AIは1つの節目を越えた。2026年、多くのリーダーが問うているのは、生成AIやエージェント型AIに投資すべきかどうかではなく、持続的な価値を生み出すために、それらを企業の中核にどう組み込むかである。筆者の会社の調査では、現在、組織の38%が生成AI（GenAI）のユースケースを運用段階に移しており、10社中6社がより広範な企業変革の一環として、エージェント型AIの活用を積極的に模索していることがわかった。
AIが価値を生み出せる領域
AI導入が成熟するにつれ、差別化要因はもはやテクノロジーへのアクセスではなく、それを測定可能な事業成果に転換する能力になっている。組織はAIの成功を、生産性向上だけでなく、売上成長、リスク管理、顧客体験の観点からも評価するようになっている。
筆者は、この変革を促しているのはAIエージェントの汎用性だと見ている。かつては単なる支援ツールにすぎなかったAIエージェントは、タスク自動化の枠を超え、計画、調整、意思決定を支援できる、より文脈認識力の高いシステムへと進化しつつある。この勢いはさらに強まるとみられており、ガートナーは「2028年までに、日常業務における意思決定の少なくとも15%がエージェント型AIを通じて自律的に行われるようになる。2024年時点では0%だった」と予測している。
こうした能力は、製造、サプライチェーン管理、顧客対応業務など、さまざまな業界の中核業務に組み込まれつつある。不安定で予測困難なグローバル環境の中で、AIをサプライチェーンや調達に統合することは、組織が混乱を予測し、運用コストを下げ、変動する市場環境に対応するうえで役立つ。
重要なのは、こうしたエージェントが価値を付加できる一方で、人間による監督は依然として不可欠だという点である。AIは判断を代替するのではなく、補強するものであるべきだ。
バリューチェーンのもう一方では、顧客対応業務も変革の可能性を秘めている。通話要約、チャットボット、自動応答といった生成AIの機能に加え、AIを活用した問題の早期検知やコンタクト後分析は、運用コストを削減する可能性を秘めている。実際、ガートナーによれば、AIは2029年までに、一般的な顧客サービス上の問題の80%を自律的に解決すると予測されている。
しかし、筆者らの調査が示すように、消費者の83%は、AIエージェントが本人の同意なく個人データを記録することに不快感を示している。これは、価値は強固な人間主導のガバナンスがあって初めて実現できることを強調している。
AI駆動型ソリューションが顧客対応業務の効率化に貢献している例は、すでに見られる。筆者らが支援した多国籍通信企業は、法人顧客がデジタルツールをより深く理解し、導入・活用できるよう、生成AIを使ってバーチャルコーチを構築した。設定、アクティベーション、日常的な利用を通じてユーザーを導くことで、同社はエンゲージメントを向上させ、より円滑なカスタマージャーニーを生み出した。
戦略的基盤の上に長期的価値を築く
AIがバリューチェーン全体で影響力を示すなか、リーダーにはその潜在力を最大限に引き出すことへの圧力が高まっている。筆者の見解では、生成AIとAIエージェントから最大の恩恵を得られる可能性が最も高いのは、組織がそれらを大規模に導入した場合である。
とはいえ、ビジネスリーダーは戦略的な焦点を欠いたまま大規模プロジェクトに急いで着手すべきではない。AIを活用した業務プロセスを拡大するには、強固な基盤、慎重な計画、そして適切なテクノロジーを適切なタスクに組み合わせるエンドツーエンドのアプローチが必要である。
影響を最大化するには、基礎的なAIエージェントから始め、その範囲と高度さを段階的に広げていくアプローチが最も有効だ。完全自動化を急ぐのではなく、組織は堅固なAIケイパビリティスタックを構築し、準備態勢を段階的に成熟させることに注力すべきである。
まずは、対象を絞った高価値・大容量・ルールベースのプロセスから始める。文書処理やケースのトリアージなどは、初期導入の有力な候補になることが多い。こうした初期の「価値の実証（Proof of Value）」プロジェクトは、迅速で目に見える成果を生み、より高度な展開に必要な自信を築くことができる。
そこからは、前述した段階的アプローチが最も有効だ。明確に定義されたタスクを担う、範囲を絞ったエージェントから始め、その後、隣接するワークフローへと徐々に拡張することで、組織の準備状況に合わせて能力を進化させていく。これにより、AIは事業の孤立した部分に後付けされるのではなく、エンドツーエンドのプロセスに段階的に組み込まれていく。
エージェントを段階的に事業へ導入する際には、企業全体でAIへの準備態勢を高めることが不可欠である。特に重要なのは、現場チームのトレーニング、ワークフローの改善、人々の実際の働き方にテクノロジーを適合させることに、早い段階から投資することだ。焦点を置くべきは、時間とともに改善するヒューマン・イン・ザ・ループのプロセスを設計し、強力なリーダーシップ、倫理的ガバナンス、クリーンで連携されたデータ基盤を構築することである。同時に、あらゆる階層の従業員がAI駆動型ソリューションを理解し、関与できるようにする必要がある。
企業はまた、成功が保証されているわけではないことも理解すべきだ。2026年における真のリスクは、組織がAIに取り組む際の規律の欠如である。成功する組織は、野心と強力なガバナンス、明確な意思決定権限、スキルへの計画的投資を組み合わせ、規模拡大に伴って信頼を築いている。多くの組織は、拡大に至らない孤立した試験導入を実施したり、従業員や基盤となるデータシステムを準備しないままツールを導入したりしている。成功にはその逆が必要だ。最初の6〜12カ月で、企業は測定可能な目標を定義し、再現可能な業務上のインパクトを生み出せる中核プロセスにAIを組み込むことに注力する必要がある。この規律こそが、AIリーダーと、断片的な実験から抜け出せずにいる組織を分けている。
結論
筆者らの調査によれば、「強力なリーダーシップ、ガバナンス、AIレディネスという基盤」を持つ組織は、そうでない組織に比べてプラスのROIを45%速く達成している。業務運営におけるAI投資からプラスのROIを達成するまでの平均期間を比較したところ、AIリーダーは平均1.8年だったのに対し、その他の組織は平均3.3年だった。
ROI達成までの期間を責任ある形で実現し、さらには短縮するには、企業がイノベーションと安定したテクノロジー導入の適切なバランスを取ることが極めて重要である。先行する組織は、AIを最も速く導入する組織ではない。テクノロジー、リーダーシップ、説明責任を整合させ、野心を持続的な優位性へと変えるために、最も意図的にAIを組み込む組織である。
