マット・ロウ氏は、MasterControl社の最高戦略責任者である。
AI（人工知能）をめぐる現状を明らかにする質問がある。企業は実際にAI投資からROI（投資収益率）を得ているのだろうか？
クラウドプロバイダーや基盤モデル構築企業といったハイパースケーラーは、インフラに数十億ドルを投じているが、まだ有意義なリターンを得ていない。これらの組織は、収益化の方法を見出す前に投資せざるを得ない軍拡競争に陥っている。なぜなら、遅れをとることは永遠に追いつけないことを意味するからだ。
しかし、社内業務にAIワークフローを導入している企業はどうだろうか？最近のマッキンゼーの分析によると、平均的な企業は適度な成果を上げている一方で、「AIハイパフォーマー」と呼ばれる層は大きな成果を生み出している。私の会社もこのグループに含まれ、AI施策で10倍以上のROIを達成している。
企業が2026年以降に向けて今取り組むべき最も重要なステップは、労働力のスキルアップだと私は考えている。経営者が今年中に、従業員がこの技術を学び、AIをいつどのように使うべきかを理解するための具体的な計画を立てなければ、日々遅れをとることになるだろう。
人的要素が依然として重要な理由
従業員研修の緊急性は、規制産業においてより明確になる。そこではリスクが特に高い。従業員がAIの仕組みや推奨事項に至るプロセスをよく理解していればいるほど、その推奨事項に基づいて行動すべきかどうかについて、十分な情報に基づいた判断を下すことができる。
米食品医薬品局（FDA）、欧州医薬品庁（EMA）、オーストラリア医薬品・医療機器規制庁（TGA）などの規制当局は、今後何年にもわたって人間をループに組み込む必要がある。規制は本質的に説明責任に関するものだからだ。機械に責任を負わせることはできないため、何か問題が起きたときに誰を責めるのか？
最も危険なシナリオは、AIがミスを犯すことではなく、人々が出力結果を盲目的に絶対的な真実として受け入れることだ。誤った判断が患者の安全性や製品品質に影響を与える規制環境では、AI推奨事項に対する批判的思考が不可欠である。
AI対応力と意欲の文化を構築する
MasterControlでは、労働力を準備するための包括的なアプローチを採用している。当社のCEOは、率直なメッセージを伝えるAIタウンホールを開催している。すなわち、私たちの仕事すべてが影響を受ける可能性が高い。今日存在する一部の役割は、AI対応の未来では存在しないかもしれないが、今日存在しない多くの役割が出現するだろう。
また、社内AI施策を確立し、従業員の学習を支援するAIツールを活用した全社的な研修プログラムを開始した。しかし、最も示唆に富む取り組みは、全従業員を対象に開催した「AI Unlocked」コンペティションだ。最近の受賞者の1人は、AI支援の自動化ツールを構築し、現在チームの作業時間を大幅に削減している。このツールは、膨大なデータを複雑なExcelスプレッドシートに自動的にフォーマットする。さらに驚くべきことに、彼女は開始前にVisual Basic for Applications（VBA）について何も知らなかった。彼女はAIを使ってVBAを学び、実際のコードを書き、1四半期以内にチームのワークフローを変革するソリューションを作成したのだ。
これこそがリーダーが追求すべきことだ。集中型ITがすべての問題を解決するのを待つのではなく、業務に最も近い人々に機会を特定し、ソリューションを構築する権限を与えることだ。従業員にツールとイノベーションの許可の両方を与えれば、結果は画期的なものになり得る。
ガバナンスとスピードのバランスを取り、従業員に実験の自由を与える
AI導入における最大の課題の1つは、ガバナンスと機敏性の適切なバランスを取ることだ。データ漏洩を防ぐためのポリシーが必要だが、これらの初期段階でルールが厳しすぎると、急速に進化する技術に対応する能力が損なわれる可能性がある。
前進への道は、社内AIチームメンバーと機能リーダーを組み合わせて、高収益の機会を特定することだ。これらのチームは迅速に反復し、営業オペレーションや実装チームなどの業務機能向けに新しいワークフローを開発する。そこでは豊富な機会がより高いROIをもたらす。
AIがエージェントを中心に展開し始めると、仕事の自動化には複数の専門エージェントが連携して作業し、オーケストレーション層がすべてをまとめる必要がある。従業員にこれらの新興エージェントフレームワーク内での作業方法を教えることは極めて重要であり、実験の自由と成功したテストに基づいて行動する組織の意欲を与えることも同様に重要だ。
2026年に向けた準備計画
当社の業務全体にAIを展開して学んだことは次のとおりだ。競争優位性は技術そのものではなく、従業員がいかに迅速かつ効果的にそれを活用できるかにかかっている。以下が当社のアプローチだ。
• 社内AI施策を推進する明確な経営幹部のリーダーシップを確立し、理想的には人材開発チームと部門横断的に協力する。これは、AI能力がIT部門だけの関心事ではなく、全社的な取り組みであることを示す。
• 責任、可能性、限界を理解するのに役立つアクセスしやすい教育を開始する。AIについて学ぶことを、技術職に限定されたものではなく、全社的な経験にする。
• 社内コンペティション、ハッカソン、または専用のイノベーション時間を通じて、実験への意欲を生み出す。従業員に、職場の問題に対処するAI対応ソリューションを構築する許可と奨励の両方を与える。
• AI専門家と機能チームを組み合わせることで、迅速な反復サイクルを実装する。1週間または1カ月の集中的なコラボレーションは、何カ月もの孤立した作業では決して達成できない画期的な成果をもたらす可能性がある。
• 盲目的な受け入れではなく批判的思考を強調し、特にリスクの高いシナリオでAI出力を検証するよう人々を訓練する。AIがいつ優れているか、いつ失敗するかを理解することは、効果的に使用する方法を知ることと同じくらい重要だ。
• 最後に、仕事の排除から仕事の進化へと会話を再構成し、近い将来存在する役割に人々を準備させる。職場の変化について正直に伝えながら、機会の拡大を強調する。
今すぐ始めなければ遅れをとるリスクがある
現在AIで先行している企業は、必ずしも最も洗練された技術スタックや最大の予算を持つ企業ではない。2026年の真の競争優位性は、人的インフラに投資する組織に属するだろう。
労働力をスキルアップするための具体的な計画がなければ、未来に備えていないことになる。従業員がAIを効果的に活用する方法を理解し、その限界を特定し、能力の進化に適応できるよう権限を与えることに焦点を当てるべきだ。
