来週ダボスに集まる準備を進めるリーダーたちを見ていると、私たちが「していない」最も重要な対話──企業全体でAI投資を静かに損なっている巨大な人間データギャップに関する対話──のことを考え続けてしまう。
2025年8月のマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究によると、生成AIプロジェクトの95%が失敗している。その主な理由は、企業内で行われていない対話にある。また、2025年7月のマッキンゼーの調査では、AI施策から測定可能な収益への影響を確認できている組織はわずか39%だった。つまり、すべての投資、取締役会レベルでの注目、すべての約束にもかかわらず、5社中3社は依然としてAIの実際のビジネス価値を示すことができていないのだ。
問題はAIが機能するかどうかではない。機能することは分かっている。問題は、AIが成功するために必要なものを私たちが提供しているかどうかだ。明らかに提供できていない。
2025年が教えてくれたこと：私たちは盲目的に飛んでいる
過去1年間で私が繰り返し目にしてきたのは次のようなことだ。ビジネスリーダーたちは、データを持っているという理由で、AIシステムに必要なデータがあると思い込んでいた。大量のデータを。しかし、データを持っていることと、適切なデータを持っていることは全く別物だ。
ほとんどの企業のAIシステムは、階層構造、人員数、コストセンターといった静的で過去を振り返る情報の上に構築されている。これらのシステムは人々が何をしているかは知っているが、仕事が実際にどのように行われているかは全く分かっていない。
適切なデータがなければ、これらのシステムは組織内で影響力がどのように流れているかを見ることができない。どの行動が戦略を前進させているのか、どこでチームが静かに停滞しているのかも分からない。スキルギャップがどこに隠れているのかも教えてくれない。
あなたのAIは不完全な情報に基づいて予測を行っている。そして不完全なデータは、AIを制限するだけでなく、積極的にAIを誤った方向に導いてしまう。
私たちが見逃しているデータは人間的なものだ
世界経済フォーラム（WEF）との研究パートナーシップを通じて、最近発表された報告書「新経済スキル：人間の優位性を解き放つ」を含め、1つのパターンが無視できないものになっている。AI能力は組織間で急速に収束しているが、競争優位性は全く異なる何かに基づいて分岐しているのだ。
それは人間データの質だ。
今勝っている組織は、最も洗練されたモデルを持っている組織ではない。仕事が実際にどのように行われているか──協働パターン、非公式なネットワーク、実行を推進する行動──を捉える方法を見つけ出した組織だ。
しかし、すべての人間データが同じように作られているわけではない。私が以前主張したように、人々が自発的に共有するデータは、受動的に収集されるデータとは根本的に異なるシグナルを持っている。
従業員の表彰を考えてみよう。誰かが困難な問題を解決した同僚を認めるとき、その人は何が価値あるものか、誰がどのスキルを持っているか、どの行動が重要かについてのリアルタイムのシグナルを生み出している。それを何千もの相互作用で掛け合わせれば、従来の人事システムが決して提供できないものが得られる。仕事がどのように行われているかのライブビューだ。
表彰は、実際に行動している創造性を示してくれる。影響力。回復力。問題解決能力。世界経済フォーラムが「仕事の未来」と呼ぶまさにその能力であり、競争を支援するためにAIが理解する必要がある能力だ。
AI導入は人間の問題だ
2025年を通じて、AI導入はテクノロジーの課題として位置づけられてきた。ツールを購入する。モデルを展開する。変革を待つ。
しかし、そのようには機能しない。
この秋、世界経済フォーラムの「最高人事責任者の展望」は、AI導入が加速するにつれて、最高人事責任者（CHRO）たちが創造性、感情的知性、コミュニケーションといった明確に人間的な能力を優先度を下げるのではなく、むしろ倍増させていることを明らかにした。これは矛盾ではない。AIは、それが訓練される人間システムと同じくらい効果的でしかないという認識だ。
真実はこうだ。整合性のとれていない人間データは、企業のAI成功に対する最も過小評価されているリスクの1つだ。
あなたのAIは、組織内で信頼がどのように流れているかを知らない。人々が安全に実験できると感じているかどうかを見ることができない。知識が共有されているのか、それとも囲い込まれているのかも分からない。そしてこれらの人間的シグナルがなければ、最も洗練されたAIでさえ部分的に盲目的に動作している。
ダボスで楽しみにしていること：ギャップを埋める
今年の年次総会では、AI野心を超えてAI影響に向かう対話を楽しみにしている。フィナンシャル・タイムズやウォール・ストリート・ジャーナル・ハウスのパートナーとの対話で探求する3つのアドバイスがある。
第一に、信頼のアーキテクチャを構築すること。AIを正しく活用している組織は、実験することが安全で、知ることよりも学ぶことが重要な文化を創造している。表彰データは、従来の指標が見逃す早期警告シグナルを提供する。信頼の侵食、エンゲージメントリスク、文化的不整合だ。
第二に、本当に重要なことへの取締役会レベルの可視性を得ること。取締役会は文化、パフォーマンス、離職リスクへの「MRIレベル」の可視性を求めている。表彰パターンは、今この瞬間に何が起きているかを示してくれる──どの行動が広がっているか、どのチームが効果的に協働しているか、非公式な影響力が組織図とどこで異なるか。
第三に、監視なしでリアルタイムの人間シグナルを捉えること。答えは有機的な行動データ、つまり人々が協働と表彰を通じてすでに生成しているシグナルだ。監視ではない。ただ、すでにそこにある、目の前に隠れている知性に注意を払うだけだ。
2026年に必要な対話
あなたの戦略が見逃している人間的シグナルは、AI投資が成功するか失敗するかを決定するシグナルと同じだ。影響力がどのように流れるか、知識がどのように広がるか、実行がどこで起きるか──組織図が示す場所ではなく──への可視性が必要だ。
良いニュースは何か。データはすでに、人々がどのように協働し、貢献を認め合い、お互いの強みの上に構築するかの中に存在している。私たちはただそれに注意を払い始める必要があるだけだ。
今年のダボスのテーマ「対話の精神」が重要なのは、人間データギャップを埋めることは、どの組織も単独で行えることではないからだ。人間中心のAI実装の原則を確立し、監視国家を作ることなく人間の知性を捉えるためのフレームワークを作るには、セクター横断的な協力が必要だ。
2026年にリードする組織は、最も先進的なAIを持つ組織ではない。技術的能力と包括的な人間的文脈を最も効果的に組み合わせる組織だ。
なぜなら、AI能力が収束するとき──そしてそれは急速に起きている──優位性はツール自体によって定義されるのではなく、それらのツールがどのように信頼され、適用されるかを形作る人々によって定義されるからだ。
その優位性は、ずっとそこにあったものをついに見ることから始まる。仕事が本当にどのように行われるか、価値が真に創造される場所、どの行動が戦略を前進させるかを示すリアルタイムの人間的シグナルだ。
