組織はAIに数十億ドルを投じている。ガートナー（Gartner）の予測では、AIエージェントソフトウェアだけでも今年最大2070億ドル（約32兆6000億円）に達するという。それでも、アトラシアン（Atlassian）が最近実施した調査では、上級幹部の多くが日常業務を超えた用途でAIを使うことにためらいを見せており、戦略的意思決定にAIを信頼していると答えたのは26%にとどまった。
その躊躇の理由はAI自体というよりも、AIが依拠している断片化されたオペレーティングモデルにあると、アトラシアンのプロダクト担当シニアバイスプレジデントであり、同社のAIネイティブな戦略的ポートフォリオ管理ソリューション「Strategy Collection」を統括するアシャ・トゥルティ（Asha Thurthi）氏は話す。
「リーダーが慎重になるのは当然だ」とトゥルティ氏は言う。真の問題はAI自体ではなく、組織がAIによる推論の対象となる、連携されたオペレーティングモデルを持っているかどうかだと彼女は指摘する。戦略的意思決定には、投資、目標、進捗、AI活用など、企業全体にまたがる文脈が必要である。しかし多くの組織はいまだに、連携されたシステムではなく、散在する会議メモやスライド資料、報告書に依存している。
断片化されたオペレーティングモデルの上にさらにAIを導入しても、問題は広がるだけだとトゥルティ氏は言う。どれほど高度なモデルであっても、効果的に推論するための組織的文脈がなければ、信頼できる指針は示せない。AIへの支出を増やす前に、組織はまず自社のシステムを連携させる必要がある、と彼女は提言する。
連携がもたらす優位性
アトラシアンの調査によれば、AIの成果を高める鍵は、より賢いモデルを選ぶことではない。AIを最大限活用している組織は、戦略、投資、業務、実行データが統合されたシステム上に存在している組織である。リーダーの信頼をAIが獲得し、実質的な成果を生み出せるかどうかを左右する最大の予測因子は、どのAIモデルを使うかではなく、この連携性なのだ。
日々の業務と戦略を連携させることで、チームの迅速な行動にもつながることが調査で判明した。各チームは互いのボトルネックを解消し、リスクをより迅速に察知できるようになる。こうした改善をもたらす最大の要因も、連携性だった。
「問うべきなのは、『AIはあなたの組織や人材の生産性を高めているか』ではない」とトゥルティ氏は言う。「本当に問うべきなのは、『AIは企業にとって適切な成果をもたらしているか』である」
AIに必要な文脈を構築する
組織は、AIの推論を阻害している断片化されたシステムを連携させない限り、この信頼のギャップを埋めることはできない。「リスクは大きい」とトゥルティ氏は言う。「根底にある連携を修正しなければ、企業は生きたシステムから生きたシグナルを得られない。戦略はぶれ、AIもそれに合わせてぶれる。偽陽性が生じる。成果の最適化ではなく、生産性の最適化に終始してしまう。これこそが私の本当の懸念だ」
連携されたオペレーティングモデルへ移行するには、正しい順序が必要だとトゥルティ氏は言う。まずオペレーティングモデルを連携させ、そのうえでAIによってそれを増幅する。目標、業務、依存関係、投資がつながっていれば、AIは戦略について信頼性高く推論するために必要な文脈を得られる。
「まず基盤が連携されている必要がある」と彼女は言う。「計画と実行が分断されていれば、AIは企業が優先事項を実行できているかどうかを理解できない」
アトラシアンのStrategy Collectionは、戦略目標と日々の実行を結びつける方法の1つだ。同社のデータインテリジェンス層であるTeamwork Graphを基盤とするStrategy Collectionは、優先事項、ポートフォリオ、人材、業務、投資を単一のシステムで結びつける。アトラシアンのAIであるRovoは、その文脈を活用して、リーダーが問題を発見し、より良い意思決定を行えるよう支援する。
この基盤があれば、組織はAI支出が適切な業務や成果に結びついているかを把握し、必要に応じて調整できるとトゥルティ氏は言う。「これはリーダーに意思決定レベルのインテリジェンスをもたらすものであり、間違いなく質の高いシグナルとなる」とトゥルティ氏は語る。「私はこれを戦略的インテリジェンスというよりも、意思決定レベルのインテリジェンスと呼んでいる。リーダーは一目でシステム全体を真に把握できるようになる」
この問題を先に解決した組織は、より強力なモデルや別のAIツールに資金を投じるだけでは競合が簡単に買えない、構造的なAI優位性を手にすることになると彼女は言う。
変革の実例
アトラシアンのカンファレンス「Team ’26」で登壇したエクスペディア・グループ（Expedia Group）の戦略・計画・デリバリー・プロダクトマーケティング担当バイスプレジデント、ベン・ワドル（Ben Waddle）氏は、着任第1週目の出来事を語った。上司である最高プロダクト責任者（CPO）からプロダクトロードマップの提出を求められたのだ。
ワドル氏は、同社のプロダクトロードマップが複数の分断されたシステムと何百もの個人デスクトップに分散して存在していると気づいたときの「恐怖」を振り返った。
当時、信頼できる唯一の情報源（シングルソース・オブ・トゥルース）は存在しなかった。経営陣に最新情報を共有し続けるには時間のかかる手作業が必要で、しかも古い情報が提示されることが多かった。
別のツールを重ねるのではなく、ワドル氏はアトラシアンのJiraを戦略とプロダクトロードマップの記録システム（System of Record）として拡張し、Rovoを含むAIツールが参照できる信頼性の高い基盤を構築した。
この変化には、テクノロジー以上のものが必要だった。「これは単なるツールの変更ではなかった。働き方についての足並みをそろえることも必要だった」とワドル氏は語った。「チェンジマネジメントの難しさを完全に甘く見ていた」
その効果は、エクスペディア・グループのリーダーが計画を立て、意思決定を行う方法にすぐに表れた。以前は50人を超えるプロダクトマネジャーが関わり、数週間にわたって慌ただしく進めていた四半期ビジネスレビュー（QBR）の準備が、現在では約1日で完了し、すべてJira上で行われている。「主要な優先事項について、Jira内の自動化されたダッシュボードだけで四半期ビジネスレビューを実施できたとき、うまく機能していると確信した。スライドもドキュメントも不要だった」とワドル氏は語った。
8カ月間で、エクスペディア・グループは競合する何千もの施策を優先順位付けされた10の主要課題に絞り込み、それぞれに約4つの計測可能な目標と成果指標（OKR）を設定した。かつて3カ月以上かかっていた年次の再計画サイクルは、現在では4週間で完了する。計画と実行のシステムをまず連携させることで、エクスペディア・グループは、AIに支援された意思決定をより効果的にする、信頼できる組織的文脈を構築した。
エクスペディア・グループの経験は、組織がAIを拡大する前にオペレーティングモデルを連携させるべき理由を示しているとトゥルティ氏は言う。「順序が本当に重要だ。まずオペレーティングモデルを連携させる。そしてAIを使って意思決定のスピードと成果管理を増幅する」
