CIOにとって、企業におけるAIの成果は「自分ごと」になった。 AIプラットフォームDataiku*の新たな調査によれば、AIプロジェクトを実際の事業価値へと転換できるかどうかが、キャリアの成否を左右し得るとCIOは考えている。
ほぼ全員がAIの成果は自身のキャリアを形作ると答え、測定可能な改善が現れなければ自分の職が危ういと考える人は約4分の3（74%）にのぼる。AIはいまや取締役会レベルの常設議題となり、98%が「測定可能なROI（投資対効果）を示せ」という取締役会からの圧力が2024年以降強まったと答えている。
「18カ月前、多くの取締役会の会話は『まず始めること』だった」と、Dataiku CEOのフロリアン・ドゥエトーは言う。「いまは『投じたコストの正当性を証明すること』が論点だ」
だが、AIの価値を示すことは問題の半分にすぎない。取締役会や規制当局は、AIが結果を出しているかどうかだけでなく、AIツールがどのように結論に至ったのかも問うている。過去1年で、十分に説明できないAIの結果について正当化または弁護を求められた回数が「6回以上」と答えたCIOは、約10人に3人（29%）に達した。
「CIOは、ビジネスのなかでAIがいま何をしているのかについてリアルタイムで責任を負う人物になった」とドゥエトーは付け加える。
Dataikuが示す3要素の公式
ドゥエトーによれば、AIの成功と失敗を分けるのはテクノロジーの選択ではない。相互依存する3つの要素に尽きる。すなわち、適切な人材がAIを構築していること、利用中のあらゆるデータソースとシステムをつなぐオーケストレーション（統合的な連携・制御）を確立すること、そして盲点のないガバナンスを整えることだ。このうち1つでも欠ければ、AIは確実に失敗する。
人材
最も価値の高いAIユースケースは、IT部門の外から生まれることが多い。引受査定担当者、サプライチェーンの計画担当、アナリスト——企業の課題と機会を最もよく知る人々から出てくるのだ。ところが多くの組織はいまなお逆のやり方でAIを作っている。技術チームが解決策を開発し、引き渡し、その後に利用が伸び悩むのである。
「現場を理解する人々は、関与したのではなく、相談されたにすぎなかった」とドゥエトーは言う。「人は、自分が構築に関わったものは守ろうとする。そうでないものは、よくて我慢するだけだ」
非技術部門に、ITの順番待ちに依存せず自分たちで解決策を作れる力を与えることが、企業全体へAI能力をスケールさせる道である。CIOの94%は、ローコード／ノーコード機能がそのために不可欠だと見ている。だが、構築する人の裾野を広げることは、作られたものが検査・検証・弁護できない場合、新たなリスクを生む。
オーケストレーション
エンタープライズAIが1カ所に収まることはない。データは複数のシステムに散在し、モデルはユースケースごとに異なり、エージェントは単一チームが追跡できる速度を上回って増殖する。CIOの仕事は正しい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「ユースケースによって性能の良いLLM（大規模言語モデル）は異なる」と同意し、競争力を保つためだけでも2026年には2社以上のLLMプロバイダーに依存すると見込む人は81%にのぼる。
「いま重要なオーケストレーションは、知能の種類をまたいだものだ」とドゥエトーは言う。大規模言語モデル、企業の業務履歴で学習した予測モデル、ガバナンス下のデータに基づく分析、ビジネスルール、そして適用が必要な場面での人間の判断——それらを横断して組み合わせることが問われているのだ。「これを正しく理解したCIOは、どれか1種類の知能だけでは不十分で、要はそれらを組み合わせることにあると分かっていた……稼働しているものすべてを可視化し、制御できることが、下支えするどのツールよりも重要だ」
ガバナンス
無料のAIツールは至るところにあり、従業員はそれらを使っている。CIOの54%は、組織内で未承認のAIが稼働しているのを見つけており、82%は、ITがガバナンスを整える速度を上回って従業員がAIエージェントやアプリを作っていると答える。コストはすでに表面化しており、85%が「トレーサビリティ（追跡可能性）の欠落により、プロジェクトが本番投入前に遅延した、または中止に追い込まれたことがある」としている。CIOにとっての課題は、実現するか否かではなく、統制を失わずにどう実現するかだ。
「制限したいという直感は妥当だ」とドゥエトーは言う。「リスクを感じれば、周囲に柵を作りたくなる。問題は、AIは設計上、その柵を破ることだ。ツールは無料で、従業員の誰のスマートフォンにもある」彼が言うCIOの唯一の現実的なレバーは、未承認の道よりも承認された道を容易にすることである。そうなればガバナンスは可能になる。そうでなければ、組織は、ただ仕事を速く進めたいだけの従業員を追いかけ回すことにエネルギーを費やすことになる。
承認された道が機能するのは、それを裏づける統制が伴う場合に限られる。つまり、どのクラウドで動いていようと、どのLLMが答えを生成しようと、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組織が把握できる場所が1つ必要だということだ。
未来に向けて
AIは、責任を負う経営層に直接の帰結をもたらす「成果システム」になった。先行する組織は、必ずしも最速で動いた組織ではない。3つの基本をすべて正しく押さえた組織である。
Dataikuはこの公式を中核に据えている。すなわち、ドメイン（業務）専門家をAI構築プロセスに取り込み、複数ベンダーの環境をまたいでモデル、エージェント、データを接続し、あらゆるAIの意思決定を追跡可能で弁護可能に保つために、リーダーが必要とする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。それを運用することだ。人材、ツール、予算を伴う規律としてそれに向き合うCIOは、付け足しとして扱うCIOとは年末の立ち位置が変わっているだろう。
*本調査は、Dataikuの委託によりThe Harris Pollが2025年12月から2026年1月にかけてオンラインで実施。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CIO 600人を対象とした。
