私たちは、企業史上最も高額なテクノロジー導入サイクルのただ中にいる。
Gartnerは、世界のAI支出が2026年までに2兆5200億ドル（約398兆円）に達し、前年比44%増になると予測している。しかし、あらゆるベンダーが新たなAI提案を掲げ、ハイパースケーラーやネオクラウドが記録的な売上高を報告する一方で、すべての取締役会が現実的なロードマップを持っているわけではない。実際、AI変革のストーリーを声高に語る多くの企業の内部では、より憂慮すべき現実が進行している。
AIは失敗しているのではない。停滞しているのだ。
IDCは、企業によるAIソリューションへの投資が2025年に3070億ドル（約48兆5000億円）、2028年には6320億ドル（約99兆8000億円）へ急増すると予測している。にもかかわらず、この歴史的な投資にもかかわらず、大多数の企業はいまだにAIを実験段階から有意な規模での本番運用へ移行できていない。Gartnerによると、CMO（最高マーケティング責任者）の65%が、AIによって2年以内に自身の役割が劇的に変わると見込んでいる一方で、自身のスキルセットや運用モデルに大きな変更が加えられたと答えたのは32%にとどまる。同じ構図は、職能や業界を問わず見られる。投資は加速しているが、実行は遅れている。この遅れにより、世界のリーダーたちは、より鋭い問いを投げかけ始めている。私たちは、底に穴の開いた漏斗に何兆ドルも注ぎ込んでいるのではないか、と。
私は、この問題が単にテクノロジーだけにあるとは考えていない。モデルは驚異的である。ハイパースケーラーは、10年前ならSFのように思えたであろうインフラを築き上げた。問題は、企業が購入しているものと、実際に展開できているものとの間にあるギャップだ。私はオンラインゲーム、eコマース、ソーシャルメディアから、クラウド、モバイル、AI、製造、物流企業に至るまで、長年にわたり組織やセクターの再起動に携わってきた。そして私が経験してきたパターンは、繰り返し一貫している。業界が新たな技術現象にブランド化しやすい新名称を作り出すなかで、まず誇大な期待が訪れる。実装という困難な作業はその後に来る。そして、単なる調達ではなく実装を見極めた企業が、他社を引き離すのである。
AIへの熱狂、実験、そしてスケールの各段階
私がThe Reboot Chronicles ShowでトップAIリーダーたちと議論してきたように、私たちは、人々が目新しいギミック的なアプリケーション（たとえば、あなたの叔父や同僚が送ってきた、あの滑稽なアニメーションのようなもの）を試そうと殺到した「熱狂」の段階から、多くの企業が成果をまだ実感できないまま過剰支出している可能性のある「実験」の段階へと移行してきた。この点について理解したければ、自社がトークンにいくら支払っているかを尋ねるか、最新のAnthropicやOpenAIの請求書を確認してみるとよい。想像以上に大きいはずだ。
私たちはまだ、大規模導入とインパクトを伴う次の「スケール」の段階には入っていない。企業がスケールの段階を経て、最終フロンティアの段階へ向かう過程で、テクノロジー・インテリジェンスの真のROIがあらゆるセクターで解き放たれ、世界経済に波及する新たな繁栄の時代が訪れるだろう。
私は最近、世界最大級のピュアプレイ型エンジニアリングおよびテクノロジー変革企業であるEPAM Systemsの社長兼CEO、Balazs Fejesに会った。彼の視点は、すがすがしいほど率直だった。AIアドバイザー、ストラテジスト、プラットフォーム販売企業があふれる市場で、EPAMが自社の役割をどう捉えているのかと尋ねると、Fejesは簡潔にこう答えた。「私たちはビルダーです。それがすべてです」
この一文は、企業AIの価値が実際にどこで生まれるのかについて、私が今年読んだどのアナリストレポートよりも多くを語っている。
実際に本当の仕事をしているのは誰か：実行リーグ
いまや、ビルダーを装った約束を掲げる自称AIアドバイザーやコンサルタントには事欠かない。導入段階で自然に起きる現象として、企業は巧妙な広告、さらには空港の看板まで使って、AIの混沌を秩序へ変えるにはこのコンサルタントやあのプラットフォームと「提携」する必要があると訴える。これは実験コストを押し上げるが、希少なのは実行である。テキサスの同僚の中には、これを「帽子ばかりで牛がいない」段階と呼ぶ者もいる。
Fejesは、本当の実装に必要なものを明確に線引きする。保守レイヤーではない。汎用的なアウトソーシングでもない。実際に稼働するシステムを構築し、変革することだけだ。EPAMのモデルは、単純だがますます希少になりつつある前提の上に築かれているように見える。専門性は複利で効く、という前提である。数十年にわたる純粋なエンジニアリングへの集中は、同社が顧客の費用で、AIを企業の複雑性にどう組み込むかを学んでいるわけではないことを意味する。Big 3 MBBよ、これを見よ。実行リーグにいる企業は、何十年にもわたってその複雑性の内部で活動してきたのである。
実行リーグは、本当の課題がコードを生成することではないと知っている。それは、企業がすでに運用しているシステム、すなわちERPプラットフォーム、CRMスタック、データインフラ、顧客体験レイヤーへAIを統合することだ。これらはそもそも互いに連携するよう設計されておらず、大規模言語モデルとやり取りすることなどなおさら想定していない。私はこれを、地球上最大級の企業から、私が会長を務めるテクノロジー活用型メーカーのPBC Linearのような中堅企業に至るまで目にしている。ハイパースケーラーとネオクラウドは、データセンターの基盤を構築してきた。しかし、システムがつながり、意思決定が行われるこのレイヤーこそ、価値が実現されるか失われるかの分岐点である。そしてEPAMのような企業は、成長機会という山々の頂に、意図的に旗を立てることを選んできた。
ゴールドラッシュ型ベンダーはあらゆる技術サイクルに押し寄せる
AI実装領域の主導権を握る競争は混み合っており、四半期を追うごとにさらに激しくなっている。あなたも彼らの広告やプロモーションを目にしているはずだ。主要なテクノロジーサービス企業はすべてAIを軸に自社を再ポジショニングしており、追い上げ戦略は実にさまざまである。
Accentureは積極的な買収戦略を進め、2026会計年度のM&A目標を50億ドル（約7900億円）に引き上げ、規模と幅広さが企業AI契約の獲得につながると見込んでいる。Cognizantは「AI velocity gap（AI速度格差）」と呼ぶ枠組みを構築し、Nvidia、Microsoft、Googleにまたがるパートナーエコシステムを活用して、AI投資と実際のリターンの間にある隔たりを埋めようとしている。Capgeminiはさらに、フィジカルAIと人間・ロボット協働へ踏み込み、AI、データ、エンジニアリング成熟度の収れんが新市場を開くことに賭けている。長期戦を見据えた賢い打ち手だ。
いずれも、既存モデルをAIの時代に適応させようとする企業の姿を示している。手段は買収、提携、カテゴリー拡張である。一方、EPAMを際立たせているように見えるのは、別種の賭けだ。AI経済において、企業が最も必要とするのは、寄せ集めや買収ではなく、自ら築き上げた数十年に及ぶ純粋なエンジニアリングの深さであり、それは困難な実装作業が始まったときにこそ問われる、という賭けである。Fejesが述べたように、「企業アプリケーションをバイブコーディングすることはできない」。買収予算やパートナーエコシステムでは、この根本的な真実は変えられないと主張する人もいるだろう。おそらくその通りだ。
リーダーが見落とす成長シフト：構築・買収・借用の最適化
私がグローバルな能力と成長のために大企業をスケールさせる際、まず考えるのは、その企業が次に何をすべきかである。すなわち、自社で有機的に構築する「Build」、買収を通じて手に入れる「Buy」、そして成果をすぐに出すという命題を持ったダイナミックな提携によって借りる「Borrow」だ。多くのC-suite（経営幹部）リーダーはこのうち1つか2つに偏りがちだが、私の助言は、そのすべてを行うことである。
長年、企業のテクノロジー戦略はおなじみの計算式を中心に回ってきた。標準化されたプラットフォームを購入し、周縁部をカスタマイズし、それを変革と呼ぶ。ERPにはSAP。CRMにはSalesforce。それ以外にはいくつかのSaaSツール。AIは、この古いモデルを静かに壊しつつある（一部の人は破壊していると言う）。
1行のコードを生成するコストが劇的に下がると、カスタム開発の経済性もそれに伴って変化する。かつてはコスト面で手が届かなかったオーダーメイドのソリューションが、実行可能になるだけでなく、望ましい選択肢にもなる。スピードは、構築できる者に味方する。差別化は、既製品を導入することではなく、自ら何をつくるかから生まれる。これは大企業や中堅企業の間で実証されつつある。たとえばPBC Linearは、Inforの基盤上に業界を形づくる独自の設定・自動化システムを構築し、複雑な受注、サプライチェーン、製造のリードタイムを数週間から数時間へ短縮した—これによりeコマース収益を加速させる一方、全社の人員を15%削減した。
この変化は、エンジニアリング側と同じくらい明確にマーケティング側でも進行している。CMOがAI実装を進めるのを支援するために特化して設立されたEmpathy Labは、その変化をリアルタイムで目の当たりにしている。同社のGrowth OSフレームワークは、多くの企業が積み上げてきた拡散し、分断されたマーケティングテクノロジースタックを、メディア、コンテンツ、オーディエンス、コマースを1つの意思決定システムへ結びつける統合アーキテクチャに置き換える。企業エンジニアリングで起きていることが、いま成長領域でも起きている。構築の時代が戻ってきた。そして今回は、それを裏づける経済性がある。
CMOの現実点検：期待は実行より速く加速している
AI関連の見出しだけを読んでいれば、ROIはすでに解決済みだと思うだろう。だが、そうではない。
本当の議論はコスト削減ではない。成長である。多くの企業はまだその議論に至っていない。そもそもAIに対応できるよう、基盤となるシステムを整える段階で足踏みしているからだ。この点について、Fejesの診断は率直である。「ガベージイン、ガベージアウト」。多くのC-suiteリーダーは、レガシーインフラ、分断されたデータ、不完全なクラウド導入、長年蓄積した技術的負債が、企業が新しいAIプラットフォームを購入したからといって消えるわけではないことを学びつつある。それらは、あらゆる取り組みがスケールする前に上限を設ける天井になる。
これは新しい話ではない。私はクラウド、ERP、CRMでも同じパターンを経験してきた。いずれのテクノロジーも、統合という困難な作業が真の価値を生む前に、熱狂と実験のハイプサイクルを通過した。いま異なるのは、期待が実行を上回るスピードが異常に速いことだ。マーケティング側について、Empathyのホワイトペーパーはその数字を示している。CMOの65%がAIによって2年以内に自身の役割が劇的に変わると見込む一方で、チームの実際の運用方法に意味のある変更を加えたのは32%にすぎない。期待は実行より速く加速しており、そのギャップは不快なほど測定可能である。
スケール段階とは実際にどのようなものか
先行する企業は、実験を増やしているわけではない。その段階を越え、異なるやり方で実装している。
私が気づいたパターンは、Fejesの見方とも一致しており、成功したあらゆる企業に共通している。真の実験から始め、単なる研修ではなく社内能力を構築し、AIをサイロではなく機能横断的に組み込むことだ。彼は顧客に助言する前に、自社でこの実験を実施した。2023年から2024年にかけて18カ月間、社内でAI実験を行い、その後、法務、人事、財務、コンプライアンス、人材獲得を含むあらゆる機能にAIを組み込んだ。彼はこう述べている。「パラダイムは6カ月ごとに変わるため、講座など存在しません」。これはパートナーに外注したり、認定プログラムで解決したりできるものではない。内側から外へ向けて、継続的に構築するものなのである。
成長領域では、Empathyが同じ規律を、CMO向けのフロントエンド実行モデルへ置き換えている。同社のアプローチは、孤立したツールを接続されたシステムに、自動化をオーケストレーションに、パイロットを本番運用に置き換える。その証拠は成果に表れている。同社はMarsとともに、AI駆動の合成オーディエンスを活用し、調査コストを削減し、イノベーションを加速し、世界のチーム全体でコンセプトテストを民主化した。
私は以前、WPPに買収された大手調査会社TNS MediaのCEOを務めていたため、このROIは私の関心を引いた。Marsのグローバル製品戦略責任者であるYasmeen Cohenは、それが実務上何を意味するのかについて率直に語った。「人間と合成オーディエンスの回答率に関して75%の精度があります。これにより、この能力を拡大し、従来の調査を補完するものとして活用し始めるのに十分な確信が得られます」
Reckittも同様の道をたどり、単一のエンタープライズグレードのソリューション内で10のAIマーケティングツールを展開し、15市場で1000人を超えるマーケターに力を与えた。ReckittのITおよびデジタル担当SVPであるBastien Parizotは、こう述べている。「AIは孤立したユースケースではスケールしません。真のインパクトを生むには、それぞれのアプリケーションが統合された全体の一部として機能する必要があります」
オーケストレーションを担うリーダーがいま行うべきこと
ここからギャップは縮まり始める。ただし、それは変化を起こす意思のあるリーダーに限られる。
私が会うCEOやCTOにとって、最初に実行を加速させる一手は、指標と報酬制度を再起動することだ。AIを支出額や実行中のパイロット数で測るのはやめるべきである。実際に本番環境で稼働しているものは何か、それがどれだけの収益を生んでいるのかを測り始めるべきだ。実装競争で勝っている企業は、最も多くのツールを持つ企業ではない。最初からAIをインフラとして扱い、それに見合うエンジニアリングの深さに投資してきた企業である。
CMOにとって、その選択は多くの人が認めたがらないほど厳しい。自動化するか、オーケストレーションするか。自動化する者は効率を追い、分断されたツールを蓄積し、自社が所有していない外部エージェントにブランドと需要創出の管理を徐々に明け渡す。オーケストレーターは、価格設定、メディア、クリエイティブ、コマースが相互に補強し、時間とともに複利的に効果を生む接続されたシステムを構築する。
Fejesは、本当の賞品がどこにあるのかについて率直である。「コスト削減の効用には限界があります。集中すべきなのは、今後どのようにより良い収益源を生み出せるかです。実際に組織の収益をどう増やせるのか。そこが本当に難しい部分です。なぜなら、それこそが実際に難しいことだからです。コストを取り除くのは簡単です。会社をより速く成長させる方法を見極めるほうが、はるかに難しい。そして、それこそが本当の議論なのです」
AIは減速していない。しかし、多くの企業では進展がなお減速している。違いはテクノロジーへのアクセスではない。それを実装する能力である。適切なビルダーとオーケストレーター、適切なシステム、適切な運用モデルを備え、このことを理解した組織は、単にAIを導入するだけでは終わらない。実験段階から速やかに抜け出し、実際にスケールと価値を得る道を選ぶだろう。そしてこの市場では、その違いがすべてなのである。
