Venkat Viswanathan（ベンカット・ビスワナサン）氏は、マーケティング分析と意思決定科学を専門とする企業LatentView Analyticsの創業者兼会長である。
15世紀から17世紀にかけて、新技術が長距離航海を可能にし、大航海時代が幕を開けた。それは、未開拓市場を追い求める裕福な出資者たちによって支えられた、興奮と拡大の時代だった。どこか似ている気がしないだろうか？
その時代は現代世界を形作ったが、失敗がなかったわけではない。コロンブスはインドへの航路を発見したと信じ、カリブ海に到達した。ハドソンは北西航路を探し、反乱に直面した。マゼランは世界一周を目指したが、途中で命を落とした。
今日の探検家たちはより少ないリスクに直面しているが、2025年には多くの組織が同様のエネルギーで前進した。彼らはAIツールを拡大し、パイロットプロジェクトを立ち上げ、生成モデルを探求した。しかし、戦略は二転三転し、目的よりも技術が優先され、価値を明確に定義することなく機能が獲得された。
過去1年間の教訓は今や明らかだ—加速するイノベーションには二重の方向性が必要である：広い視野と規律ある実行力だ。この1年間のAIに関する誇大な記事からは、私たちにビジョンがあることは明らかだが、規律はあるだろうか？ガートナーの最近の調査によれば、おそらくそうではない。その調査では、CEOの77%がAIが新しいビジネス時代を迎えていると考えている一方で、CIOがAIからビジネス成果をサポート、推進、加速するための知識と能力を持っていると感じているのはわずか44%だった。つまり、ギャップは野心ではなく、統合、ガバナンス、実行にある。
2026年の戦略を最終決定するにあたり、リーダーたちは探検家の好奇心と船長の実用主義を兼ね備える必要がある。もはや港から飛び出す競争ではない。私たちは持久力の時代に入った。成功する組織は、フレームワークを安定させ、単にイノベーションを獲得するのではなく、それを組み込むことに焦点を当てるだろう。
私の意見では、2026年に企業リーダーが注目すべき4つの重要な変化は次の通りである：
1. エージェント型AIの運用化
2025年、ほとんどの組織はAIアシスタントを個々のタスクをサポートするツールとして実験したが、規模を拡大した実行には至らなかった。2026年には、フォレスター・リサーチは、企業アプリケーションが従業員にデジタルツールを提供する従来の役割を超え、AIエージェントのデジタル労働力に対応するようになると予測している。エージェント型AIは提案から自律的な行動へと進化するだろう。
しかし、自律性には責任が伴う。重要な変化は技術そのものではなく、その背後にある制御アーキテクチャにある。ガードレールは概念的なガイドラインから組み込まれた設計原則へと移行しなければならない。
これは、ドメイン固有のオーケストレーションプラットフォームの台頭によってサポートされ、企業は深い機械学習の専門知識を必要とせずに複数のAIエージェントを調整できるようになる。人間とAIのチーミングはより明確で構造化されたものになる—エージェントが実行し、人間が決定する。
重要なポイント：機能不全よりも規律を重視する。委任する前に再設計せよ。壊れたワークフローを自動化しても、非効率性を加速させるだけだ。
2. AIファーストのデータアーキテクチャが成果をもたらす
過去10年間のデータアーキテクチャは、ストレージと分析のために構築された。次の10年は継続的な学習と適応的な行動を優先するだろう。アクセンチュアの2024年の調査によると、完全に最新化されたAI主導のプロセスを持つ企業の数は、2023年の9%から2024年には16%にほぼ倍増している。同業他社と比較して、これらの組織は2.5倍高い収益成長と、生成AIのユースケースを拡大する際に3.3倍の成功を達成している。差別化要因は量ではなく、速度—データをリアルタイムの意思決定に変える能力だ。
2026年には、この現実から生じるいくつかの進展が見られるだろう：
• マルチモーダルデータ融合は競争優位性からベースライン期待へと移行し、構造化されたERPデータ、顧客行動ログ、センサーデータ、会話入力、視覚ストリームが統一された検索可能なAI環境に収束する。
• エッジからクラウドへのインテリジェンスパイプラインにより、工場の現場や小売店の棚など、アクションポイントに近い場所でマイクロ決定が可能になる。
• インメモリ処理と大規模言語モデル（LLM）の組み合わせにより、ビジネスユーザーはデータサイエンスの専門知識を必要とせずに、運用データに会話形式でクエリを実行できるようになる。
• セマンティックレイヤーとメタデータの強化が強力に復活し、BIとAI-LLM環境の両方を統一・提供し、ダッシュボード、エージェント、LLMアプリケーション全体で共有ビジネスコンテキストを作成する。
• データガバナンスとAIの観測可能性は、ユースケースが企業で拡大するにつれて、交渉の余地がなくなる。
• AIのコスト効率は戦略的な規律となる。
重要なポイント：セマンティクスの構築または強化、コスト重視のアーキテクチャ、データの相互運用性、系統の透明性、リアルタイムのアクティベーションに投資する企業は、指数関数的なリターンを実現するだろう。勝者はデータを静的な倉庫ではなく、動的な資産として扱う。
3. コードとしてのガバナンスが標準化される
AIシステムがビジネスユニット全体に普及するにつれて、ガバナンスを運用化する必要がある。2026年には、コードとしてのガバナンスがフレームワークを実行可能な制御と自動化された監視に変換する。この移行を定義する3つの要素がある：
• AIの観測可能性が基盤となり、幻覚、バイアス、異常行動の継続的なモニタリングが可能になる。
• リスクスコアリングは手動レビューから自動強制へと進化し、個人識別情報（PII）の検出、公平性の制約、精度のしきい値、コンプライアンスポリシーがデプロイメントパイプライン内で直接適用される。
• 連合型ガバナンスにより、ビジネスユニットは中央で定義されたリスクフレームワーク内で独立して革新することができる。これはシックスシグマ変革に似ており、チャンピオン、成熟度モデル、説明責任が採用を推進した。
重要なポイント：戦略的優位性はバランスにある：安全性を伴うイノベーションと、説明責任を伴う自律性。
4. 企業AI流暢性の拡大
AIの成熟度の次の段階は文化的なものだ。競争力はAIの民主化—データサイエンティストを超えて広範な労働力に能力を拡大すること—にかかっている。これにはAIファーストの考え方が必要だ：AIを脅威ではなく、生産性向上の手段として捉えること。
日常のワークフローに組み込まれた機能固有のコパイロットがこの変化を推進する。流暢性はトップダウンとボトムアップの両方で構築される必要があり、トレーニングは仕事の流れの中に組み込まれ、ナッジや意思決定ガイダンスを通じて行われる。
重要なポイント：AIは労働力を置き換えるのではなく、再構築する。リーダーは目的、明確さ、サポートをもってこの変化を導かなければならない。
整然とした企業の卓越性
これらの変化は組織の変革を反映している：スピードから持久力へ、獲得から統合へ、実験から運用の卓越性へ。2025年に私たちは基盤を築き、2026年には企業はスピード、安全性、規模をもってインテリジェンスを運用化しなければならない。この変革はデータ駆動型ソリューション、責任あるフレームワーク、将来を見据えた人材戦略によって推進される。この組織化はすべて前進しているように感じられないかもしれないが、それは将来のイノベーションの風をとらえる帆を修理するのと同じことだ。
