CIOにとって、企業のAI成果は自身のキャリアに直結する問題となった。
AIプラットフォームのDataiku*による新たな調査によると、CIOはAIプロジェクトを真のビジネス価値に転換できるかどうかが、自身のキャリアの成否を分けると考えている。
ほぼ全員がAIの成果が自身のキャリアを左右すると述べており、4分の3近く（74%）が測定可能な成果が実現しなければ自身の職が危機にさらされると考えている。AIは現在、取締役会レベルで常設の議題となっており、98%が測定可能な投資対効果を示すよう求める取締役会からの圧力が2024年以降高まっていると述べている。
「18カ月前、ほとんどの取締役会での会話は着手することについてだった」とDataikuのCEO、フロリアン・ドゥエトー氏は語る。「今日では、支出を証明することについての会話になっている」
しかし、AIの価値を実証することは問題の半分に過ぎない。取締役会や規制当局は、AIが成果を出しているかどうかを問うだけでなく、AIツールがどのようにその判断に至ったかを問うている。CIOの10人中3人近く（29%）が、過去1年間に完全には説明できないAIの成果を正当化または弁護するよう、6回以上求められたと述べている。
「CIOは、ビジネスにおいてAIがリアルタイムで何をしているかについて説明責任を負う人物となった」とドゥエトー氏は付け加える。
Dataikuの3要素の方程式
AIの成功と失敗を分けるものは、技術的な決定ではないとドゥエトー氏は説明する。それは相互に依存する3つの要素に帰結する。適切な人材がAIを構築していることの確保、使用中のすべてのデータソースとシステムを接続する統合の確立、そして死角のないガバナンスである。これらの構成要素のいずれかが欠けていれば、AIは確実に失敗する。
人材
最も価値のあるAIユースケースは、IT部門の外部から生まれることが多い。それらは、保険引受人、サプライチェーンプランナー、アナリスト──企業の課題と機会を最もよく知る人々──から生まれる。しかし、多くの組織は依然として逆の方法でAIを構築している。技術チームがソリューションを開発し、引き渡した後、導入が停滞するのを目にする。
「業務を理解している人々は相談を受けただけで、関与していなかった」とドゥエトー氏は語る。「人々は自分が構築を手伝ったものを擁護する。それ以外のものは、せいぜい容認するだけだ」
非技術系チームに、ITの順番待ちに依存することなく独自のソリューションを作成する能力を与えることが、AI能力を企業全体に拡大する方法である。CIOの94%が、まさにそれを実現するためにローコードおよびノーコード機能が重要だと考えている。しかし、構築されたものが検査、検証、または弁護できない場合、構築者を拡大することは新たなリスクを生み出す。
統合
企業のAIが1つの場所に存在することは決してない。データは複数のシステムに分散し、モデルはユースケースによって異なり、エージェントはどの単一チームも追跡できないほど速く増殖する。CIOの仕事は適切なツールを選ぶことではなく、それらすべてを1つの一貫したシステムとして機能させることである。
ほぼ全員（93%）が、異なる大規模言語モデル（LLM）が異なるユースケースでより優れたパフォーマンスを発揮することに同意しており、81%が競争力を維持するために2026年には2つ以上のLLMプロバイダーに依存すると予想している。
「今重要な統合は、知能の種類を横断するものだ」とドゥエトー氏は語る──大規模言語モデル、企業の運用履歴で訓練された予測モデル、ガバナンスされたデータの分析、ビジネスルール、そして依然として適用が必要な時点での人間の判断。「これを正しく理解したCIOは、単一の種類の知能だけでは不十分であり、それらを組み合わせることに規律があることを理解していた……その下にあるどの単一ツールよりも、実行中のすべてのものにわたる可視性と制御が重要だ」
ガバナンス
無料のAIツールはどこにでもあり、従業員はそれらを使用している。CIOの54%が組織内で承認されていないAIが実行されているのを発見しており、82%が従業員がITがガバナンスできるよりも速くAIエージェントとアプリを作成していると述べている。コストはすでに現れており、85%がトレーサビリティのギャップによってプロジェクトが本番環境に到達する前に遅延または中止されたと述べている。CIOにとって、課題は有効化するかどうかではなく、制御を失わずにそれを行う方法である。
「制限しようとする本能は合理的だ」とドゥエトー氏は語る。「何かがリスクに感じられたら、その周りに柵を作る。問題は、AIが設計上その柵を破ることだ。ツールは無料だ。それらはすべての従業員の電話に入っている」CIOの唯一の真のレバーは、承認された経路を承認されていない経路よりも簡単にすることだと彼は主張する。そうであれば、ガバナンスが可能になる。そうでなければ、組織は単に仕事をより速く行おうとしている従業員を追いかけることにエネルギーを費やす。
承認された経路は、それを裏付ける制御が伴う場合にのみ機能する。つまり、どのクラウドで実行されているか、どのLLMが回答を生成したかに関係なく、組織がすべてのモデル、すべてのエージェント、すべてのデータセットを確認できる1つの場所を意味する。
将来を見据えて
AIは、それに責任を負う経営幹部に直接的な結果をもたらすパフォーマンスシステムとなった。先を行く組織は、必ずしも最も速く動いた組織ではなく、3つの基本すべてを正しく理解した組織となるだろう。
Dataikuはその方程式を中心に構築されている──ドメインエキスパートをAI構築プロセスに参加させ、マルチベンダー環境全体でモデル、エージェント、データを接続し、リーダーがすべてのAI決定をトレース可能かつ弁護可能に保つために必要なガバナンスと可視性を提供する。
仕事はもはやAIシステムを構築することではない。それらを運用することである。それを規律として、人材、ツール、予算を伴って扱うCIOは、それを後付けとして扱うCIOとは異なる立場で年を終えるだろう。
*調査は、Dataiku（2025年12月〜2026年1月）の委託によりThe Harris Pollがオンラインで実施し、米国、英国、フランス、ドイツ、UAE、オーストラリア、日本、韓国、シンガポールの年間売上高5億ドル以上の企業の600人のCIOを対象とした。
