--- title: "AI CoE のジャーニー ― 本部と事業部に分かれ、予算を持つ部門で外注費を内製で減らす" url: "https://www.geekfujiwara.com/ai-coe/9549/" author: ギークフジワラ published: "2026-10-26T22:07:45+00:00" updated: "2026-10-27T23:10:01+00:00" categories: [AI CoE] tags: [AI CoE, Code apps, Copilot Cowork, コスト管理, 内製化, 開発標準] description: "AI CoE の概要と、これからの形をまとめます。本部 AI CoE が標準と基盤を持ち、事業部 AI CoE が自分の予算に載っている外注費を内製で減らす。JUAS・IPA・Gartner の調査結果と図で、AI CoE のジャーニーと、担当者が読む記事の順番を紹介します。" --- # AI CoE のジャーニー ― 本部と事業部に分かれ、予算を持つ部門で外注費を内製で減らす AI の推進組織 **AI CoE**（AI Center of Excellence）を作る会社が増えています。ただ、「作ったけれど、何から始めればいいか分からない」という声もよく聞きます。 この記事では、AI CoE のこれからの形と、その歩み（ジャーニー）を、外部の調査結果と図でまとめます。私は、これからの AI CoE は==本部 AI CoE と事業部 AI CoE に分かれ、それぞれが予算を持つ部門の外注費を、内製で減らしていく==形が重要になると考えています。最後に、AI CoE の担当者が読む記事の順番も紹介します。 {.point} - AI CoE とは何か、何をする組織か - 調査から見える、AI と内製化のトレンド - 本部 AI CoE と事業部 AI CoE の役割の分け方 - AI CoE のジャーニー（5 つのステップ） - AI CoE の担当者が読む記事の順番 ## AI CoE とは AI CoE は、会社の中で AI の活用を進め、支える専門の組織です。決まった形はありませんが、次のような役割を持ちます。 | 役割 | 中身 | | --- | --- | | 戦略と KPI | 何のために AI を使うか、何で成果を測るかを決める | | ガバナンス | 使ってよい道具、データの扱い、権限、コストの上限を決める | | 標準と基盤 | 開発の標準、環境、ライセンス、共通の部品を用意する | | 人材育成 | 使う人・作る人を育てる | | 内製開発 | 自分たちでアプリやエージェントを作り、効果を出す | これまでの AI CoE は、最初の 3 つ（戦略・ガバナンス・標準）が中心でした。これからは、==最後の「内製開発」で、お金に見える効果を出すこと==が求められます。 ## 調査から見える、AI と内製化のトレンド 外部の調査から、いくつかの数字を紹介します。 :::raw
数字で見る AI と内製化のトレンド JUAS の企業 IT 動向調査 2026 では、コード系の生成 AI を導入済みの企業が 32.6%、AI 関連の投資と利用料の増加を IT 予算が増える理由に挙げた企業が 43.7%、内製と外部委託の使い分けを目指す企業が約 7 割。IPA の DX 動向 2025 では、DX を進める人材が足りない日本企業が 85.1%、人材育成をとくに支援していない企業が 36.6%。Gartner の調査では、AI の成熟度が高い組織の 91% が AI の専任のリーダーを置いている。 32.6% コードを書く生成 AI を導入済み 前年度から 10 ポイント以上増（JUAS） 43.7% IT 予算が増える理由に「AI 関連」 2026 年度の予測（JUAS） 約 7 割 内製と外部委託の使い分けを目指す 課題は開発・PM の人材の不足（JUAS） 85.1% DX を進める人材が足りない 日本企業。米国・ドイツより高い（IPA） 36.6% 人材育成を「とくに支援していない」 日本企業。米国は 1.0%（IPA） 91% AI の専任のリーダーを置いている AI の成熟度が高い組織（Gartner）
::: {.check} - **AI への投資は増えている**：言語系の生成 AI を導入済みの企業は 33.9%（試験導入を含めると 53.4%）で、IT 予算が増える理由に「AI 関連の投資・利用料」を挙げた企業は 43.7% です[^1]。 - **コードを書く AI が広がっている**：コード系の生成 AI の導入は 32.6% で、前年度から 10 ポイント以上増えました[^1]。 - **内製と外部委託の使い分けへ**：約 7 割の企業が内製と外部委託の使い分けを目指していますが、開発やプロジェクト管理の人材の不足が課題です[^1]。 - **人は足りず、育成も追いついていない**：DX を進める人材が足りないと答えた日本企業は 85.1%。人材育成を「とくに支援していない」企業は 36.6% で、米国の 1.0% と大きな差があります[^2]。 - **専任の組織とリーダーが成果を分ける**：AI の成熟度が高い組織の 91% は AI の専任のリーダーを置き、45% は AI の取り組みを 3 年以上本番で使い続けています（成熟度が低い組織は 20%）[^3]。 - **一方で、価値を出せている会社はまだ少ない**：AI で大きな価値を出せたと答えた CIO は 13% にとどまります[^4]。 つまり、==AI への投資は増え、コードを書く AI も広がっている。でも、作る人は足りず、価値もまだ見えていない==。この隙間を埋めるのが、AI CoE の内製開発です。コードを書く AI を使えば、少ない人数でも内製できます。そして、効果を==外注費の削減というお金の言葉==で示せば、価値が見えます。 ## 本部 AI CoE と事業部 AI CoE に分かれる AI CoE を 1 つの組織に集めると、全社の依頼が集中して動けなくなります。逆に、各部門がばらばらに進めると、道具や品質がそろいません。 そこで、==本部 AI CoE と事業部 AI CoE の 2 段==にします。本部が標準と基盤を持ち、事業部が自分たちの予算で内製を進める形です。 :::raw
本部 AI CoE と事業部 AI CoE 中央の本部 AI CoE が、開発標準・ガバナンス・ライセンスと環境・人材育成・全社のアプリを受け持つ。周りの営業・管理部門・製造などの事業部 AI CoE が、それぞれの予算に載っている外注費を棚卸しして、本部の標準で内製し、削減額を自部門の成果にする。 本部 AI CoE 開発標準・ガバナンス ライセンスと環境 人材育成・相談窓口 全社で使うアプリ KPI：全社の外注費の削減 事業部 AI CoE（営業） CRM・日報の SaaS の利用料 → 内製で作り直す 削減額は営業の予算に 事業部 AI CoE（管理部門） 問い合わせ受付の保守の委託 → 内製と Cowork に置き換える 削減額は管理部門の予算に 事業部 AI CoE（製造） 設備保全・品質検査の委託開発 → 内製で作る 削減額は製造の予算に 事業部 AI CoE（ほかの部門） それぞれの外注費の一覧 → 本部の標準で内製 削減額はその部門の予算に
::: | | 本部 AI CoE | 事業部 AI CoE | | --- | --- | --- | | 主な担当 | 情報システム部門や DX 推進の部門 | 事業部の企画・業務改善の担当 | | 持つもの | 開発標準、ガバナンス、ライセンスと環境、共通の部品 | 業務の知識、自部門の外注費の一覧と予算 | | すること | 標準を整えて配る、人を育てる、全社で使うアプリを作る | 自部門の外注費を棚卸しし、本部の標準で内製する | | KPI | 全社の外注費の削減額、標準を使うチームの数 | 自部門の外注費の削減額 | ### なぜ「予算を持つ部門」で削るのか 外注費は、その費用を払っている部門の予算に載っています。SaaS の契約も、保守の委託も、決めるのは予算を持つ部門です。 だから、==外注費を削るのは、その予算を持つ部門が自分でやるのがいちばん早い==のです。本部がいくら標準を整えても、事業部の契約は止められません。事業部が自分で内製し、削った分が自分の予算の成果になれば、続ける理由がはっきりします。 本部 AI CoE は、そのための「道具と型」を配ります。開発標準、環境、ライセンス、育成です。事業部 AI CoE は、その型を使って、自分の業務と予算で成果を出します。 > [!TIP] 1 つ目は本部、2 つ目からは事業部 > 最初のアプリは、本部 AI CoE が全社で使うものを作ります。Power Apps Premium は人に付くライセンスなので、ここで配った Premium が、事業部のアプリの土台になります。2 つ目からは、事業部 AI CoE が自分の外注費から選んで作ります。 ## AI CoE のジャーニー AI CoE の歩みを、5 つのステップで描きます。 :::raw
AI CoE のジャーニー ステップ 1 は本部 AI CoE を立ち上げて Cowork を開放する。ステップ 2 は外注費を棚卸しする。ステップ 3 は開発標準でプロトタイプを作り経営に説明する。ステップ 4 は全社で使う 1 つ目のアプリを Code Apps で展開する。ステップ 5 は事業部 AI CoE に広げ、それぞれの予算で内製する。 1 2 3 4 5 本部 本部 本部 本部 本部＋事業部 立ち上げ 本部 AI CoE を作る Cowork を開放する 個人の仕事は任せる 棚卸し 外注費の一覧を 情報システム部門から 業務システムを選ぶ プロトタイプ 開発標準と GitHub Copilot で作る 削減額を経営に説明 1 つ目の展開 全社で使うアプリを Code Apps で展開 Premium が土台に 事業部へ広げる 自社の標準を配る 事業部が自分の予算で 外注費を減らす KPI の順番：① 外注費の削減 → ② 使いやすさ・業務の改善 → ③ 内製の技術・開発の生産性 → ④ 人材育成 ① で予算と人を確保し、その上に ②〜④ を積む
::: {.steps} 1. **立ち上げ**：本部 AI CoE を作り、まず Copilot Cowork を開放します。個人の調べものや資料づくりは、アプリを作らずに Cowork に任せます。コスト管理の設定だけで始められます。 2. **棚卸し**：情報システム部門から、外注費の一覧（SaaS の契約、保守の委託、見積もり）を手に入れます。基幹系と法令対応のシステムは外し、業務システムから候補を選びます。 3. **プロトタイプ**：GitHub Copilot と AI ファースト開発標準で、経営に説明するためのプロトタイプを作ります。外注費の削減額を、1 番目の KPI として示します。 4. **1 つ目の展開**：全社で使うアプリを、Code Apps で展開します。インフラとその保守は Microsoft に任せ、ここで配った Power Apps Premium が、次のアプリの土台になります。 5. **事業部へ広げる**：開発標準を「自社の標準」として事業部に配ります。事業部 AI CoE が、自分の予算に載っている外注費を、自分で内製して減らします。 ## AI CoE の担当者が読む記事の順番 このブログには、AI CoE の担当者向けの記事がいくつかあります。読む順番は、次のとおりです。 | 順番 | 記事 | 分かること | 主な読者 | | --- | --- | --- | --- | | 1 | AI CoE の最初の KPI は「外注費の削減」 | なぜ現場のユースケースではなく、外注費から始めるのか | 本部・事業部 | | 2 | GitHub Copilot・Cowork・Copilot Studio・Agent Builder の使い分け | どの道具でどの仕事を変えるか（ロングテールの図） | 本部 | | 3 | Copilot Cowork のコストは賄えるのか | 個人の仕事を Cowork に任せる始め方と、費用の考え方 | 本部 | | 4 | Code Apps で「SaaS 製造」 | 対象のシステムの選び方、インフラを任せられる理由、コストの試算 | 本部・事業部 | | 5 | AI ファースト開発標準で始める Code Apps 開発 | 開発標準での作り方、自社の標準として持つ方法 | 本部（作る人） | | 6 | Copilot Credits のライセンスガイドを読み解く | Cowork や Copilot Studio の費用の仕組み | 本部（管理者） | | 7 | AI CoE の内製化で、パートナー企業はどうすればいいのか | パートナー企業との組み方（FDE か内製の支援か、顧問の形） | 本部・パートナー企業 | | 8 | 相次ぐ個人情報漏えいから考える | ID 管理を Entra に任せる、事例から作るテストケース、主権を取り戻す | 本部（標準とセキュリティ） | ### 1. なぜ外注費から始めるのか https://www.geekfujiwara.com/ai-coe/9485/ ### 2. どの道具で、どの仕事を変えるか https://www.geekfujiwara.com/copilot/9491/ ### 3. 個人の仕事は Cowork に任せる https://www.geekfujiwara.com/copilot/9490/ ### 4. 業務システムを作り直して、外注費を減らす https://www.geekfujiwara.com/tech/powerplatform/9527/ ### 5. 開発標準で、品質のそろったアプリを作る https://www.geekfujiwara.com/tech/powerplatform/8554/ ### 6. 費用の仕組みを押さえる https://www.geekfujiwara.com/copilot/9462/ ### 7. パートナー企業とどう組むか 内製を進めるとき、パートナー企業に何を頼み、どう組むか（FDE と内製の支援の違い、顧問の形）は、こちらにまとめました。パートナー企業の方にも読んでいただきたい記事です。 https://www.geekfujiwara.com/ai-coe/9553/ ### 8. セキュリティの主権を取り戻す 内製でも委託でも、何をもって「安全」とするかは AI CoE が持ちます。相次ぐ個人情報の漏えいの事例から、ID 管理を Entra ID に任せる考え方と、自社のシステムに当てるテストケースをまとめました。 https://www.geekfujiwara.com/ai-coe/8659/ > [!NOTE] > 環境の準備では、Dataverse for Teams 環境と開発者環境の変更にも注意が必要です。期限とやることは[こちらの記事](https://www.geekfujiwara.com/tech/powerplatform/8661/)にまとめました。 ## まとめ {.check} - AI CoE は、戦略・ガバナンス・標準・人材育成に加えて、==内製開発でお金に見える効果を出す==組織になります。 - 調査では、AI への投資とコードを書く AI は広がっていますが、作る人は足りず、価値もまだ見えていません。 - 本部 AI CoE が標準・基盤・育成を持ち、事業部 AI CoE が==自分の予算に載っている外注費を、自分で内製して減らす==形が重要になります。 - ジャーニーは、立ち上げ → 棚卸し → プロトタイプ → 1 つ目の展開 → 事業部へ広げる、の 5 つのステップです。 - 記事は、外注費 → 道具の使い分け → Cowork → SaaS 製造 → 開発標準 → 費用、の順に読むと、全体がつながります。 [^1]: [企業 IT 動向調査 2026（2025 年度調査）](https://juas.or.jp/cms/media/2026/04/JUAS_IT2026summary.pdf)（日本情報システム・ユーザー協会）、[プレスリリース](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000160762.html) [^2]: [DX 動向 2025](https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/tbl5kb0000001mn2-att/dx-trend-2025.pdf)（情報処理推進機構） [^3]: [Gartner Survey Finds 45% of Organizations With High AI Maturity Keep AI Projects Operational for at Least Three Years](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-30-gartner-survey-finds-forty-five-percent-of-organizations-with-high-artificial-intelligence-maturity-keep-artificial-intelligence-projects-operational-for-at-least-three-years)（Gartner、2025 年 6 月） [^4]: [Gartner Survey Finds Only 13% of CIOs Say Their Enterprise Has Realized Significant or Transformational Value from AI](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-10-19-gartner-survey-finds-only-13-percent-of-cios-say-their-enterprise-has-realized-significant-or-transformational-value-from-ai)（Gartner、2026 年 10 月）