生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 Ubie株式会社 2025年2月5日 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 1 

はじめに GoogleやOpenAIをはじめ、生成AI関連の新機能・サービスが相次いでいます。 これらは多くの企業の働き方や事業を劇的に変える可能性を秘めており、この急激な変化 への対応が急務です。 Ubie株式会社では「生成AIネイティブ企業」を目標に掲げ、約2年前から生成AI活用を推 進。 本日はそのノウハウや具体事例をご紹介します。 「自社で生成AIを推進したい」 「どこから手を付ければ？」という方のお役に立てれば幸 いです。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 2 

生成AI活用の3つの柱 Ubieでは、以下の3つの観点で生成AI活用を進め ています。 1. 生産性向上 2. プロダクトの価値向上 3. ブランドの価値向上 社員1人1人が生成AIに慣れ、日々の業務で活用で きる状態を目指し、新規プロダクト開発も並行 して推進しています。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 3 

社内用生成AIアプリケーション (1/3) Ubieでは2年ほど前から、主要な生成AIモデルを 利用できる社内用生成AIアプリケーションを開 発・運用しています。 このアプリケーションは、社内のデータやツー ルとも連携されています。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 4 

社内用生成AIアプリケーション (2/3): 具体例 Slack連携: スタンプを押すだけで社内用語を解 説。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 5 

社内用生成AIアプリケーション (3/3): 具体例 社内用v0: 社内のデザインシステムを読み込み、 コード生成を支援。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 6 

社内用生成AIアプリケーション: 機能 と効果 主な機能: Slackからのメンション・スタンプでAIが回 答 BigQueryデータの読み込み 社内GitHubリポジトリを読み込んで質問応 答 リアルタイム音声文字起こし 社内デザインシステムを読み込んだコード 生成 (v0) WAU（週次アクティブ利用率）85% 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 7 

外部生成AIサービスの活用 社内アプリケーションに加え、以下の外部サービスも利用できる環境を整備しています。 Notion AI NotebookLM GitHub Copilot Devin Cursor Azure OpenAI Dify Perplexity miro v0 など 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 8 

トップダウンとボトムアップの生成AI推進施策 (1/2) 社内浸透には、様々な観点での施策を泥臭く量をこなすことが重要。Ubieでは両面から活 用を促進。 トップダウン施策: 毎Q「生成AI Award」設置、優れた活用事例を表彰 CEOや各部署リーダーが率先して生成AIを利用 リーダー陣が「自領域での活用事例と可能性」を語れる状態を目指す 生成AIチームがリーダー陣と隔週で情報共有・ディスカッション 各部署OKRに生成AI活用OKRを設定 毎Qフィードバック面談に生成AI活用項目を設定 人材要件に生成AI要素を導入・アップデート 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 9 

トップダウンとボトムアップの生成AI 推進施策 (2/2) ボトムアップ施策: 生成AIの勉強会、アイデアソン、ハッカソン 開催 Slackチャンネルでの情報共有、ニュース配 信、Q&A対応 (1日以内回答) 各チーム・職種ごとに生成AI推進者をアサイ ン 週次MTGでニュースや活用事例共有 プロジェクト単位で生成AI有識者が伴走、 具体的導入支援 参考書籍: 「生成AI時代を勝ち抜く事業・組織の 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 10 

生成AIを活用できるセキュリティ・リスク整備 ルール整備: 生成AIへの社内データ入力レベル 外部サービス利用可否など、細かいルールを整備 迅速な対応: 新技術登場やサービス追加時に随時アップデートし全社告知 「安心してAIを使える」状態を維持 サービス導入: 新サービスはセキュリティ・プライバシー確認後、最短数日で利用可能 新API (o3-mini, gemini2.0-flash等) はリリース当日中に社内アプリで利用可能にな ることも 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 11 

コンテキスト（ナレッジ）の整備 (1/2) 生成AIの有効活用には、社内ナレッジをAIが理解しやすい形で蓄積・管理することが重 要。 1. データのメタデータ管理 UbieではBigQueryやdbtでデータパイプラインを管理 カラム説明文や依存関係などを整備 効果: 生成AIへの質問時に必要なコンテキストを付与 → SQL生成や分析の精度向上 2. 開発ルール・ドキュメントの整備 人間向けから「生成AI向け」のドキュメント整備へ Cursor, Devin等で社内コード開発時、社内開発流儀を明文化 Cursorの .cursorrules ファイル、DevinのKnowledgeに追加 組織横断的な標準化で、社内スタイルへの準拠を促進 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 12 

コンテキスト（ナレッジ）の整備 (2/2) 3. 組織ナレッジの一元化 社内のあらゆるデータを生データとして、まとまった 形で保存する重要性が向上 例: Ubieでは定例MTGアジェンダやJiraタスクを BigQueryに保存 活用: 四半期振り返りで活動要約や改善提案、個 人の働き方へのフィードバック (※ 人材評価は行わ ない) データ集約のポイント: Wordファイル等で散在せず、DBに生データとして 集約 生成AIに入力しやすい形で、素早く簡単に特定の 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 13 

生成AI時代の人材要件 (1/4) Ubieでは組織の成長フェーズを3つに分け、それ ぞれの人材要件を策定。生成AI時代に重要とな る要素を検討しアップデート。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 14 

生成AI時代の人材要件 (2/4): 0→5フェーズ (発明フェーズ) 重視: 「制約を開放して非連続な成長をもたらす」 KSF（Key Success Factor）を素早く見極めることがより重要に。 必要なスキル: 1. 生成AIを使いこなすスキル 素早い試作と検証が可能に (従来はデザイナー・エンジニア必須) プロダクトオーナーがv0等のツールで1人で高速検証 2. 顧客・現場とのリレーションを構築するスキル 顧客課題の深い理解、現場へのウェットな入り込みの価値向上 Webにない情報や現場の深い課題抽出 プロトタイプを高速で顧客に利用してもらいFBを得る状態構築 深いドメイン知識 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 15 

生成AI時代の人材要件 (3/4): 5→10 フェーズ (標準化フェーズ) 重視: 「属人性を排除しオペレーショナルエクセレンスに導く」 生成AI時代には「生成AIを前提にしたオペレーショナルエクセレンス」が重要。 必要なスキル: 1. 生成AIを前提にした業務プロセスの構築スキル 既存業務プロセス整理後、適材適所に生成AIを取り入れオペレーション構築 究極的には「AIが全てやるなら人間はどこに入るか」を思考 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 16 

生成AI時代の人材要件 (4/4): 10→100 フェーズ (スケールフェーズ) 重視: 「組織を牽引・拡張し会社を別次元に導く」 人間だけでなく生成AIエージェントが働きやすい環境整備の重要性が向上。 (例: NVIDIA社長「将来IT部門はAIエージェントの人事部になる」 ) 必要なスキル: 1. AIの生産性を向上 (AIのマネジメント) するスキル 生成AIが働きやすい環境 (コードやドキュメント) を整備 生成AIが社内情報や文化を素早く取得し、すぐに働ける状態に 生成AIのマネジメントや人間とのコラボレーション最大化 例: Devin等コード開発エージェント活用時のチーム構成や開発プロセス最適化 (UbieではデザイナーがDevinで一部開発) 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 17 

エンジニアの生成AI活用 Ubieでは、エンジニアも積極的に生成AIを活用し、開発生産性向上に取り組んでいます。 Cursor 等の生成AIエディタ Devin 等の生成AIエージェント 詳細は同僚が執筆した記事をご覧ください。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 18 

社内での生成AI活用: 3段階の進め方 (1/2) 社内での生成AI活用段階を3つに分けて推進。現 在は2,3段目に注力。 1. 生成AIを日々の業務で利用している 2. 生成AIが業務プロセスに組み込まれている (Q,C,Dのいずれかが改善） 3. 生成AIによって、新しい価値が創出されてい る (新しい価値創出、またはQ,C,Dいずれも 改善) 業務プロセスへの組み込み: スポット利用では効果限定的 → 既存業務プ ロセス整理と生成AI前提での再検討が重要 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 19 

社内での生成AI活用: プロセス改善 (2/2) 可視化と改善点探索: 社内業務プロセスをLayer3で処理時間と共に 可視化 議論とROI見積もり: 生成AIによるQCD改善ポイントを議論、ROI を見積もり 検証: 新業務プロセスのラフ案作成後、各ポイント で実現可能性を検証 注力点: 人件費削減(C)や工数短縮(D)に加え、質(Q) 向上と新しい価値創出ができるインパクト大 領域の探索 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 20 

生成AIプロダクト開発 不確実性の低減: 新規プロダクト開発: What (何を創るか) の不確実性低減が最重要 生成AI時代: How (どう創るか) の不確実 性低減も重要 (生成AI特性の理解) ニーズへの対応: 従来コスト大・解決困難だったユーザ ーニーズに生成AIで対応可能に Ubieの取り組み: 生成AIチームがプロダクト開発チームと 最新情報共有、開発に入り込みHowの 不確実性低減 Ubieの事例: 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 21 

生成AIによるブランドの価値向上 (1/2) ブランド価値向上に向けた主な活動: 外部イベントでの登壇 ブログ記事での発信 X (旧Twitter) のSpaceでの発信 ヘルスケア領域における生成AIガイドラインの執筆 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 22 

生成AIによるブランドの価値向上 (2/2) ヘルスケア領域における生成AI活用ガイドの策定・公 表 所属する日本デジタルヘルス・アライアンスにて (2024年1月) 目的: ヘルスケア領域で生成AIを安全に活用する ための事業者向けセルフチェック内容 詳細は政策渉外担当の同僚記事参照 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 23 

今後の活動 3つの観点の継続: 生産性向上 プロダクトの価値向上 ブランドの価値向上 組織・人材・事業のアップデート: 生成AIを前提として推進 目標: 「生成AIネイティブ企業」を目指す 目指す姿: 会社も社員一人一人も生成AIをフル活用 生産性向上、新しい価値創出、働くことが楽しい環境作り 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 24 

まとめ Ubie社内での生成AIの取り組みをご紹介しました。 この記事が、皆様の生成AI活用のお役に立てれば幸いです。 Ubieでの今までの生成AIの取り組みは下記にまとまっています。 (元記事参照) Ubieでは、生成AIプロダクトを開発するエンジニアを募集しています。 (元記事参照) イベント告知: 2025年2月7日(金)19:00〜 生成AIのイベント開催予定 ご興味ある方はぜひご参加ください。 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 25 

ご清聴ありがとうございました 生成AIネイティブ企業を目指して〜Ubieでの取り組み〜 26