Russell Sarder氏、AI CERTs™のCEO兼創業者 – グローバルAI認証・教育を推進。
1980-1995年がIT主導の商取引、1995-2010年がeビジネスの台頭、2010-2025年がデジタル企業の優位性によって特徴づけられたように、私たちは今、AI時代の夜明けに立っている。
しかし、この変化はトップリーダーシップにとって実際には何を意味するのだろうか？AIはCEOの代わりになれるのか？HBRの研究によると、管理された環境下では、AIモデルは価格設定や市場ポジショニングなどのデータ重視の意思決定において人間のリーダーを上回る成績を示した。しかし、ブラックスワン（予測不能な事象）に直面すると、AIは力不足だった。
では、なぜCEOは代替不可能なのか？
それはリーダーシップが単なる方程式ではないからだ。プレッシャーの下での判断、文化的感受性、道徳的先見性など、現時点ではAIの範囲外にある要素が含まれている。CEOに取って代わるのではなく、AIは戦略的補佐役として、複雑性を管理し、迅速かつ正確に洞察を提供する態勢が整いつつある。
しかし、パラドックスは続いている。PwCの2024年グローバルCEO調査によると、CEOの約70%がAIは今後3年間で自社のビジネスを大きく変革すると考えているが、45%はまだその道筋に自信を持てていない。今問われているのは、AIを使うかどうかではなく、リーダーがいかに思慮深くAIを組み込むかということだ。
AIチャンピオンとしてのCEO
経営幹部のリーダーシップは、複雑性への対応によって定義されることが多い。C層で発生する最も困難な問題とその対処法が、長期的なレジリエンスを決定することが多い。今日、多くのリーダーがその緊急性を認識している。
IBMの調査によると、CEOの64%が投資家や財務関係者から生成AIの統合を加速するよう大きなプレッシャーを受けていると述べている。この能力への支出は数年以内に約4倍に拡大すると予想されているが、AI支出全体の比較的小さな割合にとどまっている。
単一のロードマップは存在しない。それでも、先行企業の間ではパターンが現れつつある。現在のパターンから、CEOが変革をリードするための最も実用的な領域として3つの分野が浮かび上がっている。
AIを通じた業務テンポの再調整
最初のステップは、日常的なワークフローにAIを組み込むことだ。デジタルエージェントが現在、スケジュール管理、文書作成、コード生成を管理している。構造的な大変革なしに手作業の負担を軽減している。
この移行の証拠は具体的だ。BCGエグゼクティブパースペクティブ2024でプロファイルされたバイオ医薬品企業では、マーケティングおよび営業機能にAIが導入された。結果は即座に現れた。かつては承認チャネルを通過するのに最大20日かかっていたレポートが、1〜3日以内に検証され、そのほとんどが編集修正を必要としなかった。
戦略的向上のための中核機能の再構築
変革は周辺部ではなく、ビジネスのエンジンルームから始まる。これには、組織の効率性と市場対応力の両方を拡張するために、高インパクトな機能を再設計することが含まれる。AIがカスタマーサービス、製品開発、マーケティングに組み込まれると、結果はコスト最適化だけでなく構造的なレバレッジも生み出す。
スウェーデンのフィンテック企業クラーナはその好例だ。サポートコストの上昇と問い合わせあたり平均11分の顧客待ち時間に直面し、同社はサービス提供の管理方法を再評価した。OpenAIのインフラストラクチャを基盤としたAIアシスタントを導入することで、顧客とのやり取りの約3分の2を自動化した。問い合わせ解決時間は2分未満に短縮された。
破壊される前に発明する
3つ目は拡張だ。先見性のある企業は、進化する市場シグナルに応じて、レガシーモデルではなくデータから考案された製品を導入している。
フォーチュン50企業のロウズは、eコマース事業で構造的なボトルネックに直面していた。オンラインで数百万のSKUを扱う中、手動のタグ付けプロセスが持続不可能になり、頻繁な誤ラベリング、検索関連性の低下、コスト増加を招いていた。これに対応して、同社は視覚的属性に基づいて製品を自律的に分類できるAI駆動の画像認識システムを導入した。タグ付けエラーは60%減少し、運用上の摩擦が減少し、検索結果が改善され、ミスマッチが減少し、顧客体験が向上した。
これらの事例は、AIがトップから推進されたときに可能になることを反映している。しかし、ビジョンだけでは規模や持続的なインパクトを確保することはできない。
IBMの調査によると、近年AIイニシアチブの4分の1しか期待されたリターンを達成していない。さらに注目すべきは、わずか16%しか企業全体の規模に達していないことだ。意欲と実行の間のギャップは依然として大きい。
ここでCOOが決定的な役割を担う。CEOが戦略的な必要性を明確に表現するかもしれないが、最高執行責任者が意図を持続的な実践に移すことが多い。
AIイネーブラーとしてのCOO
アクセンチュアの調査によると、COOの86%がAIは成長目標を推進するために不可欠だと考えている。しかし、約79%が初期展開を超えたスケーリングの困難さを報告している。これは技術的な課題ではなく構造的な課題を示している。このギャップを埋めるには意図的な連携が必要だ。
AIの適合場所を定義する
COOは、インパクトが最も高い可能性のある機能を特定し、AIが意図を持ってスケールできるような運用フレームワークを確立する。明確な優先順位付けにより、AIがビジネス成果と連携することを確保する。
データ基盤を修正する
データはあらゆるAIシステムのバックボーンだ。COOは、スピードを犠牲にすることなく、正確性とアクセシビリティの両方を確保しながら、レガシーシステムからデータを抽出、構造化、管理する取り組みをリードしなければならない。
階層化されたプライバシーモデルでデータを保護する
AIシステムの保護とは、アクセシビリティとコントロールのバランスを取ることだ。公開知識ベースから始まり、機密性の高い財務データや個人データに向かって内側に移動する階層構造により、あらゆるレベルで適切な保護措置が講じられていることを確保する。役割に特化した権限により、有用性を制限することなくリスクを軽減する。
ビジネスリーダーの4分の3が、急速なAI導入が長期的な競争力をサポートすると考えている。CIO、CTO、エンジニアリング責任者などを集めた機能横断的なAI委員会を形成することで、責任あるAI使用の指導、コンプライアンスの確保、明確性の促進に役立つ。このグループは、内部GPTツールの展開を監督し、ガバナンスフレームワークを開発できる。
適切な連携により、COOはAIを孤立したツールから、ビジネス全体に組み込まれた統合された能力へと変える。
AI流暢性の構築
AI流暢性はトップから始まる。今能力構築に投資するビジネスリーダーは、後で価値を引き出すためのより良い位置に立つだろう。
多くの組織にとっての出発点は、反復的で手続き的な作業を自動化システムに再配分することにある。この再調整により、分析的・創造的タスクのための能力が解放され、人間の専門知識が最大の価値を生み出す場所に向けられるようになる。
しかし、ツールだけでは十分ではない。従業員はAIとの関わり方を知るだけでなく、その推奨事項を解釈し、その論理に疑問を投げかけ、時間をかけてその使用を洗練させる方法も知っていなければならない。
