AIはバズワードの段階を超え、現在ではほぼすべての企業が利用または検討しています。しかし2026年を迎えるにあたり、企業はAI戦略をより具体化する時期に来ています。デロイトは年次テクノロジートレンドレポートを発表し、AIをどのように活用するかを示す本格的なロードマップの必要性が高まっていることを強調しています。このロードマップは、単に既存のプロセスにAI機能を組み込むだけではなく、企業の運営方法を見直し、AIをどこに適合させれば業務をよりスムーズにできるかを考えることが重要です。また、AI技術は急速に変化しているため、企業は素早く行動できる必要があります。
現在、夢のような計画と実際の現実が最も鋭く衝突している分野の一つがエージェントAIです。デロイトの2025年新興テクノロジートレンド調査によると、組織の30%が選択肢を模索し、約5分の2がソリューションをパイロット導入していますが、実際に使用中または展開準備ができているエージェントを持つ組織は4分の1にすぎません。3分の1以上がエージェントに関する戦略を持たず、42%が戦略ロードマップを開発中です。そして、デロイトはこのレポートで、企業がエージェントに特定する多くのユースケースは、実際にはエージェントの意思決定能力ではなく、自動化の機会であると指摘しています。
しかし、テクノロジーリーダーの約10人中8人が、今後5年間でAIエージェントが構造的ワークフローに大規模に統合されることを予測しています。また、デロイトのテクノロジー支出見通しによると、組織の約3分の2が今後2年間でAIへの支出を増加させる予定です。前進するためには、企業は立ち止まって戦略を練ることが賢明でしょう。多くのCIOはコアインフラの近代化に取り組んでおり、これは前進の良い兆候です。そして、約10人中7人がAI技術をより良く活用するために採用を増やす計画を立てています。この移行期において、企業は人間の時間と労力を要するプロセス（多くの人々や部門に分散していても）を特定し、それらを再考すべきです。レポートには、インテルのグローバルSIアライアンス責任者で元AI戦略担当副社長のブレント・コリンズ氏の言葉が引用されています：「単に牛の通り道を舗装するのではなく、このAI進化を活用して、エージェントがビジネスのために最適に協力、サポート、最適化する方法を再考しましょう」。
デロイトのレポートは、テクノロジーリーダーがこの時代に真の企業戦略リーダーになる絶好の位置にいることを確認しています。今こそCIOが脚光を浴び、企業の将来の成功を描くための決定的な計画を立てる絶好の機会です。
完全なレポートでは、AIとロボティクスの融合への対応や、サイバー防御のためのAI活用など、他の新興トレンドも取り上げています。もう一つはAIの増大する要求に対応するためのコンピューティング戦略とインフラの最適化です。この背後にある問題は膨大で、仕事の一部としてAIに関わるすべてのリーダーが何らかのレベルで対処しています。私はエネルギー設計・実装のリーダー企業であるシュナイダーエレクトリックのチーフデジタルオフィサー、ピーター・ヴェッケッサー氏と、AIの電力需要が将来をどのように形作っているか—業界全体と個々の企業の両方について—話し合いました。私たちの会話の抜粋はこのニュースレターの後半に掲載されています。
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大型取引
IBMは今週、データストリーミング企業Confluentを110億ドルで買収する取引を発表し、この老舗企業が新しいAI機能により確固たる基盤を築くための最新の動きを示しました。Confluentは、AIエージェントが使用するためにクラウドサーバーやデータセンターからリアルタイムでデータを移動するプラットフォームを提供しています。両社の声明によると、AIアプリケーションの台頭は、簡単で信頼性が高く迅速なデータアクセスの必要性を示しており、ConfluentはIBMがこれを継続して提供するのに役立つとしています。
Forbesの寄稿者サンディ・カーター氏は、この買収は単に大企業がエンタープライズAIプロバイダーを買収するだけでなく、企業がインテリジェントシステムを構築し、リアルタイムデータを管理し、取引を保護し、信頼を創造する方法におけるより深い変化を示していると書いています。これはIBMのAI戦略を加速させ、AIのスケーリングに不可欠なツールへのアクセスを提供します。しかし、これはまたIBMがブロックチェーンインフラをサポートし、より多くのリアルタイムで信頼性の高い経路を提供することを意味し、ブロックチェーンと暗号資産の主流化を促進するでしょう。しかし、カーター氏は、これはまたAIがブロックチェーンのようになることを意味し、将来の顧客はより多くの信頼、継続的なモニタリング、意思決定の追跡可能性を求めるようになると書いています。
注目ニュース
ドナルド・トランプ大統領は今週、以前の約束を実行しました：NVIDIAの以前は制限されていたH200 AIチップの中国への販売を承認しました。これはGPU大手の2番目に強力なチップであり、バイデン政権はその輸出を禁止していました。トランプ氏はTruth Socialで決定を発表し、中国が支払う価格の25%が米国政府に入ると述べました。トランプ氏はまた、緩和された輸出制限がAMDを含む他の米国チップメーカーにも適用されると述べました。
これがAIに何を意味するかは不明確です。NVIDIA CEOのジェンセン・フアン氏は数ヶ月にわたりこれらの販売承認をトランプ氏に働きかけており、NVIDIAの広報担当者はニューヨーク・タイムズ紙に、商務省によって審査された承認済みの商業顧客にH200チップを提供することは「アメリカにとって素晴らしい思慮深いバランス」を取るものだと語りました。しかし、米国は中国と非公式のAI開発競争にあるとされており、その最高のインフラの一部を提供することが先行するための方法とは即座には思えません。NVIDIAの株価は火曜日の規制緩和発表後に約3%下落し、その後も下落を続け、月曜日から6%以上下落しています。
政策と規制
法律が通過しなければ、大統領令を出す。これは最近ワシントンで定番の行動となっており、トランプ氏は今週、連邦AI規制についても同様の計画を発表しました。月曜日のTruth Social投稿で、トランプ氏は米国がAIで引き続きリードするためには「一つのルールブック」しかあり得ず、今週中にそのための大統領令を出す計画だと述べました。彼の投稿の調子と言葉遣いから、この大統領令がすべての州のAI法を覆す計画であることが示唆されています。
議会は過去数年間に連邦AI規制を何度か取り上げましたが、全体を通過できるものはありませんでした。州が介入し、カリフォルニア州とコロラド州の両方が包括的な規制パッケージを導入しました。他の州もAIを管理する法律を検討・可決しており、2026年に州議会が開会するにつれて人気のあるトピックになる可能性が高いです。
トランプ氏は立法アプローチを試みましたが、まだうまくいっていません。夏の「One Big Beautiful Bill Act（一つの素晴らしい法案）」の一部として、州のAI規制法に対する10年間のモラトリアムを命じる条項がありました。上院は99対1の投票でトランプ氏の提案からこれを削除し、下院共和党員がこの条項を他の必須法案に組み込むという噂はありましたが、まだ実現していません。
トランプ氏はまた、州のAI規制法を違憲と宣言する大統領令を起草したと報じられていますとForbesの寄稿者パウロ・カルヴァオ氏は書いています。この命令は、州が連邦資金を受け取るためにはこれに従うことを要求し、また独自の規制法を可決する州を訴えるようパム・ボンディ司法長官に指示するものです。これが彼が署名すると述べた命令かどうかは不明です。
分かっていることは：大統領令は政策を実施する方法ですが、破られないわけではありません。ジョー・バイデン前大統領に聞いてみてください。彼の2023年の大統領令は、政府と政策でのAI使用の基本的なパラメータを設定するよう米国に指示したものでしたが、トランプ氏が就任後にキャンセルされた最初の行動の一つでした。
ビット＆バイト
今日の電力を大量消費するAIはほんの始まりにすぎない
データセンターは現在、世界の二酸化炭素排出量の約1%を生成しており、今後数年間でAIの使用が拡大し続けるにつれて、それは2倍になると予想されています（シュナイダーエレクトリックによる）。私はハイテク施設の電力システムの計画と構築を行う同社のチーフデジタルオフィサー、ピーター・ヴェッケッサー氏と、それが現在および将来の電力供給とビジネス運営に何を意味するかについて話しました。この会話は長さ、明確さ、連続性のために編集されています。
AIは今日の電力消費と供給にどのような影響を与えており、将来はどうなるのでしょうか？
ヴェッケッサー：最初の答えは、供給方程式を見る必要があるということです。データセンター、AIワークロードに、主に再生可能エネルギー（風力、太陽光）を使ったグリーンエネルギーを供給できます。多くの人がAIワークロードに使用するグリーンエネルギー源として原子力も検討しています。
そして、将来このエネルギーをどのように最も効率的に使用するかも考えることができます。それが問題です：AIとデータセンターをどのようにしてよりエネルギー効率の良いものにするか？これは実際に、すべてのGPUメーカーがエネルギー消費に明確な焦点を当てることから始まります。
次にデータセンター全体のアーキテクチャに関わってきます。次世代のGPUとデータセンターは、1立方メートルあたりはるかに多くの熱を発生させるため、液体冷却が必要になります。これらのデータセンター内でより高度なエネルギー管理コンセプトが必要です。エネルギー密度はより高くなります。
私たちはエネルギー管理、冷却コンセプト、エネルギー貯蔵、これらのデータセンターをマイクログリッドソリューションと組み合わせることで、ますます効率を高めています。つまり、多くの進歩があります。これはデータセンターにグリーンエネルギーを提供するだけでなく、将来的にはエネルギーをより少なく使用するようにデータセンターを構築することも意味します。
エネルギー変換に関する第三のトピックがあります。エネルギー生成は再生可能エネルギーによってより分散化されています。これは私たちのグリッドにとって多くの要件を意味します。屋根の上のソーラーパネル、風力タービンを通じて分散的に[エネルギーを]生産しています。将来的には非常に大きな発電所だけではありません。つまり[私たちには]バッテリー貯蔵が必要です。晴れた日や風の強い日にはエネルギーを貯蔵できる超大型バッテリープラントがあり、これらが仮想発電所になります。問題は、通常これらが接続されていないことです。これらが接続され、巨大な貯蔵容量になるようにする必要があります。
そして、すべての家とすべての建物がこの新しいエネルギー景観、この新しいグリッドの一部になります。すべての建物は、自分のエネルギー消費を管理するマイクログリッドになり、家や建物では主に太陽光になります。バッテリー貯蔵を持っているか、EVカーをそれに接続しているかもしれません。あなたはまだグリッド事業者との接続を持ち、ホームのマイクログリッド内でこれらのエネルギーフローを管理します。
そして、公共事業者、グリッド事業者は、私たちが「プロシューマー」と呼ぶ何百万もの存在を管理することになります。プロシューマーは家、建物、産業である可能性があり、グリッドの安定性を最適化します。ここでAIは、グリッドの安定性を管理するために重要な役割を果たします。つまり、AIを実行するために多くのエネルギーを消費するこの獣として見ることもできますが、全体として、私たちのエネルギー景観全体も将来的に成功裏に運営されるためには少しのAIを必要とするでしょう。
気候にポジティブなAI戦略とはどのようなものですか？
気候にポジティブなAIエネルギーは、データセンターへのグリーンエネルギー供給から始まります。そのデータセンターのエネルギー消費を最適化することに進みます。つまり、GPUのエネルギー分配、供給、冷却の最新技術に移行する必要があります。そして、もちろん、AIを設計する際にはエネルギー効率の良いものになるように、AIワークロードとアルゴリズムを見る必要があります。
大規模言語モデルは多くのエネルギーを必要とします。なぜなら、これらの大規模言語モデルはインターネット上で見つけることができるすべての情報で訓練されているからです。そして、モデルが作成された後、プロンプトやクエリを行う推論を行います。両方ともエネルギーを必要とします。そして、約半年前に何が起こったかを覚えているでしょう。この中国企業[DeepSeek]が現れ、大規模言語モデルと推論を構築する劇的に新しい方法を発表し、それははるかにエネルギー効率が良かったのです。これはその開発の始まりに過ぎないと思います。ハードウェア自体が最適化されるだけでなく、すべてのソフトウェアアルゴリズムも最適化されます。
持続可能なAI戦略には、これらすべてのコンポーネントを含める必要があります：グリーンエネルギー供給から、バッテリーに貯蔵されたエネルギーでグリーンエネルギーを管理するグリッド、エネルギー供給と冷却の面でのデータセンターの最適化、GPUハードウェア、そしてAIアルゴリズム、トレーニング、推論の最適化まで。
AIを作成または構築していない企業は、自分たちにとって最良の使用法だけでなく、環境にとっても最良の使用法を判断するにはどうすればよいですか？
今日、この質問に対する完全な答えがあるとは思いません。また、AIの消費者が常にここで選択できるわけでもありません。私たちには知識がありますか？消費者として、また企業として、私たちが消費する製品やサービスのエネルギーフットプリントが何であるかを理解するレベルに達する必要があります。私たちはまだかなり初期段階にあります。
多くの地域で、企業がスコープ1、スコープ2、スコープ3の排出量を追跡する必要がある義務的なルールが導入され始めています。AIはそれに貢献するので、AIはその方程式の一部でなければなりません。
将来的には、私たちが消費するAIのエネルギーと炭素フットプリントが何であるかを本当に理解することを確立する必要があります。これはすべてのケースで簡単ではないかもしれません。なぜなら、AIを消費していることを本当に理解せずにAIを消費している可能性があるからです。それは私たちが行うすべてのことに完全に浸透するでしょう。それはどこにでもあるでしょう。そして、企業としても個人としても、私たちは「ねえ、これはエネルギーを消費している」ということを意識する必要があると思います。ちなみに、それは私たちが何らかの形で支払う価格の一部になるでしょう。
AIを提供している企業は、すでにエネルギーフットプリントについて非常に意識しています。その多くは持続可能性フットプリントについても意識しています。
人事異動
- ITおよびコンサルティング企業DXCテクノロジーはラッセル・ジュークスをチーフデジタル情報責任者に昇進させました。ジュークスは2017年にDXCに入社し、HPとHPEでも上級職を務めていました。
- 建材メーカーのオーウェンス・コーニングはアニー・ベイミラーを執行副社長兼最高情報責任者に昇進させました。ベイミラーは最近まで同社の最高情報責任者を務め、2006年に同社に入社しました。
- 保険会社ウェストフィールドはロイド・ショルツを初の企業最高情報責任者に任命しました。ショルツは最近までマーケルのシニアマネージングディレクターおよび最高技術責任者として働いており、キャピタル・ワンでもリーダーシップを務めていました。
戦略とアドバイス
KPMGの調査によると、データ品質がAI導入成功の主な障壁であることが分かりました。企業がAI成功を目指す中で、データについて自問すべきいくつかの質問があります。
リーダーが常に連絡可能な状態にすることは良いアイデアだと思うかもしれませんが、それは思っている以上に危険です。それはあなたの個人的な時間を削るだけでなく、あなたの集中力を奪い、頭をクリアにして最良の決断をするための視点を得る能力を妨げる可能性もあります。
クイズ
スーパーヒーローにちなんで名付けられた新しいサイバー犯罪フレームワークがあります。この高度に洗練されたフィッシングツールキットには、どの叙事詩的な犯罪と戦う者の名前が付けられていますか？
A. バットマン
B. グリーンランタン
C. ソー
D. スパイダーマン
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