Klarna
AIエージェント導入初月で230万件の顧客会話を処理。700人分の業務に相当。（Klarna公式発表）
解決時間：11分→2分利益改善：$4,000万
AI組織設計・定着支援
ツールの導入から、 組織全体の成果へ。
業務設計から組織体制まで一貫対応 AI成熟度Level 3〜4への移行支援 ツール導入から組織定着まで伴走
AIツールの普及だけでは組織は変わりません。業務設計・組織体制・人材育成の継続的な取り組みが必要です。1137は、個人のAI活用を組織全体の成果に変える支援をしています。
支援実績 
よくある課題
よくある課題
ツールを入れても使われない
AIツールの導入だけでは現場の行動は変わらない。業務設計の変更が必要。
効果を数字で示せない
AI投資のROIが測定できず、継続投資の判断材料がない。
部門間でスキル格差がある
一部の部門だけが活用し、組織全体の生産性向上につながらない。
推進の旗振り役がいない
AI担当者はいるが、権限と予算がなく横断的な推進が進まない。
ソリューション
Level別の最適なアプローチ
AI成熟度診断
戦略・技術・人材・文化の4軸・100点満点で診断。 同業他社ベンチマーク比較付きで、「どこが遅れているか」を経営層に説明できる状態にします。
詳細を見るAI推進体制構築
部門ごとのAI活用を標準化し、ガバナンスを整備。成功事例を横展開できる体制へ。 「AI担当者が1人いる」状態から「組織がAIで動く」状態へ。
詳細を見るAIネイティブ業務設計
「AIを入れたが使われない」——多くは業務フロー設計が要因です。 業務チャンク化→AI割り当て→フロー構築の3ステップで現場定着まで伴走します。
詳細を見るAI業務自動化支援
RPAの延長ではなく、AIエージェントによる業務自動化。工数削減量を定量化し、組織の力をどこに集中させるかを設計します。
詳細を見るAI人材育成
経営層・リーダー層・実務者層の3層設計。各層の役割に応じた実践的なプログラムで、組織全体のAI活用率を向上させます。
詳細を見るAI推進リーダー参画
CAIO・CPO・PdMを常駐または顧問として参画。採用・育成を待たずに即戦力を確保し、事業①②と連携します。
詳細を見る 成熟度モデル
あなたの会社は、今どのLevelにいるか
出典：Asana 2025日本調査・1137独自分析を基に作成
1137が支援するゾーン：Level 1→4 への変革
自社のLevelを診断する → 経営層の役割
AI活用を組織全体に広げるために経営層の役割が重要です
| タイプ | 経営層の状態 | 組織への影響 |
|---|---|---|
| A | AIの活用を現場に委ねている | ROIの測定が難しく、施策の優先順位付けが課題になりやすい |
| B | AIについての知識はあるが自身では使っていない | 現場の実態把握や評価基準の設定に課題が生じやすい |
| C | 自らAIを活用し、判断の軸を持っている | 適切な投資判断と、組織への方針提示がしやすくなる |
このCの状態を作るために、事業③「AI経営実践プログラム」と連動しています。 エグゼクティブAI経営実践塾を見る →
S3の壁
AI活用が組織の成果につながらない構造的な要因を整理します
S6
速く作れても、事業成果が出ない
よくある症状
AIで開発速度は上がったが、事業KPIに貢献していない。使われない機能やPoCが量産される。
なぜ起きるか
技術実装と事業戦略の接続が断絶。何を作るかの判断が現場任せになっている。
1137の解決策
事業① 戦略〜本番実装を一貫対応
CEO・CFOの80%超が「AIは生産性に影響なし」(NBER 2026)
S5
チームは速いのに、組織として遅い
よくある症状
個々のチームはAIで生産性向上。だが組織全体のリリース速度・品質は変わらない。
なぜ起きるか
チーム最適と組織最適のギャップ。AI化されていないプロセスが律速になっている。
1137の解決策
事業① 組織横断のデリバリーパイプラインを設計
AI導入組織のデリバリー安定性 −7.2% (DORA 2025)
S4
ツール連携はできたが、チームの成果物が変わらない
よくある症状
SlackとNotionとAIを繋いだが、実際の業務成果に反映されていない。
なぜ起きるか
ツール接続≠プロセス改善。業務フロー自体がAI前提で再設計されていない。
1137の解決策
事業② AI前提の業務プロセス再設計・CoE設計
S3
個人は使えているのに、チームに広がらない
よくある症状
パワーユーザーは使いこなすが、部門全体には波及しない。「あの人がいないと回らない」状態。
なぜ起きるか
個人スキルが属人化。共有の仕組み・標準化がない。
1137の解決策
事業② 業務設計＋CoE設計で個人知を組織知に変換
日本の組織の83%が試用段階から先に進めない (Asana 2025)
S2
AIで個人の作業は速くなった
よくある症状
ChatGPTやCopilotで個人タスクは効率化。だが組織全体への影響は限定的。
なぜ起きるか
多くの組織はここまで到達している。ここから先が本当の課題。
1137の解決策
事業③ AIスクールでスキル底上げ + 事業② 組織への接続設計
主観「+20%速くなった感」、実際は遅くなった (METR 2025)
S1
まずAIツールを入れた
よくある症状
全社ライセンスを導入したが、利用率が上がらない。「入れただけ」状態。
なぜ起きるか
導入と活用の間に教育・業務設計のステップが抜けている。
1137の解決策
事業③ AIスクールで定着 + 事業② 業務フローに組み込み
個人PR数は増加、組織デリバリーは横ばい (Faros AI)
組織のAI活用を推進するために必要な4つの要素
- AI活用方針の明文化 — 経営層からの明確な方針設定が、組織全体への浸透を促します
- 業務プロセス・意思決定フローの設計 — AI前提のプロセス設計により、活用の効率が上がります
- スキルレベルの揃え — 部門間・階層間のスキル格差を縮めることで、組織全体の活用率が向上します
- 効果測定の仕組み — 定量的な計測があることで、改善の方向が見えやすくなります
事業間連携
組織変革とシステム実装の連携
AI前提の業務設計には、対応するシステム基盤が必要です。事業②と事業①は連動し、同じコンサルタントが担当。設計と実装の分断が生まれません。
| 事業②の施策 | 連動する事業①のソリューション | |
|---|---|---|
| AI成熟度診断 | → | AI導入診断・戦略策定へ移行 |
| 業務設計 | ↔ | AI導入・実装支援と並行実施 |
| CoE設計 | ← | MLOps運用体制を組み込む |
組織への影響
組織変革が完了した先にある世界
McKinsey
20,000のAIエージェントと40,000人が並行運用。（McKinsey公式発表）
特定タスクで30%の生産性向上（McKinsey調査）
1137自社実績
社内AI活用率90%以上（2025年時点）。業務の70%以上がAI自動化・支援済み。「自社で動かしたものだけを提案する」原則を実践。
AI活用率90%+業務自動化率70%+
担当チーム
プロジェクトを担当するチーム
鈴木 健一
組織変革コンサルタント外資コンサルでDX推進を8年経験。業務プロセス改革とチェンジマネジメントの両輪で組織を動かす。
山田 理恵
AI活用推進リード事業会社のAI推進室でCoE立ち上げを経験。現場への定着と効果測定の仕組みづくりが専門。