ビジネスリーダーが上半期の業績を振り返るなか、取締役会や経営幹部は地政学、AIや新技術、経済、およびピープルリスクにわたる継続的なボラティリティを報告している。リーダーたちが成長とリスクのバランスを取るなか、2026年のトレンド予測がどのように推移しているかを以下にまとめた。
2026年トレンドの追跡
- 地政学的リスクと混乱が、これまでとは異なる「ニューノーマル」を作り出す。予測通りに推移。2026年の幕開けにあたり、リーダーたちは相互に関連するリスクがもたらす継続的な不確実性を予想していた。2026年上半期におけるリスクには、継続中および新たな戦争、グレーゾーン攻撃、海運およびグローバルサプライチェーンの課題、気候事象、交易条件や関税の変化、国レベルの規則や規制、市場変動、不動産リスク、インフラの不安定さ、サイバー攻撃、偽情報キャンペーン、商品価格、そして従業員や経営幹部の安全確保が含まれていた。WTWの2026年グローバル役員意識調査によると、地政学的リスクはほとんどの地域で上昇している。取締役会や上級経営幹部は、すべての危険を回避できるわけではないことを認識しつつ、可能な限りリスクを軽減し、必要に応じて計画を変更し、事態が発生した際にチームが迅速かつ断固とした行動をとれるよう準備を続けている。
- 労働市場とインフレは安定するものの、ピープルリスクは最優先課題であり続ける。予想以上のボラティリティ。多くの国で、労働市場は予想以上に不安定な推移を見せている。例えば米国では、従業員の離職率が低下し続けており、パンデミック前の水準を大きく下回ったままだ。4月の採用率は低下し、2020年4月以来の最低水準に匹敵した。多くの先進国において、インフレ率は予想以上に乱高下しており、目標とする水準からは程遠い状況が続いている。5月のインフレ率は、英国で2.8%、米国で4.2%、カナダとユーロ圏で3.2%だった。多くの分野のリーダーは、成長よりも収益の維持に注力し、給与、医療費、退職金などを含む人件費の上昇を抑制するために採用を縮小した。採用の減速は、特定の職務をAIに置き換えるためというよりは（それは今後起こるかもしれないが）、採用を抑制することで得られた「全体的な」余剰資金を、多額のAIへの投資に充てる企業の姿勢を大きく反映したものだった。従業員のリスク回避志向や「ジョブ・ハギング」により、離職率と求人数は低下した。WTWの2026年グローバル・ベネフィット態度調査によると、今年転職を考えている従業員は例年に比べて大幅に減少している。取締役会や上級リーダーは、長期的な競争力と成長を維持するためには、適切なスキルを持ち、心身ともに健康で生産的な従業員を引き留めつつ、新たな人材を確保し続けることが不可欠であると理解している。
- 混乱のなか、企業はシナリオプランニングを強化する。予測通りに推移。相互に関連し合う混乱が続くなか、取締役会や経営幹部は、変化をより正確に予測して管理できるよう、シナリオプランニングの熟練度を向上させている。2026年には、取締役会室や会議室で机上演習が行われることが一般的になっており、成長戦略とリスク管理の双方が強化されている。
- AIの「軍拡競争」が続く。予測通りに推移（ただし、予想外の展開あり）。多くの専門家がテック業界の減速を懸念していたが、大手のテックリーダーから小規模あるいは新興のプレイヤーに至るまで、AIの導入と拡大を通じて成長を続け、エコシステムでの主導権をめぐってしのぎを削った。しかし、トークン化の移行やその他の価格改定に伴うAIの消費量や利用コストの予期せぬ変動により、一部の企業は2026年春にAI導入のペースや戦略の見直しを迫られた。国家が技術的自立を目指すなか、ソブリンAIシステムへの関心が高まったが、そのペースは予想よりも緩やかだった。取締役会や経営幹部は、AI導入の初期段階で得られた教訓を活かし、AIをはじめとする新技術に対する目標、期待値、要件をブラッシュアップしている。
- AIとロボティクスが日常生活に浸透する（そして反発を招く可能性も）。おおむね予測通りに推移。AIの普及はタスクの効率化、生産性の向上、そしてユーザー体験のパーソナライズを促し続けている。AIの進歩によってこれまでのユーザビリティの課題が克服され、ロボティクスが再び主要な議論の的となった。多くの国でAIやロボティクスに対する反発が強まり、特にZ世代の消費者や従業員からは、雇用、経済、そしてエネルギーや環境への影響について、予想を超えるレベルの批判が上がった。ピュー・リサーチ・センターによる2026年の調査によると、米国の成人の約半数がAIチャットボットを利用し、約3分の1が自宅にスマートデバイスを所有し、40%がスマートウォッチを使い、60%が検索結果のAIサマリーを読んでいると回答しているにもかかわらず、若年層を含む多くのユーザーがAIに対して深い懐疑心を抱いている。取締役会や経営陣は、AIやロボティクスに対する潜在的な反発からブランドや評判を守りつつ、テクノロジーを活用して自社を強化する機会を模索し続けている。
- AIのエネルギー確保と消費の問題がより深刻化する。予測通りに推移。データセンターの建設、規制、電力容量に関するニュースが頻繁に報じられるなか、取締役会メンバーや上級リーダーの間では、2026年上半期、AIの開発と応用において電力と水が制約要因になっているとの認識が強まった。ウィリス・リサーチ・ネットワークは、企業がAIのエネルギー・ジレンマを解決するために取ることができるアプローチを報告した。取締役会や上級リーダーは、AIの導入計画や優先順位において、エネルギーコストや制約条件についての検討度合いを高めた。
- データはコモディティではなく、引き続き競争優位性の源泉であり続ける。予測通りに推移。データのアクセス、取り込み、クレンジング、保護に関する課題が続くなか、2026年上半期にはデータの制約がAI導入の制限要因となるケースが一段と増えている。同時に、データの可用性、所有権、規制やガバナンスのルール、そしてサイバー・データセキュリティが最重要課題であり続けた。適切なデータがなければ、いかに洗練されたAIツールやエージェントであっても意図した通りには機能しない。取締役会や上級リーダーは、AIが有意義な投資対効果をもたらすためには、正確で安全、かつ取り込み可能で分析可能なデータが大量に必要であることを認識している。
- AIの賠償責任がより差し迫った課題になる。予測通りに推移。2026年にAIの導入が拡大するにつれ、取締役会や経営幹部は説明責任、法的責任、保険の引受可否、そして広範なリスク管理に疑問を抱くようになった。その結果、法規、規制、技術的なフレームワークが進化した。AIの進化に伴い、企業は新たなリスクに直面し続けており、保険会社も対応を続けている。一般的に、AI関連のリスクは従来の保険ポリシーで暗黙的にカバーされているが、曖昧さは残っている（すべてのAIリスクをカバーする単一の保険ポリシーは存在せず、多くのポリシーはAIについて明記していない）。保険会社は、特定のAIリスクに対する補償を明文化する特約を導入したり、想定外の損失を避けるために標準的な保険ポリシーに免責条項を追加したりすることで、AIの補償範囲の明確化に努めている。AIがリスクと賠償責任のあり方を変えるなか、取締役会や上級リーダーは、変化する法規制の環境下でリスクを管理するため、ガバナンス、保険に関する意思決定、およびモニタリングを強化している。
- AIと人間のパートナーシップへの理解が深まる。おおむね予測通りに推移。2026年上半期にAIの導入が進むなか、「AIか、人間か」という二者択一が誤りであることが明確になった（双方が必要である）。BCGのヘンダーソン研究所は、レポート『AI Will Reshape More Jobs Than It Replaces』において、今後2〜3年でAIは米国の雇用の50%から55%を再構築するものの、世間で大きく報じられている多くの予測ほど雇用喪失をもたらさないと予測した。マイクロソフトの2026年ワークトレンドインデックス年次報告書は、一部の仕事が失われる一方で、新たな仕事が生まれ、また別の仕事は変化していくと指摘している。同調査によると、AI導入において最も重要となるスキルは、AIが出力した情報の検証とクリティカル・シンキングであり、「実行が容易にスケールできるようになるほど、判断力の価値が高まる」という。同様に、BCGは、感情的・社会的サインの微妙な解釈、信頼、説得、文脈に応じた判断に依存する役割は、自動化されるよりもAIによって拡張される可能性が高いと結論づけている。取締役会や上級リーダーは、AIが定型業務を自動化する一方で、人間の判断や意思決定の必要性を高め、仕事の進め方そのものを変えつつあることを理解している。
- 企業はハイブリッドおよび出社勤務のモデルを洗練させる。予測通りに推移。2026年初頭にオフィスへの回帰が安定期に入ったものの、不動産や雇用のデータは、地域、国、都市によって勤務実態に重大な差異があることを示していた。リーダーたちが生産性と従業員のウェルビーイングを注視するなか、企業は勤務モデルの洗練を続けた。多くの企業が新たな人材戦略を実行し、企業文化や従業員体験への関心を強めているほか、新しい勤務モデルをサポートするために給与、福利厚生、キャリアプログラムの変革に注力している。
複数のダイナミクスが絡み合うなか、リーダーたちは短期的な財務・市場からの圧力と、AI主導の変革に向けた長期的な賭けとのバランスを取るため、常に軌道修正を図っている。
