AI導入において、個人利用と企業利用の間に二極化が生じている。生成AIや大規模言語モデル（LLM）ベースの技術は個人の利用で急速に普及しているが、大企業においては同様の状況とは言えない。
「AI変革」「オペレーティングモデルの再設計」「エンタープライズ対応」といったトレンド用語が今日の技術対話を支配しているが、現場での導入と進化の実態はより慎重なものだ。市場全体を見渡すと、CIO（最高情報責任者）やCTO（最高技術責任者）はAIに向けて真剣に準備を進めているが、残念ながら、ほとんどの企業は、AIを大規模に活用するために必要な大規模で構造的な投資を行う確信をいまだ持てていない。
では、この導入が個人利用の増加を反映し始める前に、どのような具体的な準備が必要なのか。そして、この躊躇の背景には何があるのか。
個人のAI導入は急増、しかし企業は慎重に動く
消費者側では、AIは急速に前進している。我々の会社では、個人の導入率は95%を超えている。教育を受けた専門家は一般的にスマートフォンに複数の大規模言語モデルを持ち、生産的な仕事から簡単な調査まで、あらゆる用途に使用している。これは、私が以前のブログ分析で述べた生成AIの統合の容易さと現在の価格動向と同様の、深く広範なB2C導入パターンを反映している。
しかし、この熱意は企業規模の変化には転換されていない。ほとんどの大企業は数多くのパイロットプログラムを実施している。従業員はツールを使用し、しばしば熱心に取り組んでいるが、ROI（投資収益率）は段階的なものにとどまっている。AIが変革的な価値を引き出すには、企業は中核的なオペレーティングモデルを再考し、基盤技術を全面的に見直し、重要なワークフローを再設計しなければならない。これらのコミットメントは実質的なものであり、企業がそれらを実行しているとは言えない。
CIOはガバナンス、セキュリティ、ベンダー簡素化に注力
企業はまだ大規模に投資していないが、CIOやCTOは決して怠けているわけではない。業界全体で、私は3つの明確な準備パターンを見ている。
1. ガバナンスとセキュリティフレームワークの構築
リーダーたちは、広範な展開には厳格なガードレールが必要であることを認識している。この段階は、私が以前書いた「ラストマイル」の課題を反映しており、コンプライアンス、セキュリティ、組織の整合性が導入の真のボトルネックとなる。
2. 社内専門知識の開発
企業はトレーニング、小規模なエクセレンスセンター、ターゲットを絞った採用を通じて、AIリテラシーを構築している。多くの企業は、ドメイン知識、機能的洞察、プロンプトエンジニアリングが組織内でどのように統合されるかをまだ決定している段階だ。
3. ベンダーポートフォリオの簡素化
これはおそらく最も重要な変化だ。新型コロナウイルス感染症の流行期間中、技術人材の不足により、組織は急速にベンダーを追加し、サプライヤーポートフォリオが爆発的に増加した。今日、私はこれらのベンダーを統合する広範で戦略的な取り組みを見ている。動機は部分的にはコストだが、より重要なのは、企業がAI主導の革新を支援するために、よりシンプルで管理しやすいエコシステムを望んでいることだ。
興味深いことに、この統合は市場シェアのダイナミクスを変えている。歴史的に、大規模な低コストプロバイダーが不釣り合いな勝者だった。企業はリスクのために新しいパートナーに仕事を移すことを躊躇し、既存企業は自分たちの足場を守ることができた。今、パターンは異なる。企業は規模よりも能力を優先している。高度なオペレーティングモデルとAI変革を中心に位置づけられたプロバイダーがシェアを獲得し、深い専門知識を持つ専門企業が従来の既存企業を上回って仕事を獲得することが増えている。これらのトレンドは、グローバル・インハウス・センター（GIC）とサービスプロバイダーが純粋な労働裁定取引ではなく、能力と統合で競争する方法における広範な変化を反映している。
企業が大規模投資を躊躇する理由
準備があらゆる場所で行われているのに、なぜ変革が続かないのか。
答えは確信にある。企業は、真の価値には深いオペレーティングモデルの変更が必要であることを理解しているが、その未来がどのようなものかについて合意していない。技術チームはしばしばベンダーにイノベーションの提供を期待し、一方でビジネス部門はCIOが完全に形成されたソリューションを提供することを期待している。一方、ベンダー自身はAI製品の位置づけに奔走しているが、彼らのインセンティブは必ずしも企業が真に必要とするものと一致していない。
これは戦略的な躊躇を生み出す。企業はAIの利点を望んでいるが、ベンダーと社内能力のどちらにどれだけ依存すべきか、またはすぐには報われない基盤投資をどのように順序付けるべきかについて確信が持てない。
分岐する未来：B2C規模対エンタープライズ経済
最近の議論で提起された1つの質問は、消費者市場で出現している収益化モデル（広告主導の収益、データ収益化、大規模なエンゲージメント）が企業の導入に影響を与えるかどうかだ。私は答えはノーだと考えている。B2CとエンタープライズAI市場は根本的に異なる経済の下で運営されている。
消費者向けAIは収益性を得るために大規模なスケールを必要とする。AIを統合する検索エンジンは広告収益を保護しなければならず、企業がアルゴリズム出力を偏らせるためにトレーニングデータを操作しようとするのは時間の問題だろう。企業の導入は全く異なるロジックによって支配されている。実行システム、ワークフローの再設計、そして大規模に安全に運用する能力だ。
この分岐は、企業が単にモデルを購入して変革が続くことを期待できない理由を強化している。技術は変化を可能にするが、オペレーティングモデルの再設計が価値を引き出す。
リーダーが今すべきこと
これらのパターンに基づいて、私は企業が来年、3つの優先事項に焦点を当てるべきだと考えている。
将来のオペレーティングモデルに関する見解を策定する：仕事がどのように変化するかについての明確性がなければ、投資は停滞する。
より少数の、より有能なベンダーに固定する：未来は単に大規模なパートナーではなく、AI対応のパートナーに属する。
技術はイネーブラーだが、ビジネスモデルが価値を提供することを認識する：
変革は、モデル自体からではなく、仕事の進め方を再設計することから生まれる。
エンタープライズAI導入は休眠状態ではない。静かに、着実に、構造的に構築されている。今、思慮深く準備するリーダーが、確信が最終的に到来したときに加速する準備ができている者となるだろう。
