GCC/CIO分野に精通したシニアエンタープライズリーダー。プロボノアドバイザリーも行う。見解は個人的なものであり、Optum/UHGの見解ではない。
人工知能（AI）をめぐる議論は、テクノロジー自体よりも大きな声になっている。レポートによると、企業のAIプロジェクトの70%から85%がスケールに失敗しており、アナリストたちは「AIバブル」について語っている。
しかし、そうした論調が支配的である一方で、グローバル・ケイパビリティ・センター（GCC）は拡大を続けている。インドには現在1,700のGCCがあり、190万人のプロフェッショナルを雇用し、年間640億ドル以上の収益に貢献している。アナリストによれば、インドだけでGCC市場規模は2030年までに1000億ドルに達する見込みで、人員は250万人になると予測されている。
コスト面での優位性はいまだに重要だが、GCCは企業の運用インテリジェンスレイヤーとなっている。彼らはプラットフォームを共同設計し、製品やIPを共同創造し、テクノロジー戦略を形作り、さらにAIが構築され、訓練され、統制される中心地となりつつある。
この関連性は偶然ではなく、構造的なものだ。GCCはAIが成功するために必要な要素を提供している：キュレートされたデータ、ドメインコンテキスト、コンプライアンスの厳格さ、ライフサイクルの規律だ。彼らはAIが動作するインフラストラクチャと、AIがプロトタイプから本番環境へと進むかどうかを決定するガードレールを管理している。AIは逆に、GCCがデリバリーエンジンから意思決定インフラストラクチャやイノベーションハブへと進化するのを加速させる。
一部ではAIバブルを警告する声もあるが、私はより差し迫った現実は、AIと新興テクノロジーがGCCの効果と戦略的重要性の両方を高めているということだと考えている。そしてGCCの安定性を支える力は、AIを脆弱ではなく耐久性のあるものにする力と同じなのだ。
GCCの安定性
インドを例に見ると、GCCモデルは3つの密接に連携した力によって強化されている：意図、資金、そしてパワーだ。
政府の意図は、GCCに友好的な政策、ワンウィンドウクリアランス、カルナータカ州、テランガナ州、タミル・ナドゥ州、ウッタル・プラデーシュ州にまたがるテクノロジー回廊を通じて表明されている。カルナータカ州だけでも、2029年までにGCCの数を1,000センターに倍増する計画があり、規制の整合性、インフラ投資、持続的な人材育成を示している。
企業の資金はその勢いに応えており、グローバルテクノロジー創出企業—マイクロソフト、グーグル、アマゾン—や金融サービス、ヘルスケア、専門サービスにわたる主要な消費者企業がGCCの足跡を拡大し続けている。
インドの人材の深さと複数の経済サイクルにわたる回復力がこの傾向を増幅している。政策の整合性、企業のコミットメント、人材の強さが一体となって、テクノロジーのハイプサイクルに反応するのではなく、それを形作るのを助ける構造的に安定したモデルを形成している。
「AIバブル」論が現実を読み誤る理由
意図、資金、パワーがGCCの耐久性を説明するなら、同じ力がAIが崩壊しそうにない理由を説明するのに役立つ。
資金
AI経済は投機的ではなく、資本集約的だ。これらの投資—マイクロソフトのOpenAIへの数十億ドルの投資や、グーグルのGeminiとAnthropicの両方への投資—は短期的な賭けではなく、長期的なインフラストラクチャに組み込まれている。
パワー
S&P 500の時価総額の約35%が現在6〜7社のテック大手に集中している。彼らの決定がデータセンターの拡大、サプライチェーンのシフト、グローバルな開発者エコシステムを推進している。これはハイプではなく、構造的なレバレッジだ。
意図
これらの企業は周辺で実験しているのではなく、AI成果を制度化している。AIコパイロットは生産性を向上させ、AI-Opsはインフラを自動化し、生成検索はエンゲージメントを再定義している。これらはコンセプト実証ではなく、オペレーティングモデルのリセットだ。
AIイニシアチブが依然として苦戦する理由
これが「AIバブル」論が要点を見逃している理由だと私が考える理由だ—AIが完璧だからではなく、実際の問題が別のところにあるからだ。
業界全体で、AIイニシアチブが不足する際に同じ問題が繰り返し浮上する。多くは戦略的フレーミングの不足—不明確な価値、弱い整合性、またはハイプ主導の方向性—から始まる。戦略が正しくても、データと技術の障壁が現れる：断片化されたデータ、弱い統合、または未熟なライフサイクル管理だ。
次に組織と文化のギャップ—リテラシーの低さ、変化への抵抗、サイロ化されたチーム—が続き、その後に弱い実行規律が続く。パイロットがスケールしないか持続しない。ガバナンスとリスク構造の欠如がさらに進捗を遅らせる。不明確な監視、倫理、またはコンプライアンスの準備不足が原因だ。
最後に、外部要因—市場の変化、ベンダーの不安定さ、または経済の変化—が内部基盤が脆弱な場合にモメンタムを妨げる可能性がある。
リーダーシップ：AI成功のための最強の影響要因
業界全体で、AI成功を最も一貫して決定するのはリーダーシップリテラシー—CXOとL1リーダーが理解し、質問し、オプションを推奨する能力だ。
CXOレベルのAIリテラシーが成熟度を高める。リーダーとその第一線がAIのビジネスへの影響を理解すると、彼らは適切な問題を選び、成功を正確に定義し、ガバナンスが戦略を実行に変換することを確実にする。
このリテラシーが弱い場合、失敗は予測可能だ：
• 戦略の歪み： 実質的な問題を解決する代わりにハイプを追いかける；デジタルトランスフォーメーションとAIトランスフォーメーションを混同する。
• ガバナンスの侵食： バイアス、モデルリスク、系統を技術的な問題ではなく企業の責任として扱う。
• 知識の不足： ほとんどのコンセプト実証は資金不足ではなく、実験から本番環境へと移行するための方向性とアーキテクチャの知識が不足している。適切な足場がなければ、イニシアチブはプロトタイプと本番/スケールの間で停滞する。
L1翻訳ゾーン
ここはビジネスの意図がデータの現実と出会う場所であり、リーダーシップの不整合が最も目に見える場所だ：
• AIマインドセットと認識： L1リーダーはAIをIT主導のイニシアチブではなく、能力プログラムとして見なさないかもしれず、断片化された実行と弱い統合につながる。多くはまだAIが実際に可能にすることを過小評価している。
• 解釈のギャップ： ビジネスリーダーはモデル出力、KPI、またはベンダーの主張を誤解し、データチームと意思決定者の間の断絶を生み出す可能性がある。
• 変化への抵抗： 仕事の喪失や役割の冗長性への恐れが、他の面では成熟した環境でも、静かに採用を遅らせる可能性がある。
多くのAIイニシアチブが加速している一方で、トップのリーダーシップリテラシーが決定的な転換要因であり続けている。
結論
これらの糸を一緒に考えると、GCCとAIは補完的なものと見なすことができる。意図、資金、パワーという同じ現実世界の柱が両方を支えている。AIの進捗が遅い理由は現在よく理解されており、成功を決定するリーダーシップ層は何が変わるべきかをますます認識するようになっている。
高い賭け金と明確なインセンティブにより、リーダーシップの成熟度は上昇し、パイロットと本番環境の間のギャップは狭まるだろう。私はAIを崩壊を待つバブルとは見ていない—それは長い滑走路だ。そしてそれが離陸するとき、AIを動力とするGCCは急上昇すると私は信じている。
