世の中に溢れる情報に翻弄されている経営者は想像以上に多い。そこで、一般社団法人笹川経済支援機構では、「AI責任設計研究会」を発足しました。
主宰は、海外のAI専門家チームと連携し、AI責任設計の実務に取り組んでいる人物。陸上自衛隊において部隊指揮・幕僚勤務に従事し、PKO（ハイチ・南スーダン）にも参画し、海外のAI規制・技術動向の一次情報（英語原文）に日常的に触れており、いち早く海外の動きをアップデートできる稀有な日本人です。
本研究会では月一回・三ヶ月をワンクールとし、自社の事業課題に応じて人間とAIの役割・責任分担を整理し、経営者が判断・発注・管理できる環境を整えるための「思考の場」です。自社の制度設計として持ち帰っていただくワークショップを組み込むなど、国内では他に類を見ない質の高きコミュニティを目指します。経営者がじっくりと自己対話を重ねながら、安全な投資及び継続可能な競争力に転換していき、更にはAIとの付き合い方がしっかりと見定められる経営者を輩出していきます。
昭和43年東京生まれ。玉川大学卒業後カナダへ留学。株式会社日本ボートサービス代表取締役を経て、現在は株式会社笹川能孝事務所代表取締役、経済結社SSA主宰を務める。平成24年より一般社団法人笹川経済支援機構理事長。『財界人文芸誌ほほづゑ』同人。著書に『笹川流』『日本人最後のファンタジスタ 〜非暴力非服従の人〜 笹川良一物語』ほか。令和7年、東久邇宮国際文化褒賞受賞。
「自ら変わり、学び続ける組織を、ともにつくる。」
人間も、組織も、どうすれば望む方向へ進めるのか。仕組みを描くだけでは、現場は変わりません。一人ひとりが目的を理解し、納得して実践し、その結果から学べることが大切だと考えています。
AIは、事業と仕事のあり方を問い直す契機になります。だから私は、AIに何を任せ、どこで人が確認し、誰が判断と説明を担うかを、企業の制度として設計することに取り組んでいます。その設計を、安心して挑戦し、改善を重ねる組織の土台にしたいと考えています。
本研究会では、参加者が実現したいことと現場の課題を起点に、ともに考え、自社の実践方針を持ち帰ることを大切にします。他の参加者との対話を通じて自社の判断を確かめ、実践へ移し、その結果から学ぶ。この積み重ねが、日本の組織が変化に適応し、世界に貢献し続ける力につながると考えています。
昭和54年神奈川生まれ。神奈川大学経営学部卒業後、陸上自衛隊幹部候補生学校を経て陸上自衛隊幹部として勤務。指揮幕僚課程在籍中に退官。平成29年、合同会社データリストを設立し代表に就任。AIに何を判断させ、どこで人間が確認し、誰が責任を負うかを企業の制度として設計する手法「AI責任設計」を体系化。令和8年、一般社団法人笹川経済支援機構「AI責任設計研究会」主宰。
第1期・第1回にご参加いただいた経営者の皆さまからの評価です。回答者は全員が現役経営者で、業務でAIを活用されている方々。
（5点満点の平均）
選んだ割合
「前向きに検討」
松岡様のお話には大変説得力がありました。AIやITの知識だけでなく、組織運営や責任体制の実務経験を背景とした話には重みがあり、「AIを導入すること」ではなく「AIを活用する組織として何を設計しなければならないか」という視点が一貫していました。
最も印象に残ったのは「AIに何を判断させ、誰が責任を負うのか」というテーマです。一見AIのテーマですが、むしろ「人間の責任設計」に関する問いとして響きました。
AIを使いこなすために気をつけるべき点に気づけたのがよかった。初回ということもあり、今後どのように進んでいくのか楽しみです。
未来にAIによるトラブルが増えると予想されるなか、その対策を今から問うことの意義を感じました。あっという間の90分でした。次回も楽しみにしております。
話が分かりやすく、内容が頭に入ってきました。
2026年6月23日開催・第1期 第1回参加者アンケート（4名回答）およびご提出いただいた感想文より。個人が特定される氏名は掲載していません。
議論と交流から、
次の実装へ。
第2期は2026年10月に始まり、企業経営者、専門家、AI活用を支援する実務家など、多様な立場の参加者による少人数制で開催しています。講義を聞くだけでなく、それぞれの現場で抱える課題を持ち寄り、参加者同士で比較・検討する形式で進めています。研究会終了後には交流の機会も設け、業種や立場を越えた継続的なつながりづくりも大切にしています。
成果を生む業務を描き、
AIとの分担を決め、実践から学ぶ。
第2期は、「成果につながる業務構造」「AI・人間・責任の分担」「測定・停止・改善」を全3回で研究します。AIを既存業務の高速化にとどめず、事業と仕事のあり方を見直す契機とし、自社で判断し、試し、結果から学び続けるための設計を具体化します。
経営判断を整理したい方、現場の業務を変えたい方、企業の変革を支援したい方が、それぞれの目的と課題を持ち寄ります。共通ケースをもとに考え、判断の違いとその条件を比較し、自社・支援先へ当てはめます。各社の実践方針と、研究会で共有する知見を分けて残します。
成果を生む業務構造をどう作るか
AIで何の成果を出し、どの業務判断を変えるのか。売上・コスト・速度・品質など、自社が実現したい成果から考えます。前後の工程も含めて業務を見える化し、工程をなくす・まとめる・順番や担当を変える・結果を戻すという観点で、AIを前提に業務の流れを描き直します。
- 実現したい成果と、変化を確かめる数字を選ぶ
- 対象となる判断、判断する人、頻度、必要なデータを整理する
- 共通ケースと各社の判断を比較し、共通する条件と未解決の問いを残す
不確実なAIに、どこまで任せるか
AIに任せる範囲は、何によって変わるのか。製造業の見積AIを題材に、損失の大きさ、訂正の難しさ、回答速度、担当者の熟練度、データの鮮度・不足、異常検知などを比較します。各自が先に判断し、参加者同士の対話で、結論を分けた条件を探ります。
参加者の言葉から原則候補をつくり、反例と例外を確かめます。多数派を正解にせず、反対意見や保留も記録し、使える条件を明らかにしたうえで、自社の業務再設計図へ戻します。
- 使わない・候補提示・承認付き実行・条件内自動実行の範囲を考える
- 人の確認方法、最終判断者、停止できる人、説明責任を整理する
- 暫定原則と未解決論点を残し、第3回で確かめる仮説につなぐ
研究会に残すもの：参加者の判断と反例からつくる暫定原則、適用条件、保留した論点。
どう測り、止め、直し続けるか
成果とリスクを何で測り、どの条件で止め、誰が見直すのか。第1回の業務再設計と第2回の分担設計をつなぎ、セキュリティと継続運用も含めて、自社版AI実行設計へまとめる予定です。判断の理由、実践の結果、人が修正した内容を次の改善へ戻し、学び続ける運用を考えます。
- 成果指標、確認・記録の方法、停止条件と見直しの役割を具体化する
- 第2回の保留原則や反例を再検証し、共通原則を更新する
- 自社内で確かめる課題、他社事例や専門家との検証が必要な課題を整理する
第3回の詳細は、第2回までの議論と未解決論点を踏まえて調整します。
毎回、何を検討し、何を持ち帰り、次に何を確かめるかを明確に。
一社の試行錯誤を、他の組織にも生きる判断の知見へ育てます。
共有する事例・原則は、各社の機密に配慮し、公開前に参加者へ確認します。研究会での検討を各社の実践へ、実践で得た気づきを参加者同士の学びへ戻し、日本の組織に合うAI活用を具体化します。
第3期は、自社の変革を支える「自社版AI責任設計シート」を全3回でまとめます。第1回で目的と判断の仕組み、第2回で外部との役割分担、第3回で運用と振り返りを整理し、八つの項目を段階的に具体化します。シートを完成させる過程で、自社が何を変え、何を確かめるかを明らかにし、社内外への説明にもつなげます。
全3回を通して、ある地方の精密部品メーカーが、AI導入・外注・運用でつまずき、立て直していく一つの実例が「通し事例」として流れます。抽象論ではなく、具体的な場面と判断で、自社に置き換えながら進みます。
何のためにAIを使い、何を変えるのか
── 目的と判断の仕組みを設計する
自社が実現したい変化を出発点に、AIを活用する目的を整理します。売上・コスト・在庫・リスクなどの経営課題から優先する目的を定め、業務の流れや人とAIの役割を見直します。どこまでAIに任せ、どこから人が確認するか、必要なデータを継続して集められるかを検討します。
確認や差し戻しを個人の勇気に頼らず、職務として行える仕組みにする。「進む・調整する・止める」の判断基準と、最終判断者・説明責任者を明確にします。責任の分担を、安心して試し、結果から学ぶための土台として設計します。
- 実現したい変化と経営課題／世界の動きと自社の環境からAI活用の目的を考える
- 経営目的を一つに絞る（項目1）／自動化・補助・提案・警告で人間確認の範囲を引く（項目2）／データ実態と不足時対応（項目3）
- 判断のラベル貼り（四つの物差し）と、AIが代理指標を最適化するという罠／段階投資 ── 進む・調整する・止める（項目4）
- 「みんなで確認」は誰も確認していない ── 最終判断者・説明責任者を指名（項目5）
外部の力を生かし、自社で判断し続ける責任設計
開発を外に出しても、責任も主導権も外注できません。「丸投げ」がいちばん危ない。作る人に「作るべきか・できたか」を採点させない——作る・確かめる・使うの三者を分け、独立した目で技術品質を確かめる線を、契約を結ぶ前に引きます。「実行する人」と「責任を負う人」を分けるRACIの一枚も、ここで持ちます。
提案段階で確かめる五つの問いが、そのまま持ち帰る「ベンダー評価・責任分界チェックリスト」になります。さらに、一社に縛られないよう設計書を自社に残し、最悪に備えて成果物を第三者に預けておく。データ・技術・成果物の三層で権利を切り分け、権利の帰属と保守費用の負担を、別々に設計します。
- 自己採点の構造的な弱点 ── 作る人に採点させない（項目6）
- 三者分界（作る・確かめる・使う）＋ RACIの一枚
- ベンダーロックインと、設計書の自社保有・預託（エスクロー）
- 権利の三層（データ・技術・成果物）と保守費用の切り分け（項目7）
実践を振り返り、学び続ける運用を設計する
AIは黙って劣化します。こわいのは落ちることではなく、止まらないこと——動き続けたまま、気づかれずに精度が下がっていく。誰が、どの指標で、どの頻度で気づくかを設計し、現場で観測できる「代理のサイン」で監視します。手を入れるときは検知・準備・実行・承認の四工程に分け、直す人に「直ったか」を採点させない。どこまで落ちたら止めるかの撤退ラインを、動かす前に言葉にしておきます。
技術は世代交代しても、データと業務知識は資産として残る。そして第1回・第2回で作った部品を一つに束ね、自社版AI責任設計シートを完成させます。判断の理由、実践の結果、見直すべき点を記録し、次の判断に生かす運用を考えます。社内外に説明できる実践方針と、次に確かめる課題を持ち帰っていただきます。
- AIは黙って劣化する ── 監視の三点設計と「代理のサイン」
- 再学習の四工程（検知・準備・実行・承認）
- 撤退ライン ── 止める基準は、動かす前に決めておく
- 判断と結果を記録し、次の改善へ／八項目を一つに束ねる（項目8＋全体統合）
自社に持ち帰るのは、AI活用の目的、判断と責任の分担、実践と見直しの方針。
自社版AI責任設計シートを、次の実践と学びの出発点にします。
全3回の時間が
読めない、という方へ。
本研究会はオフライン開催・ご本人参加を基本としつつ、一席を、会社として無理なくお使いいただける設計にしています。
- 会場で、自社への当てはめとワーク記入を優先していただけますインプットだけでなくアウトプットまで、その場で
- ご本人が出席できない回は、同じ会社・団体から代理人1名の参加が可能です一席を会社として柔軟に
- やむを得ず欠席される回は、当日資料データを後日共有します。録画の共有はありません資料をもとに、次回へつなげられます
日本の組織の可能性を、
世界に貢献する力へ。
変化を待つのではなく、自ら変われる組織へ。日々の工夫や試行錯誤が、次の判断を支える知恵となり、事業と社会に新たな価値を生む。AI責任設計研究会が大切にしているのは、そのような実践です。経営、現場、専門分野。それぞれの経験が交わることで、自社だけでは見えなかった可能性がひらけます。全3回 36,000円で、自社版AI責任設計シートと、次に取り組む実践・検証の方針をまとめます。