Oksana Matviichuk氏は、OM Strategic Forecastingの創業者兼CEOであり、持続可能な成長と長期的価値のためのAI-ネイティブなビジネスモデルを構築している。
我々は2025年にAIについて多くを学んだ。最新の教訓は、AIが職場で人間を完全に置き換えることはおそらくないが、AI-ネイティブなビジネスモデルを持つ企業が人間を置き換える可能性があるということだ。
企業は生成AIのパイロットプロジェクトに資金を注ぎ込んできたが、その大半はほとんど、あるいは全く成果を上げていない。マサチューセッツ工科大学（MIT）の調査によると、わずか5%の生成AIパイロットプロジェクトのみが規模拡大において持続的な価値を提供しており、95%は失敗している。この数字はパイロットプロジェクトと初期統合に関するものだが、企業全体への展開でもハードルは低いままで、わずか26%の企業のみが概念実証を超えて具体的なリターンを生み出すことに成功している。
明確にしておこう。これらの数字が示しているのは、AIをレガシーモデルに後付けすると、既存のボトルネックを拡大してしまうことが多いということだ。残念ながら、人間が追いつけないスピードで拡大してしまう。引き継ぎ、承認、データの問題、ガバナンスのギャップなど、すでにスループットを阻害している要因を加速させてしまうのだ。だからこそ、概念実証はデモンストレーションでは目を見張るものがあるが、本番環境では停滞し、ダッシュボードには利益に影響を与えない「インサイト」が溢れかえるのだ。MITの調査は、汎用ツールは迅速に採用されるものの、ワークフローに統合された問題特化型システムこそが測定可能な価値を生み出すことを示している。
私の見解では、2026年は正直さの年になるだろう。「最小限の変更による変革」という幻想は消え去る。AIをビジネスの中核に据えなければ、競合他社に閉鎖に追い込まれるだろう。大手テクノロジー企業の動きを見てみよう。10月下旬、アマゾンは約1万4000人の企業部門の雇用削減計画を明らかにした。最大3万人に達する可能性もあるが、これは同社がAI重視の優先事項にリソースを再配分しているためだ。見出しは効率化だが、筋書きはオペレーティングモデルの再設計だ。
これが唐突に感じられるなら、そうあるべきだ。我々は以前にもここにいた。モバイルインターネットはタクシーを「強化」したのではない。それどころか、Uber（ウーバー）を可能にしたのだ。同様に、AIはワークフローに振りかける機能ではない。新しいシャーシを必要とするエンジンなのだ。それが「AI強化型」（昨日のモデルにAIを接着したもの）と「AI-ネイティブ」（AIを中核として運営されるビジネス）の違いだ。後者こそが複利的価値が現れる場所だ。
仕事の未来がすでに焦点を結びつつあるのが見える。Notion 3.0は、ユーザーのワークスペース内で動作し、メモリを持ち、ドキュメントとデータベースをリンクし、複数ステップのタスクを実行するAIエージェントを導入した。これはチャットボットの表面的な機能とは程遠い。組み込まれた、コンテキストを認識する実行をもたらすのだ。
Miro（ミロ）は、AIを直接「チームが働く場所」に配置し、エージェントのようなサイドキックと、共有キャンバス上で複数ステップのプロセスを実行するワークフローを備えたAIイノベーションワークスペースを発表した。つまり、プロジェクトのコンテキストを理解し、チームと並んで、フローの中で働くAIだ。
そしてCanva（キャンバ）は、デザインをクリエイティブ・オペレーティング・システムとして再定義し、AIコンテンツ作成、コラボレーション、パフォーマンスループを、チームと企業向けの単一のサーフェスに統合している。クリエイティブオペレーション、そして間もなくマーケティングの大部分にとって、これは単なるツールのアップグレードではなく、オペレーティングモデルとなる。
これらは特効薬ではなく、シグナルだ。しかし、同じ真実を強調している。勝者はAIを上から振りかけているのではない。AIを中核に据えて、仕事のあり方を再構築しているのだ。
「AI-ネイティブ」なビジネスモデルが実際に意味すること
「AI-ネイティブ」なビジネスモデルとは、戦略、オペレーション、製品、文化がAIから生まれ、AIによって推進されることを意味する。AIは、プロジェクトの深い理解、継続的に改善するエージェント型ワークフローによるリアルタイム更新、ほぼゼロの限界費用でのパーソナライゼーション、データと成果に密接に結びついた意思決定を可能にする。
従来型（または単にAI対応型）のモデルでは、その経済性をスピードで再現することはできない。もしあなたが、臨床医が依然として文書作成に何時間も費やしている医療ネットワークであれば、「AI強化型」とは常時稼働する電子健康記録アシスタントを持つことを意味する。「AI-ネイティブ」とは、オペレーティングモデルが、文書作成は機械生成され、臨床医が検証し、デフォルトで成果にリンクされることを前提としていることを意味する。もしあなたがメディアバイヤーであれば、「AI強化型」とはさらに2つの最適化ツールを意味する。「AI-ネイティブ」とは、エージェント型のペーシング、クリエイティブローテーション、在庫決定を伴うクローズドループのクロスチャネル最適化が、増分性とキャッシュコンバージョンに直接結びついていることを意味する。
AI-ネイティブモデルの複利的価値を得るには？
• 制約から始める。「AIユースケース」を追いかけるな。モデルにおける最も重い、価値に重要なボトルネックを特定せよ。請求トリアージ、コンプライアンスレビュー、医師の文書作成、メディアミックスの変更から始め、それをAIの使命とせよ。MITは、成功する5%のAIパイロットプロジェクトは、利益に密接に結びついた特定のボトルネックをターゲットにすることで成功することを発見した。
• 学習ループを設計する。システムが毎週改善するために使用するデータ、フィードバック、成果シグナルを決定せよ。テストし、ゴールデンデータセット（意思決定に使用するすべての重要業績評価指標またはデータポイントの信頼できる情報源）を導入し、モデルガバナンスをパイプラインに組み込め。
• 支援型ではなく、エージェント型にせよ。タスクチェックリストを、CRMなどの記録システムに結びついたガバナンスされたエージェントに置き換えよ。NotionとMiroの進行方向、つまりコンテキストと複数ステップの実行を持つエージェントは示唆に富む。価値はオーケストレーションにあり、一回限りのプロンプトにはない。
• 初日から本番環境向けに構築する。信頼できるデータハブを1つ作成せよ。意思決定を行うすべての人に対して、同じ定義とフィールドを維持せよ。リリース前に毎回テストせよ。何かが稼働する前に、標準チェックと小規模な管理された試験を実行せよ。監査証跡を保持せよ。何が変更され、誰が変更し、結果がどうだったかを記録し、成果を説明できるようにせよ。緊急ブレーキを計画せよ。悪いモデルをオフにして数分以内にロールバックするためのプレイブックを、明確な責任者とともに作成せよ。勢いを殺す最速の方法は、デモで勝ち、展開で負けることだ。
• 複利的なものを測定する。成功指標がユニットエコノミクスを変えないなら、それは見せかけだ。サービス提供コスト、サイクルタイム、エラー率、キャッシュコンバージョン、従業員1人当たりの売上高を追跡せよ。逸話ではなく、対照群とともに報告せよ。「採用」は損益計算書には現れない。
• 組織を再設計する。予算、データアクセス、展開権限を持つ部門横断的なポッドを作成せよ。マネージャーを、エージェントとともに管理する、つまりエージェントに仕事を割り当て、アウトプットをレビューし、例外をエスカレーションするように訓練せよ。エージェントを回避して管理するのではなく。
2026年への呼びかけ
2025年が我々に疑いの利益を与えたとすれば、「最小限の変更でAIを採用する」という選択肢は、2026年にはそれを却下する。市場は転換しつつある。ツールはエージェント型で組み込まれたものになりつつある。オペレーティングモデルは公然と再構築されている。勝つビジネスは、最も多くのパイロットプロジェクトを持つ企業ではない。AIを中心に仕事を書き直し、価値を複利的に増やす企業だ。
AIはレガシーモデルを救わない。AI-ネイティブモデルなら救うかもしれない。制約から始めよ。学習ループを構築せよ。エージェント型にせよ。デフォルトで本番環境に出荷せよ。雰囲気ではなく、経済性を測定せよ。そして、人間とエージェントが実際に意思決定が行われるキャンバス上で協力できるように組織を再形成せよ。デモではなく。
あなたの変革計画は準備できているだろうか？
