ヴァネッサ・トンプソン氏は、The Sustainability Expertsのマネージングディレクターである。
コペンハーゲンで開催されたプレジデンツ・サミットには、4000人以上のグローバル企業幹部が集結し、共通の緊急課題を抱えていた。それは「AI（人工知能）はビジネスの未来をどう再構築するのか」という問いである。この問いは、あらゆる業界で起きている変化を反映している。AIはもはや実験的な機能ではなく、企業の競争力を定義する重要な柱として認識されている。
CEO基調講演を行ったのは、Fractal AnalyticsのCEOであるプラナイ・アグラワル氏で、この転換点の重要性を強調した。アグラワル氏のようなAIリーダーが2026年にかけて主要カンファレンスで基調講演を続けることは、AIが現代ビジネスにとっていかに不可欠になったかを示している。遅延のコストがますます高まる中、企業は迅速に動いている。テクノロジー、ヘルスケア、製造業、金融業界のリーダーたちは、AI導入がもはや選択肢ではないという認識で一致しつつある。
この緊急性は、テクノロジー業界全体の広範な認識を反映している。例えば、マッキンゼーの2023年レポートは、生成AIの総経済効果が「年間7兆9000億ドルに達する」可能性があると推定している。この予測は、AIの破壊的な力と、大規模に生産性を拡大する能力の両方を反映している。
過去10年間、私はAI、分析、サステナビリティ、企業変革の交差点で仕事をしてきた。その経験は、アーリーステージベンチャー、ベンチャーキャピタル、フォーチュン500企業へのアドバイザリー、グローバル機関にまたがる。この経験が、リーダーがAI戦略とガバナンスにどのようにアプローチすべきかについての私の視点を形成した。それは人間中心で価値主導型のアプローチである。AIに不慣れな企業がこのトレンドを活用し始める方法を研究する中で、私は一貫して高い影響力を持つ出発点として3つの領域を見出した。
1. 新たな価値の発見：ビジネスが見逃すものを、AIは捉える
多くの業界が同じ課題に直面している。重要な情報は、人間が完全に分析する時間や余裕を持たないデータストリームの奥深くに埋もれていることが多い。ヘルスケアは強力な例を提供する。
Qure.aiのようなAI駆動型プラットフォームは、画像診断アルゴリズムを適用して、臨床医がX線やCTスキャンを解釈するのを支援する。同社が発表し、臨床研究を通じて検証された研究によると、このツールは、特に時間的制約のある環境において、人間のレビュアーが見逃す可能性のある微妙な異常を迅速に検出できる。これは、AIモデルが高速で画像を分析し、さらなるレビューのために潜在的な問題を特定できる方法の一例に過ぎない。
これは、あらゆるビジネスに関連する広範な原則を示している。データがサプライチェーン、顧客行動、財務リスク、詐欺パターンのいずれに関するものであっても、AIは従来の分析が見落とす可能性のある洞察を表面化するために使用できる。戦略を構築する際には、組織がAIを使用して、そうでなければ隠れたままになるトレンド、異常、機会を明らかにする方法を探すべきである。最終的に、AIは組織が洞察を解き放ち、AIの規模とスピードなしでは大幅に多くの時間とリソースを必要とするか、単に達成不可能な新たな価値源を創出することを可能にする。
2. 効率の最適化：AIが力の乗数となる時
効率性は、AIの最も即座に測定可能な貢献の1つである。従来、手動調整や静的なルールベースシステムを必要としていた複雑なプロセスを、今ではダイナミックに最適化できる。例えば製造業では、AI駆動型の計画モデルが、変化する制約、設備負荷、人員レベル、供給変動をリアルタイムで考慮できる。
いくつかの大手メーカーは、AIが事業をどのように再構築しているかについて公に議論し始めている。例えばペプシコは、Fractal Analyticsと提携して、AI対応の包装・生産システムを使用し、パフォーマンス指標をリアルタイムで追跡し、主要な運用パラメータを自動的に調整している。これらのシステムは、廃棄物を削減し、スループットを改善し、大規模な包装作業全体でより一貫した製品品質をサポートするように設計されている。これは製造業界全体の広範なトレンドを反映している。私は、複雑なワークフローを監視し、ボトルネックを特定し、出力を安定させ、大規模に効率を改善するデータ駆動型の調整を行うためにAIに目を向ける組織が増えているのを見てきた。
ただし、AI対応の効率性は労働者を置き換えることではなく、生産性を高め、意思決定の精度を向上させるツールでチームを装備することであることを覚えておくことが重要である。AIを迅速かつ責任を持って統合する組織は、時間とともに複利的に増大するパフォーマンス上の優位性を確立し、より広い競争上の堀を作り出すことができる。
3. 洞察の民主化：すべての従業員のためのフルタイムアナリストとしてのAI
生成AIとエージェント型AIは、組織がデータにアクセスする方法も変えた。高度な分析の多くは、もはや専門的なトレーニングを必要としない。より多くのツールが開発・リリースされており、従業員が簡単な自然言語を使用してデータセットを要約したり、レポートを作成したり、シナリオを探索したりできるようになっている。
現在、多くのエンタープライズAIプラットフォームは、データアナリスト、戦略アドバイザー、リサーチパートナーとして機能できるカスタマイズ可能なエージェントを提供している。Microsoft Copilot、Anthropic Claude、Fathom-Search-4Bなどのツールは、組織が財務、人事、オペレーションなど、部門を超えた従業員が技術的なクエリではなく自然言語を使用して洞察にアクセスできるようにする方法を示している。これらのエージェントは、希少な技術リソースに依存することなく、オンデマンドで分析を取得し、ビジネスのあらゆるレベルで情報に基づいた意思決定を行う能力を広げることができる。
エヌビディアのCEOであるジェンセン・フアン氏は、この変化をAIが「偉大な平等化装置」になることと表現している。それは、人々が自然言語でシステムとコミュニケーションできるようにすることで、専門知識への障壁を下げる技術である。私は、この分析の民主化が、組織が学習し、協力し、実行する方法を再定義すると信じている。チームが数秒で複雑なデータを照会できるようになると、意思決定サイクルを圧縮し、イノベーションを加速できる。私が観察したところでは、このアプリケーションから最も恩恵を受ける組織は、AIを専門部門に限定するのではなく、ワークフローに広く組み込む組織である。
結論
AIには大きな可能性がある。生命を脅かす医療問題をより早期に検出し、工場の生産量を増やし、チームが洞察に即座にアクセスできるようにしている。技術が開発され続ける中、リーダーが適切な保護措置と人間による監視を伴って、AIツールを責任を持って採用することが重要である。しかし、私が観察したところでは、AIに関して適切な緊急性、戦略的明確性、責任ある実験を持って動く企業は、今後10年間のイノベーションにおいて、効率性、生産性、新たな価値発見を推進するためにビジネスを再構築できる。
