以前にも同じ映画を見たことがあるだろうか？ 1997年のことだ。インターネットブームが爆発し始め、興奮は頂点に近づいていた。この新しいテクノロジーがどのように私たちの生活を変革し、革命を起こすのか？ その年の8月8日、アップル創業者兼CEOのスティーブ・ジョブズ氏が同社の新しいマーケティングスローガンとキャンペーン「Think Different（違う発想を）」を発表した。
この四半世紀の間に、テクノロジーの変革とその人間への影響について何を学んだのだろうか？ この時代から得るべき教訓は何か？ それらは次のテクノロジー変革の波—この場合、急速に加速するAI革命—にどのように私たちを備えさせるのか？ 短期的な失敗や落とし穴を避けながら、長期的な導入に向けてどのように準備すればよいのか？ これらは、AI革命の波が押し寄せる中、ビジネスや社会のリーダーたちが増す緊急性をもって投げかけている問いである。
2023年10月、私はウォール・ストリート・ジャーナルのTech Liveイベントで、OpenAI CEOのサム・アルトマン氏がAIの未来についてのビジョンを発表するのを聞く機会を得た—それは、機械が人間と同等かそれ以上に認知タスクを実行する汎用人工知能（AGI）の未来だった。私はこの経験について、その後のフォーブスの記事「汎用人工知能（AGI）と来るべき波」で書いた。当時、私は好むと嫌うとにかかわらず、AIの未来は避けられないと結論づけた。当時も今も、疑問は同じままだ。AI革命はいつ到来するのか？ そしてAI革命は私たちにとって何を意味するのか？
AIの短期的影響に関する異論
待望のAIの到来とその影響は、現在熱く議論されている。メディアや産業界でのAIの広範かつしばしば過熱した受け入れとは対照的に、影響力のある実務家や思想家の小さなグループが警告を発している。最も長期的なAI懐疑論者の一人は、ニューヨーク大学名誉教授のゲイリー・マーカス氏で、2019年からAIへの過度な期待のリスクについて警告してきた。最近フォーチュン誌に語ったマーカス氏は、OpenAIのGPT-5の最近のリリースを「物足りない」「失望」「ほとんど悲劇的」と呼び、「GPT-5は基本的にAGIとして売り出されたが、そうではない。多くの人々が期待していた量子的飛躍ではない」と述べた。
6月、ハーバード・ビジネス・レビューはポール・フリブコ氏による画期的な記事「AI革命は一夜にして起こらない」を発表した。ヘルスケア業界のCIOであるフリブコ氏は、「確かに、AIは強力だ。確かに、それは私たちの生活と仕事の仕方を変えるだろう。しかし、その変革は宣伝が示唆するよりも遅く、混乱し、短期的にははるかに収益性が低いだろう」と述べ、「AIの変革的影響は来るだろうが、それは私たちが売り込まれているような即座の革命ではないだろう」と付け加えた。フリブコ氏はさらに、「AIは産業を変革するだろうが、シリコンバレーのスピードではない。それは企業の時間で起こる：予想よりも長く、遅く、はるかに多くの摩擦を伴って」と述べ、「AIの勝者は最も大胆な主張をする者ではなく、実際の、永続的な変化を構築する忍耐力を持つ者だろう」と結論づけた。
先月、フォーブスの記事「AIバブルは崩壊しているのか？ドットコム時代からの教訓」で、パウロ・カルバオ氏は、「MITの研究者グループが2025年1月から6月にかけて300以上の公開されたAIイニシアチブ、50以上の企業、数百人の上級リーダーを調査し、95%が投資に対するリターンを得ていないと結論づけた」と指摘した。彼は「これは企業のテクノロジー採用における馴染みのあるパターンだ」と付け加え、「懸念はAIの長期的な可能性についてではなく、誇張された期待が急激な修正の舞台を設定していることについてだ。AIの長期的な可能性は依然として大きいが、市場は滅多に直線的に動かない」と結論づけた。テクノロジーの変革と人間の進歩も同様だ。
テクノロジー採用のジレンマ：なぜAIが異なる結果をもたらすと考えるのか？
AIの変革と採用の可能性と課題は、時宜を得た緊急の話題だ。インターネット時代の浮き沈みを経験してきた者として、テクノロジーの変革と採用のペースは深い個人的な好奇心の対象だ。フォーチュン1000企業の90%が、何世代も前、あるいは1世紀以上前に設立されたレガシー企業であることはあまり認識されていない。彼らは「速く動いて物事を壊す」ことはできない—責任あるAIの使用と採用を確保する安全装置とガードレールを備えて運営しなければならない。
では、この最新のテクノロジー変革をナビゲートするのに役立つ教訓は何か？ これはユニバーシティ・カレッジ・ダブリンのマイケル・スマーフト大学院ビジネススクールの教授兼学術ディレクターであるジョー・ペパード氏と議論してきたトピックだ。ペパード教授は、ウォール・ストリート・ジャーナルの3月の記事「なぜほとんどの企業はAI戦略を持つべきではないのか」を通じて私の注目を集めた。彼の記事で、ペパード氏は「過去2年間、ChatGPTの発表以来、あらゆる規模の企業や組織の間で共通の言葉がある：私たちにはAI戦略が必要だ！誰も取り残されて次の大きなものを逃したくない。残念ながら、彼らのほとんどは大きな間違いを犯している」とコメントした。
ペパード氏は続けて、「研究によると、ほとんどの組織はAIに関して未熟だ。トップエグゼクティブから一般社員まで、AIとその能力についての知識と経験が少なく、データ支援による意思決定を受け入れることに消極的だ」と説明する。従来の考え方が逆であった時に、ペパード氏は「人工知能に取り組む組織との私の仕事から得た教訓は、ほとんどの企業がAI戦略を必要としないだけでなく、そもそも持つべきではないということだ。その道を進むことは、せいぜい気を散らすものになるだろう」と主張する。
私は自分の研究とその潜在的な意味合いを考えると、ペパード氏の視点についてもっと学びたいと思った。2012年以来、私はフォーチュン1000企業とグローバル2000企業のCスイート幹部を対象に年次調査を実施し、彼らのデータ、そして最近ではAI投資の状況を理解しようとしてきた。データ・AIリーダーシップ・エクスチェンジが実施した2025年の調査では、幹部の89%がAIは世代で最も変革的なテクノロジーになると述べ、97%がAIの長期的な影響は有益だと信じている。しかし、データとAI駆動の組織を作り上げたと報告している企業はわずか37%で、規模でAIを実装したと言っているのはわずか24%だ。
これはペパード氏の経験とどのように調和するのか？ ペパード氏はコメントする、「正直に言おう：組織がコンピュータを導入し始めて以来、ほとんどがその可能性を本当に把握するのに苦労してきた。70年以上の経験にもかかわらず、テクノロジープロジェクトの歴史は決して輝かしいものではなく、70%以上の失敗率が報告されている」。彼は続ける、「また、ほとんどの企業がデジタル変革イニシアチブに設定した野心を達成できていないことも知っている。現在のAI支出の加速とその高い期待を考えると、なぜ組織は今回は違うと信じ、ついに投資目標が実現されると考えるのか？」
ペパード氏は、この期待と結果の不一致を彼が群れ心理と特徴づけるものに起因させている。彼は説明する、「組織がテクノロジーに対処する方法を導く支配的な常識があり、それは根本的に欠陥がある。その結果、彼らは踏み固められた道を進み、方向転換しない限り、同じ間違いと失敗を運命づけられている」。ペパード氏は続ける、「そして私たちはすでにその証拠を見ている。2025年の調査によると、データ＆AIリーダーシップ・エクスチェンジの調査対象となったフォーチュン1000企業とグローバル組織の98%がデータとAIへの投資を増やしていると述べているにもかかわらず、AI投資から測定可能なビジネス価値の高い度合いを報告しているのはわずか18%だ。他の研究ではさらに低い数字が報告されている」。
AIとテクノロジー変革に関する一般的な常識を解明する
古代ギリシャ語に由来する「常識（orthodoxy）」は、一般的に信じられている信念、特定の分野における従来の考え方、または確立された一連の慣行と考えられている。それは、ある時点で「正しい」と考えられている見解を表している。支配的な常識に固執することは、失敗した投資を続けることになりかねない。
ペパード氏は、組織がAI、あるいは実際には変革的なテクノロジーの可能性を実現する前に、支配的な常識を定義する複数の規範に正面から取り組む必要があると信じている。彼は説明する、「個別には、これらの常識はどんなテクノロジー投資も脱線させる可能性がある。集合的には、それらは壊滅的であり、テクノロジー変革のジレンマを説明するのに役立つ：投資が期待されるビジネスへの影響を持たないこと」。
「幹部の間で最も大きな誤解は、テクノロジーに関する決定を下すためには、テクノロジーがどのように機能するかの詳細を理解する必要があるということだ」とペパード氏は言い、続けて「幹部は特定のテクノロジーがどのように機能するかを理解する必要はなく、むしろその能力、限界、リスクを理解する必要がある。その結果、彼らの戦略的および運用上の利益がテクノロジーの選択に組み込まれない」と述べる。ペパード氏は詳しく説明する、「これは、テクノロジーへの投資が整合していない、競争優位のための機会を逃している、ポイントソリューションが開発されている、そしてデータに重大な問題があることを意味する可能性がある」。
ペパード氏は続ける、「AIの潜在的な変革力を否定することはできない。大量の情報を処理する能力から、分析を行い、推奨を行い、自動化されたエージェントを通じて行動を起こし、非構造化の言語や画像を分析する能力まで。しかし、これは真空の中で起こるわけではない」。彼は付け加える、「どんなテクノロジーと同様に、AIには固有の価値はない。この価値は解き放たれなければならない。AIを単に導入するだけでは、ビジネスケースの成果が自動的に達成されるわけではない」。
データとAI投資からのビジネス価値の実現の要求に応えて、多くの組織が最高AI責任者を任命している—データとAIリーダーシップ・エクスチェンジの調査によると、組織の3分の1が最高AI責任者を任命し、44%がそれが彼らの意図だと述べている。ペパード氏はコメントする、「彼らは『ビッグデータ』（最高データ責任者）、分析（最高分析責任者）、そしてデジタル変革（最高デジタル責任者）で行ったのと同様に、最高AI責任者を任命している。名前のついた責任ある個人を任命することで、[あなたのテクノロジーの名前]の重要性を強調するためのより良い信号は何だろうか」。
ペパード氏はコメントする、「最高AI責任者の任命は、リーダーシップチームにテクノロジーの問題が今カバーされているという安心感を与えるかもしれないが、それは機能しない。これらの役割の任期が短いだけでなく、研究によれば、彼らの同僚の間で彼らが正確に何をするのかについてかなりの混乱がある」。彼は付け加える、「AIの成功は、ほとんどの他のテクノロジーと同様に、組織全体の対応を必要とするだろう。AIは本能的で、組織のあらゆる部分に触れる。今最も重要なのは新しい肩書きではなく、既存のリーダーシップがより良い決定、よりスマートな製品、そしてより効率的な運営を推進する方法でAIを受け入れ、統合するかどうかだ」。
組織が克服しなければならない別の常識は、過去が新しいテクノロジーで消去できるという信念だ。ペパード氏は説明する、「企業がAIパイロットをスケールアップするのに苦労していることを私たちは知っている。AIからの利益の提供は捉えどころのないものであることが証明されている」。彼は続ける、「テクノロジーとデータへの長年の過少投資は、AIで突然消去されるわけではない。組織はAIでは基盤を無視できないことを認識する必要がある」。彼は付け加える、「研究から、データをクリーンアップし、テクノロジーインフラを近代化し、技術的負債を削減し、プロセスを簡素化、標準化、自動化し、データガバナンスを確立し、デジタルリテラシーを向上させ、責任あるデータ使用に焦点を当てたガードレールを設置した組織は、AIが提供するものを活用する位置にあることがわかっている。しかし、ほとんどの企業はそれを行っていない」。
最後に、ペパード氏は企業にAIの導入と戦略を混同しないよう促している。彼は説明する、「AIを導入したからといって、素晴らしい企業になるわけではない。リーダーシップチームが仕事の進め方と価値の創造方法を大胆に再考したから素晴らしい企業になるのだ。すべてのテクノロジーと同様に、AIは可能にするもの（つまり、物事をより良く行うこと）であり、形作るもの（つまり、テクノロジーなしでは不可能なことを行うこと）だ」。彼は付け加える、「幹部が『AIに投資している』と言うとき、彼らがしばしば意味しているのは、彼らを現代的に感じさせるソフトウェアにお金を使っているということだ。しかし、関連性へのROIはダッシュボードでは測定されない。それは戦略的および運用上の再発明によって測定される」。
AIの未来のために違う発想の仕方を再学習する
最近、私はハーバード・ビジネス・レビューの新しいエグゼクティブ・アジェンダ日刊誌でAIの未来についての私の見解を共有し、「AIは私たちの世界を変革するだろうが、私たちはまだ旅の非常に初期段階にいる。歴史を通じてのテクノロジー変革と同様に、影響は短期的には過大評価され、長期的には過小評価されることが多い」とコメントした。私は「ビジネスリーダーは一歩下がって、AIが今後数十年にわたって彼らのビジネスと業界をどのように変革できるかを想像する必要がある」と付け加えた。
ペパード氏は結論づける、「一つの教訓があるとすれば、それは組織の変革は長期的なゲームであり、前進するためにはより多くの組織がこのように考え、計画する必要があるということだ」。彼は続ける、「AIを活用するには学習文化が必要だ。それは実験が報われる文化だ。これには変化を推進する勇気と、あまりにも困難に思えるときでも忍耐する勇気が必要だろう」。
アップルは1997年にこう言った、「変わり者たちに乾杯。反逆者たち。トラブルメーカーたち。四角い穴に丸い杭を打ち込む者たち。物事を違った角度から見る者たち。そして、ある人々は彼らを狂人と見るかもしれないが、私たちは天才と見る。なぜなら、世界を変えられると考えるほど狂っている人々こそが、実際に世界を変える人々だからだ」。
私たちは、長期的にAIで成功する人々は、一般的な常識から自らを解放し、自分自身で考え、過去の変化の時代と歴史の教訓から学び、そして古風な人間の批判的思考の力を適用して、AIを彼らの組織、顧客、そして人類のために責任を持って働かせる人々だと信じている。
