メルク、AI競争力の本質は「モデル」でなく「信頼」

ワリド・メハンナはメルセデス・ベンツでのチーフデータオフィサー5年を経てメルク・ケーエー・アーにグループデータオフィサーとして参画した。着任時、同社は6万2000人の従業員向けデータ・分析システムの再構築を進めていた。その作業から約2年後の2022年末、ChatGPTが世界的な企業ラッシュを引き起こした。生成AI時代開始から8カ月後、メハンナの肩書はチーフデータ・AI責任者に昇格した。彼によれば、これは「トレンドや開発への反応ではなく、意図的な進化」だった。

17世紀にドイツ・ダルムシュタットで薬剤師フリードリヒ・ヤコブ・メルクが創業したメルク・ケーエー・アーは、医薬品、医療機器製造、電子機器に事業領域を広げている。350年企業内でのAI戦略主導は独特の課題であり、メハンナはそれをピラミッド構築になぞらえる。ベースは職場全体のデジタル流暢性を構築し時間を生み出す日常AI生産性ツール。中層――同社が現在注力する段階――は今後数年で研究開発、サプライチェーン、商業オペレーションなどの主要ワークフローにAIを組み込む。ピラミッドの頂点はプロダクトAIであり、機械学習が売上商品の一部となって医薬品開発イノベーション加速を支援する。

2023年6月、メルク・ケーエー・アーは社内構築の「MyGPT」を展開し、従業員が生成AIで安全に実験できるスペースを用意した。だが1年以内に、単一セットアップへの依存の限界が見えた。同社はベルリン拠点スタートアップLangDookと提携した。当時同スタートアップは4顧客、年間経常収益約50万ドル規模だった。若いヨーロッパ企業との協業判断は感情的ではないとメハンナは強調した。「考えは選択肢、スピード、主権性であり、ドイツ系スタートアップとの仕事の感情的側面ではない」。LangDookはメルク・ケーエー・アー環境でホスティング可能なGDPR完全準拠システム構築を実現し、スタートアップの敏捷性を保ちながらエンタープライズグレード・セキュリティを達成した。この仕組みはまた、従業員と大手AI提供企業の間にバッファを作った。「柔軟でモデル非依存的なユーザーレイヤーを確立し、ベンダーロックインなしに誰が作ったかを問わず世界最高のモデルへアクセスできる環境が重要だった」とメハンナ。

ガバナンスは戦略の初期段階から組み込まれた。メルク・ケーエー・アーは社内で1200万件を超えるプロンプトを生成――従業員がどう働くか、何を懸念するか、どこでAIサポートが必要かの豊かなデータセットだ。同社はこれを集約レベルでのみ分析し、個別従業員の監視は一切しない。「パターンから学習し、個別従業員や使用方法から学ぶことはない。全使用はプライバシー保護され、個人は監視しない」とメハンナ。同社はデジタル倫理諮問委員会を設置した。5原則――自律性、善行、害悪回避、正義、透明性――に基づき、プロジェクト単純承認・却下ではなく、発売前のリスク特定と事前設計をチームに促す。

メハンナのAI競争環境についての思考は進化した。2年前、エンタープライズAIの競争が基盤モデルレベルで決定され、最高モデルを持つ企業が勝つと信じていた。「その点について考えを変えた」と認めた。「モデルはなお重要だが、数カ月ごとに置き換わる。したがって継続的な優位性ではない」。代わりに、文脈、データ、プロセス、従業員スキル習得、従業員と顧客との信頼に継続的優位性を見出している。この転換は、メルク・ケーエー・アーのシステム構築方法を変えた。トップダウンのセマンティックデータレイヤーは遅すぎたため、チームは段階的に――プロセス・ユースケース単位で――データ統合するようになった。

AIの雇用への影響について、メハンナは単純な職消滅論を退ける。「職が消えるのではなく進化する。AIは仕事を加速・拡張する動的ツールになる。将来のリーダーは人とエージェント両者で構成される混合労働力も主導せねばならない」。予想外の出典――アーノルド・シュワルツェネッガーのビジネス指南書『Be Useful: Seven Tools for Life』を引用――から、メハンナは多様なキャリアを貫く基礎原則の恒常性を強調する。「根底にある基礎原則は常に有用たることであり、それは深く私に響いた」。

メルク・ケーエー・アーのAIアプローチは、初期の生成AI時代を脱し、モデル中心主義を超えた成熟したエンタープライズ視点を反映している。ChatGPTが2022年末に世界的な企業ラッシュを引き起こした時点で、メハンナはすでに2年かけて同社のデータ・分析基盤の再構築を進めていた。彼の肩書がチーフデータ・AI責任者に昇格したのはGPT時代開始から8カ月ほど後のこと。このデータインフラへの根ざした経験が、大規模での実際の価値創造を何が駆動するかについて現実的な見方をもたらした。彼の「ピラミッド」モデル――ベースの日常ツール、中段の組み込みワークフロー、頂点のプロダクトAI――は反応的な買い漁りではなく、意図的で段階的なアプローチを示している。MyGPTからLangDook提携への転換（当時年間経常収益50万ドルのスタートアップ）は計算されたトレードオフを強調する：単一ベンダーへのロックインより、スピード、主権性、選択肢を優先する判断だ。この選択は特に、厳格なヨーロッパ規制フレームワークと強固な労使関係慣行の下で動く350年企業にとって重大である。

メハンナのガバナンス・倫理戦略は、AI誇大宣伝とエンタープライズ現実の乖離をさらに示す。彼がガバナンスをハイパフォーマンスカーのブレーキに例える――速度を阻害するのでなく可能にするもの――というのは、ガバナンスを抑制者ではなく実現者として再定義する。デジタル倫理諮問委員会の5原則フレームワーク（自律性、善行、害悪回避、正justice、透明性）と事後承認ではなく事前リスク特定に重きを置く姿勢は、大規模組織を技術転換期に導く実地経験から生まれたものだ。メルセデス・ベンツでの5年間のチーフデータオフィサーの役割がこの哲学を形作ったことは明らかだ。メルク・ケーエー・アーの6万2000人の従業員にとって、プライバシー保護（1200万プロンプト以上の集約レベル分析のみ、個人監視なし）は、規制要件と労働力期待の両立を満たしながらAI採用をスケーリングする方法を示している。

まだコメントがありません。最初のコメントを投稿しましょう！