アジア太平洋地域は、次の人工知能（AI）の波において構造的な優位性を持っている。この地域は AI のバリューチェーンの中心に位置しており、高齢化と労働人口の減少が自動化の必要性を高めている。
AI を導入する際には、既存のプロセスに追加するのではなく、組織は仕事の進め方を検討し、場合によってはワークフローを再設計しなければならない。
AI は、次の AI の波を主導するために IT 部門に任せる技術的な取り組みとしてではなく、戦略的なビジネス課題として扱われるべきである。
人工知能（AI）は驚異的な速度で進歩してきており、今後の AI の次の段階は、計算資源、データ、そして物理的な展開によってますます特徴づけられるようになるだろう。
AI は、デジタル領域から出て、工場、サプライチェーン、医療システム、交通網、そして現実世界で稼働するロボットへと知能をもたらすだろう。
アジア太平洋地域は大きな優位性を持ってこの段階に入るが、AI の次の段階を主導するには、AI に関する意思決定を技術領域に留めるのではなく、リーダーシップや事業戦略に組み込む必要がある。
強固な立場にあるにもかかわらず、アジア太平洋地域の多くは、潜在力をリーダーシップへと転換するための動きが十分に速くない。
アジア太平洋地域の AI における地域的な優位性とは何か？
アジア太平洋地域は、AI のバリューチェーンにおいて中心的な位置を占めている。台湾は世界で最も先進的な半導体を製造している。韓国は、AI インフラの重要な構成要素である高帯域幅メモリにおいて世界的なリーダーである。
日本は、先端材料、精密製造装置、産業用ロボットの分野で依然としてリーダーである。中国本土は、産業オートメーションおよび AI 導入に関する世界最大級の市場の一つとして台頭してきた。これらの能力が相まって、アジア太平洋地域は次世代の AI を動かすために必要なインフラの中心に位置づけられている。
second の優位性は、アジア太平洋地域の多くにとって、自動化が人口動態上の必要性であるということである。日本の生産年齢人口は、2043 年までに約 1,400 万人減少すると予測されている。韓国の人口の約 40% は、2050 年までに65 歳以上になる見込みである。
中国本土は、数十年にわたる出生率の抑制がもたらす影響に直面している。こうした現実が、他地域とは異なる自動化への切迫感を生み出している。
2024 年には、世界で新たに設置された産業用ロボットの 74% がアジアの工場に導入された。韓国は依然としてロボット密度において世界的なリーダーである。中国本土では200 万台以上の産業用ロボットが稼働しており、日本は引き続き世界で最も先進的な自動化経済国の一つである。
BCG の調査によると、この地域の現場従業員の 70% がすでに業務で定期的に AI を利用している。
第三に、アジア太平洋地域の多くの社会は、歴史的に、ロボットやインテリジェントマシンを人間の代替ではなく人間の能力を補完するものとして捉える傾向が強かった。このため、自動化に対する社会的な抵抗が小さくなり、実験にとって好ましい環境が生まれている。
これらの強みを総合すると、フィジカル AI の時代において、この地域がリーダーシップを発揮する説得力のある根拠となる。しかし、構造的な優位性だけで結果が決まるわけではない。強固な立場にあるにもかかわらず、アジア太平洋地域の多くは、潜在力をリーダーシップへと転換するための動きが十分に速くない。
AI 導入における変革のギャップとは何か？
ほとんどの組織はすでに AI ツールの導入を始めているが、仕事の進め方は変わっていない。多くの場合、AI は基礎となるプロセスを見直すことなく、既存のワークフローに導入されている。
これにより効率がわずかに向上するかもしれないが、事業の経済性は変わらない。持続的な価値は、組織が機械知能の能力を中心に仕事を再構築したときに生まれる。
人間によるレビューサイクルを前提に設計された与信審査プロセスは、AI がリアルタイムでリスクを評価する場合には様相が異なる。週次の需要予測サイクルを中心に構築されたサプライチェーン計画機能も、インテリジェントシステムが稼働中のオペレーションのシグナルに適応する場合には様相が異なる。
定期点検を中心に構築された製造オペレーションは、AI 対応のシステムが継続的に性能を監視、診断し、最適化する場合には様相が異なる。
持続的な優位性を生み出す組織は、既存の活動を単に自動化するだけではない。AI が可能にすることを中心に、ワークフロー、意思決定権、運営モデルを再構築していくのである。
次の AI の波においてリーダーとして台頭する組織や経済圏は、導入から変革へと踏み出し、独自のデータ資産を構築し、AI が責任ある形で拡大するために必要なガバナンスの枠組みづくりに貢献する企業や経済圏であろう。
アジア太平洋地域の関係者は、リーダーシップのギャップにどのように対処できるか？
BCG の研究では、AI による価値実現を最も強く予測する要因の一つがリーダーシップのコミットメントであることが一貫して示されている。CEO や上級リーダーが積極的に AI を試行し、学習と反復を目に見える形で支援し、変革に対して主体的に責任を負う組織ほど、より速く前進している。
多くのアジア太平洋地域の組織では、AI は依然として大部分が技術部門に任されている。しかし、AI は組織の運営方法、人と機械の協働の仕方、そして価値の創出場所に関する意思決定を必要とする。これらはテクノロジーの問題ではなく、リーダーシップの問いである。
アジア太平洋地域のリーダーが優先すべき三つの転換は次のとおりである。
1. ツールを導入するだけでなく、仕事そのものを再設計する
リーダーは単純な問いを立てるべきである。もし AI を前提として今日この組織を構築するとしたら、どのような姿になるだろうか。
この問いに答えるには、長年定着してきたプロセス、構造、前提に異を唱える必要がある。長期的な優位性と引き換えに、短期的な混乱を受け入れることが求められる。何より重要なのは、リーダー自身が直接的に責任を担うことである。
AI を中心にワークフローを再設計する組織は、テクノロジーへの投資だけでは埋められない形で、その先行優位を積み重ねていくことになる。
2. 独自の業務データ資産を構築する
AI の次の段階は、基盤モデルだけでなく、現実世界のプロセスを通じて生成される独自の業務データによっても推進されることになるだろう。
製造業者にとって、これは数十年にわたる生産、保守、品質管理のデータかもしれない。金融機関にとっては、顧客との接点やリスク判断に組み込まれた蓄積された知見かもしれない。医療機関にとっては、長年の診療を通じて形成された臨床判断のパターンかもしれない。
これらのデータ資産は、インテリジェントシステムがデジタル上の相互作用だけでなく、現実世界の環境や業務上の結果から学習するフィジカル AI の時代において、さらに価値を増す。
これらの資産を特定し、構造化し、業務に活用できる組織は、模倣が困難な優位性を築くことになるだろう。
3. 調整された統治の枠組みづくりを支援する
AI がコンテンツの生成から現実世界での行動へと移行するにつれ、効果的なガバナンスの重要性はますます高まっている。
AI システムが工場、交通網、医療環境、重要インフラに組み込まれるにつれ、安全性、説明責任、相互運用性、法的責任、国境を越えた基準に関する課題はより複雑になるだろう。
これらの課題は、政府が単独で解決できるものではない。政策立案者、技術提供者、製造業者、産業界の関係者による協力が必要である。課題は、信頼、安全性、説明責任を維持しながら、イノベーションを可能にする枠組みを構築することにある。
アジア太平洋地域の声は、共通の原則と共有すべき優先事項を明確に示すことができれば、より強いものとなるだろう。この地域にはすでに有力な事例がある。日本の高齢者介護ロボティクス、韓国の AI を活用した製造業、シンガポールのスマートシティインフラ、そして東南アジア諸国連合（ASEAN）域内で高度化が進む物流ネットワークなどである。
こうした経験は、フィジカル AI のガバナンスに関する実践的なアプローチを形成する一助となり得る。
今後の AI リーダーは誰になるのか？
アジア太平洋地域が構造的な優位性から持続的なリーダーシップへと移行する機会は現実にあるが、永続的なものではない。
次の AI の波においてリーダーとして台頭する組織や経済圏は、導入から変革へと踏み出し、独自のデータ資産を構築し、AI が責任ある形で拡大するために必要なガバナンスの枠組みづくりに貢献する企業や経済圏であろう。
アジア太平洋地域がこれを実現できれば、AI の次の段階に参加するにとどまらず、その在り方を意味のある形で定義する存在となることができるだろう。
