2026年の「新興チャンピオン年次総会」を通じて、リーダーたちは企業が直面しているAI変革の課題について議論しました。
インフラの導入からデータの準備まで、組織は技術を大規模に展開するために複数の障壁を乗り越える必要があります。
イベント期間中にリーダーたちが共有した示唆を4つご紹介します。
AI技術は企業変革の準備が整っていますが、大半の組織はまだ整っていません。
これは、中国・大連で開催された世界経済フォーラム「新興チャンピオン年次総会2026」（6月23～25日）において、最も頻繁に議論されたテーマの一つでした。
会期中、ビジネス、学術、各機関のリーダーたちは、特定された最大のギャップと、組織がそれを埋めるのに役立つ可能性のある解決策の一部について議論しました。
イベント期間中にリーダーたちが共有した主要な示唆を4つご紹介します。
1. 車は準備できている。必要なのは道路の整備だ
清華大学施文彬（シュワルツマン）カレッジ学部長のXue Lan氏は、AIの導入を自動車の初期にたとえ、と述べました。当初、インフラそのものが存在しなかったため、広範な活用は不可能でした。道路は馬車用に整備されており、それが改良された後も、人々がより遠くまで移動するにはガソリンスタンドが必要でした。
「私たちは技術が社会に広く浸透することを強く望んでいますが、そのためにはデータセンターやエネルギーといったハードインフラと、規制などのソフトインフラの両方が必要です」と同氏は述べ、「これは最先端のモデル開発に比べて、はるかに遅いペースでしか追いついていません」と付け加えました。
AI 71のチーフ・プロダクト・アンド・テクノロジー・オフィサーであるMehdi Ghissassi氏は、真にAIファーストの企業は、社内プロセスを再設計するにあたって同様のアプローチをとる必要があると指摘しました。自動車の例えを続けて、同氏は次のように述べました。「もし都市の道路を計画していて、自動運転車が走ることになると分かっていたら、今のような形では道路を配置しないでしょう。」
「プロセスを再設計するという困難な作業に取り組む企業こそが、AIの活用を可能にします。」
2. 1-2-3-4で簡単？
AI技術は、そこに投入されるデータの質によってのみ価値が決まります。明確な情報セットがなければ、組織は単により速く誤りを犯すことしかできなくなる、とNTTデータのチーフ・ストラテジー・オフィサーであるRoli Agrawal氏は警鐘を鳴らしました。「お客様のデータは、非常に断片化していることがよくあります」と同氏は説明し、「混沌の上にAIを構築すれば、それは依然として混沌のままであり、ただGPU上で超高速に進むだけです」と続けました。
Agrawal氏は、自社の1-2-3-4ルールを紹介しました。：AIエージェントの構築に1ドル投資するごとに、顧客には変革管理に2ドル、アーキテクチャ、ガバナンス、ガードレールに3ドル、データの準備に4ドルを投資するよう促しているとのことです。こうすることで、企業はAIを拡張し、真に知的な存在になれると同氏は述べました。
3. 予測する人間
AIが私たちをどこへ導いているのかを完全に理解するためには、その生の能力よりも、人間がAIをどのように使うかを考慮しなければならないと、ManpowerGroupの会長兼最高経営責任者であるJonas Prising氏は述べています。
「人類はこの種の技術的進化を何度も経験してきました。結局のところ、最終的に何が起こるかを予測する上で、人間が技術をどう使うかは、技術そのものができることよりもはるかに重要な指標となります」と同氏は説明しました。
「議論は計算能力、人材、資本に大きく偏っており、組織や社会の双方に利益をもたらす形でこれを大規模に導入させるために、従業員、労働者、組織、そして技術を使う人々が何をすべきかについては、十分に焦点が当てられていません。」
4. 迷わず飛び込もう
これらの課題にはそれぞれ対処する必要がありますが、完璧な条件が整うのを待つことは解決策ではありません。中国移動の首席科学者であるFeng Junlan氏は、多くのアーキテクチャ上の障害の解決には時間がかかるものの、AIのスキルセットと習熟は並行して進める必要があると考えています。
「企業は、データ、システム、センシング技術のいずれの面でも準備ができていません……そうした基本的な課題をすべて解決しようとすべきではありません。解決にはおそらく数年かかるからです」と同氏は述べました。
「AIが海だとすれば、私たちは今その水面にいるだけです。海で泳ぎたいなら、飛び込まなければなりません。」
発言は、長さと明瞭さのために軽く編集されています。
併せて読みたい
