AIの導入は容易でもインパクトの創出は困難
AIへの投資が記録的な規模に達し、導入が広範に進む一方で、AI導入と実際のビジネス価値とのギャップはむしろ広がりつつあり、こうした取り組みを主導するリーダーたちは、そのギャップに対応しきれていないのが実情です。
『The AI Impact Imperatives, 2026（AIインパクトを実現するための必須要件：2026年版）』は、10か国にわたるG2K組織のシニアリーダー467名から得られたインサイトに基づいて作成された、当社のエンタープライズAI市場レポートです。
この調査では、AIを導入するよりもAIで成果を上げる方が難しい理由、プログラムが失敗する要因、さらにそのギャップを解消している組織のアプローチの違いについて、具体的に明らかにしています。
主なハイライト
AIは実験段階をすでに超え、IT運用、ソフトウェア開発、物理環境など、今やあらゆる分野に組み込まれており、エージェンティックAIは企業のテクノロジースタックの基盤レイヤーになりつつあります。
市場の成長は他のほぼ全てのエンタープライズ領域を上回ペースで続いており、AIが将来の競争力において中核的な役割を果たすことを改めて裏付けています。
問われているのは、もはやAIを導入するかどうかではありません。これほどの投資が行われているにもかかわらず、なぜ成果がそれに見合っていないのか、そしてそのギャップを埋めるには何が必要なのかが焦点となっています。
ビジネスリーダーは、IT部門によるインパクトの大きいAI施策の実現スピード対する不満を募らせています。一方でITリーダーは、ビジネスチームがAIの導入を監視なしで断片的に行うことへのリスクを引き続き懸念しています。
この対立関係は、単なるIT部門とビジネスチームの足並みの不一致にとどまりません。取締役会レベルでは、AIの失敗が、発生頻度、リスク、そして失敗した場合の経済的影響のいずれにおいても、体系的に過小評価されています。こうした盲点こそが、企業にとって先行優位を確立する機会を逸する要因となっています。
クライアントの視点
AIの可能性はまだほんの表面をなぞったに過ぎず、その可能性は無限に広がっています。イノベーションを停滞させる最大の要因は、人間の想像力にあります”
Kanda Natarajan氏
IT担当バイスプレジデント
GSK
結局のところ、ビジネスにおいて重要な指標は、収益、コスト、リスクの3つだけです。ソリューションがそのうち少なくとも1つにどのような影響を与えるかを、もしプロバイダーが明確に説明できないのであれば、他は全て雑音に過ぎません”
Corrado Azzarita氏
グローバルCIO
The Kraft Heinz Company
誤ったアプリケーションやプロセスを自動化すれば、価値が損なわれます。アプリケーションサービスは、テクノロジー主導の自動化ではなく、実際のビジネス成果に直結する実践的なモダナイゼーションに注力すべきです"
Michael Löchle氏
最高デジタル責任者兼最高セキュリティ責任者付エグゼクティブアドバイザー
Hitachi, Ltd.
AIの導入は急速に進んでいます。ASMLでは今年中にIT全体にAIを組み込むことを目指していますが、セキュリティと輸出管理のリスクは慎重に管理しなければなりません"
Sven van Lieshout氏
IT担当バイスプレジデント
ASML
AIはITにとどまらず、ビジネス全体に大きな変革をもたらすでしょう。ただしそれが成功するかは、社内スタッフとパートナーが緊密に統合されたチームとして連携できるかにかかっています"
Dimitri Van Dyck氏
戦略/ITガバナンス担当
ディレクター
Achmea
インパクトの必須要件：期待と成果のギャップを埋める
インパクトの必須要件
AIで真のインパクトを生み出している組織は、これらを別々のワークストリームとしてではなく、1つのプログラムとして扱っています。これを実践していない組織は、実践している企業に比べて業績が一貫して劣っています。
適切な基盤、適切なAIガバナンス、適切なパートナーの3つのうちどれが欠けても、成果にはつながりません。
適切な基盤
エンタープライズアプリケーションの半数以上は、いまだにAI活用を前提として設計されていないアーキテクチャ上で稼働されています。これは単なる技術的な注釈ではなく、AIイニシアチブがスケールに到達する前に、達成できる範囲に上限を設けてしまう構造的な制約となっています。
同時に、データの成熟度がモデルの精度、スケーラビリティ、そして責任あるAIへの対応を左右する主な要因であるという認識が広く共有されているにもかかわらず、データ基盤の全面的なモダナイゼーションを達成している企業はごく一部にとどまっています。モダナイゼーションはもはや将来の優先事項ではなく、真に価値ある成果を生み出すための前提条件なのです。
適切なAIガバナンス
責任あるAIは、課題であると同時に差別化要因としても浮上してきています。こうした中で、セキュリティ上の脆弱性やガバナンス上の懸念は現在、企業におけるAI導入の大きな障壁となっています。こうした懸念から、既に大半の組織が導入を遅らせており、大規模なイノベーションとリスクのバランスを取ることの複雑さが浮き彫りになっています。
しかし、この調査ではさらに重要な事実が明らかになっています。それは、ガバナンスを当初から組み込んでいる組織は、対応が遅くなるどころかむしろ加速しており、ステークホルダーからの信頼が高まるだけでなく、リスクも低減できているということです。責任あるAIを最初からアーキテクチャに組み込むことは、決して制約となるものではなく、持続可能な成長の基盤となるものです。
適切なパートナー
システムインテグレーターなどの外部パートナーによって価値創出までの時間が短縮されていると回答した組織は、10社中9社にものぼっています。さらにこの調査ではより本質的な示唆も明らかになっています。適切なパートナーにより、事前に検証済みのユースケース、業界横断的なパターン認識、そして本番稼働後も継続する責任感がもたらされます。
その影響は、エージェンティックAIやフィジカルAIといった高度な分野で特に顕著であり、経験豊富なパートナーと連携する企業ほど、実験段階から本番導入へと進展しやすい傾向にあります。こうした環境では、適切なパートナーの存在は単なるメリットではなく、実証実験で終わるか、大規模展開へ移行できるかを分ける決定的な要因となります。
リーダーの視点
AIは、単なるテクノロジーイニシアチブから、企業の業務運営に組み込まれた現実へと変化しました。現在、リーダーたちが取り組んでいるのは、AIが価値を生み出せるかどうかではなく、AIに対応するために組織の構造、意思決定権限、リスク許容度をどのように適応させるかという点です。迅速な対応が求められているプレッシャーは確かにありますが、AIを理解し、信頼し、効果的に協働できるよう人材への投資を適切に行わなければ、スピードは成功をもたらすのと同じくらい、簡単に失敗を招く要因にもなりかねません"
Vijay Guntur氏
CTO兼エコシステム部門責任者
HCLTech
全てのAIイニシアチブは、その本質において、チェンジマネジメントのイニシアチブであると言えます。失敗の原因がテクノロジーそのものにあることはほとんどありません。問題は、それを取り巻く人間側の構造、つまり、行動や信頼、そして異なるやり方を受け入れる姿勢にあるのです"
Jill Kouri
グローバル最高マーケティング責任者
HCLTech
アプリケーション資産の半分が現代のAI需要が生まれる前に構築されたものである場合、技術的負債を抱えているだけでなく、AIパフォーマンスの限界に阻まれながら運用していることになります。最新のインフラを必要とするAIこそが、同時にそのインフラの最も迅速な構築手段でもあることに気づいたら、そこがまさに転換期です。かつては4年かかっていたものが、今では12カ月以内で実現できるようになりました"
Pawan Vadapalli
デジタル・ビジネスサービス担当
コーポレート・バイスプレジデント兼グローバルヘッド
HCLTech
AIは現在、エンジニアリング、製品開発、製造オペレーションのあらゆる側面に深く浸透しています。しかし、データが示すように、最も大きなインパクトを実現している組織は、AIを技術的な実験ではなく、エンジニアリングの一分野として捉えています。そうした厳密なアプローチこそが、概念実証を拡張性の高いエンタープライズグレードのシステムへと変革するのです"
Hari Sadarahalli
エンジニアリング/R&Dサービス担当
コーポレート・バイスプレジデント兼グローバルヘッド
HCLTech
企業は、自律的に運営し、規模を拡大できる能力によって定義される段階へと移行しつつあります。その未来は、AI単体によってではなく、アプリ、データ、クラウド、セキュリティを統合し、常に考え、常に適応し、常に稼働するシステムを構築するデジタルファウンデーションによってもたらされるでしょう"
Jagadeshwar Gattu
デジタル・ファウンデーションサービス担当
プレジデント
HCLTech
フィジカルAI：次のフロンティア
この3つの必須要件は、仮想環境の世界に限られたものではありません。エンタープライズAIにおいて最も急速に発展している分野はフィジカルAIであり、これにも同じルールが適用されます。
AIはすでに仮想環境に革命をもたらし、インテリジェントシステムがデータ分析、コード生成、IT資産の展開と拡張、アプリケーションユーザーとの直接対話を可能にしていますが、フィジカルAIは現実世界への飛躍を象徴するものです。
- 企業のリーダーの90％が、フィジカルAIは3年以内に不可欠になると回答していますが、ほとんどの組織はまだ試験運用段階にあります。
- 実用化が進んでいる組織では、その成果は測定可能で、顕著に現れています。成果としては、研究開発コストの削減、安全体制の改善、リソース利用効率の向上、生産稼働時間の向上などが挙げられます。
- 経験豊富なパートナーを持つ組織は、フィジカルAIを本番稼働させている可能性が2倍以上高く、あらゆる成果指標において一貫して優れた実績を上げています。パートナーとの連携の重要性に変化はなく、むしろより一層高まっています。
AI導入を実際のインパクトへとつなげるには何が必要か
競争の機会は確かに存在していますが、その幅は急速に狭まりつつあります。取締役会では既に評価を始めており、AIプログラムの運営者によると、相当数のプログラムが既に失敗に終わると予想されています。主導権を握るのは、AIをいち早く導入した組織ではなく、正しく構築した組織です。基盤、AIガバナンス、そしてパートナー。この3つが全て揃ったとき、インパクトは生まれるのです。
詳細については、『The AI Impact Imperatives, 2026』をご覧ください。