生成AIのパイロット導入の95%は、測定可能なリターンを生み出せていません。
これは技術に問題があるという意味ではありません。多くの場合、効果的に導入されていないのです。
AIを正しく活用するには、適切なツール、適切なパートナー、適切なデータが必要です。
今日のビジネス環境は、かつてないほど変化しています。経済の不安定さ、激動する政治情勢、高まるステークホルダーの要求、そして生成AIの急速な普及が、従来の戦略モデルが適応できる速さを上回って、私たちの足元を揺るがしています。
長年、企業はレジリエンスと俊敏性を重視した柔軟な戦略を立てることで、変化に適応してきました。その考え方は過去の危機を乗り越える助けとなりましたが、リーダーたちは次第に懸念を強めています。もはやそれだけでは不十分なのではないかと。最近の世界のCEOを対象とした調査で、PwCによると、CEOの10人に4人が、現在の道を進み続ければ自社は10年後に存続できないと回答しました。
この懸念には根拠があります。戦略は、変化する状況に合わせて継続的に学び、対応し、進化する動的なシステムになりました。ほとんどの組織にとって最大の脅威は競合他社ではなく、自らが適応できないことです。
こうした圧力のもと、多くのリーダーは、外部の変化の速さと自組織の対応速度との隔たりが広がるなか、その解決策としてAIに期待を寄せています。新たなプロジェクトを承認し、パイロットプログラムを展開し、株主向けの発信で変革への取り組みを強調します。しかし、成果を評価すると、AIプロジェクトが有意義な効果をもたらした例は依然として限られています。
調査によると、生成AIのパイロット導入の95%は失敗し、測定可能なリターンを生み出せていません。さらに、ほとんどの企業がAIを活用している一方で、業績への影響が見られるのはわずか39%で、その影響も大半はごく小さなものです。企業のわずか4%が、継続的に価値を生み出すAI能力を構築しています。また、ガートナーによると、半数未満のデジタル施策しか、事業目標を達成していません。こうした例は枚挙にいとまがありません。
Workivaの最高戦略責任者として、経営陣や取締役会と連携しながら、顧客に大きな効果をもたらすAI機能を提供し、社内でのAI活用とガバナンスを最適化することを日々考えています。私が学んだことは、AIを正しく活用しようとする他の組織にも応用できます。
リーダーが戦略とAIで陥りがちな誤り
データを詳しく見ると、ほとんどの組織はAIを、戦略の策定、実行、評価のあり方を根本から見直すものではなく、技術のアップグレードとして捉えていることが分かります。AIを最適に導入する方法を検討する際、企業は数え切れないほどの障害や落とし穴に直面します。
よくある誤りには、業務フローや意思決定を一から再設計せず、既存のプロセスにAIツールを継ぎ足すこと、十分な研修や職務に応じたリソースを従業員に提供せず汎用AIソリューションを展開すること、そして重要なデータがレガシーシステム、オンプレミスのプラットフォーム、スプレッドシートに散在したまま、大規模な変革施策を始めることなどがあります。
根本的な問題はAIの不足ではありません。企業全体で連携し、信頼でき、戦略に沿って導かれるAIが欠けていることです。
企業がAIを効果的に導入するには？
戦略を成功させるには、相互に形づくり、情報を与え、バランスを取りながら、継続的に連携する3つの要素が必要です。適切なツール、社内の適切な連携、そして適切なデータです。
1. 価値を生み出すツール
AIは、決算の迅速化、規制当局への届出の効率化、リスク管理の強化、サステナビリティ報告の改善など、中核的な業務プロセスに測定可能な効果をもたらさなければなりません。
そのためには、データや業務フローを理解し、日々の業務にシームレスに組み込め、速やかに価値を生み出す目的特化型のツールが必要です。AIから最大の価値を引き出している企業は、単発の実験から統合型プラットフォームへと移行しています。データを一元化し、その共通基盤の上に構築された専門的なアプリケーションを利用できるツールです。
2. 戦略、技術、資本を結びつける連携
AIを実質的な投資収益率（ROI）につなげている組織は、経営トップで連携体制を築き、CEO、CIO、CFOが共通の投資目標を掲げ、変革の方針を共有しています。経営陣全体がこの協働に欠かせませんが、通常、この3つの役職が実行の要となります。
最高戦略責任者が理解すべきなのは、戦略、技術、資本配分が連動すると、AIは実験段階からインフラへと変わるということです。AIは計画策定、資源配分、業績測定に組み込まれます。オーナーシップを共有することで、AIは散発的なパイロット導入から、明確な説明責任を伴う全社的な効果へとつながります。
3. 連携され、信頼でき、AI活用に適したデータ
信頼できるデータは不可欠です。モデルを学習させ、知見を明らかにし、自動化を推進します。さらに本質的には、誠実性を担保するものです。企業の主張が報告内容や実際の行動と一致していることを示す証拠となります。
ほとんどの組織では、AIがアクセスできないオンプレミスのシステム、サイロ化したツール、オフラインの文書に、重要な情報があまりにも多く閉じ込められています。AIを拡大するには、財務、リスク、サステナビリティのデータを連携させ、取締役会、規制当局、投資家の要求を満たすガバナンス管理体制を整える必要があります。信頼できる連携済みのデータがあれば、リーダーはAIを活用して、重大な影響を伴う意思決定を自信を持って検証できます。
守りのレジリエンスから継続的な適応へ
適切なツール、連携体制、データ基盤があれば、戦略は動的なものになります。リーダーが意思決定を統括する一方で、AIは選択肢を生み出し、リスクを早期に検知し、新たなトレンドを捉え、リアルタイムの知見に基づいて新たな進路を提案します。
不確実性が積み重なる時代に、継続的な適応そのものが戦略となり、AIがその原動力になりました。このことを理解する企業が次の10年を形づくります。適応に抵抗する企業は、時代の変化によって形づくられることになります。
