2026年がより安定した年になることを期待していた経営層は、地政学、AIと新技術、経済、人材リスクをめぐる課題が続く中、すでに失望しているかもしれない。6年連続で、取締役会メンバーと経営幹部は組織にとって継続的なボラティリティに直面している。リスク管理と新たな状況への適応において経験を積んだ有能なリーダーたちは、以下のトレンドを予測している。
2026年に注視すべきトレンド
- 地政学リスクと混乱が異なる「ニューノーマル」を生み出す：専門家はかつて、均衡と世界的安定を特徴とする「ニューノーマル」を思い描いていたが、新たな相互に関連するリスクが継続的な不確実性を生み出し、予見可能な将来にわたってビジネス環境を形成することが明らかになった。政治、規制、サイバー、サプライチェーンの問題は発生と変化を続け、気候変動の脅威も残る。有能なリーダーは機敏さを保ち、事業環境に阻まれるのではなく、それをどう乗り切るかを再評価している。彼らは可能な限りリスクを軽減し、必要に応じて計画を変更し、すべての危険を回避できるわけではないことを理解した上で、事象が発生した際に迅速かつ断固として行動できるようチームを準備させている。
- 労働市場とインフレーションは安定するが、人材リスクは最前線に残る：多くの国の労働市場は、2024年と2025年に縮小した後、今年は緩和する見込みだ。インフレーションは安定すると予想されるが、多くの先進国経済では望ましい水準まで低下しない。こうした経済状況と不確実な世界環境の中、企業は成長よりも収益保護に注力している。また、給与、医療費、退職金を含む上昇する人件費を抑制するため、採用を削減している。さらに、最近の採用減速は、特定の職務をAIに置き換えること（これは後に来る可能性がある）よりも、初期段階におけるAIへの大規模投資を採用削減による節約で賄うことに関係していたことが明らかになった。問題をさらに複雑にしているのは、従業員のリスク回避と「ジョブ・ハギング」が労働市場の流動性と求人数を減少させていることだ。有能なリーダーは、適切なスキルを持つ健全で生産性の高い従業員を維持しながら新たな人材を加えることが、長期的な競争力と成長に不可欠であることを理解している。
- 企業は混乱の中でシナリオプランニングを改善する：相互依存的な混乱が定着する中、有能なリーダーはシナリオプランニングの習熟度を高め、変化の予測と管理においてさらに熟達する。これは成長とリスク管理の両方を強化する。
- AIの「軍拡競争」は続く：多くの観測者がテクノロジー業界の減速を懸念する一方で、大手テクノロジー企業と小規模または新興企業の両方が、継続的なAI導入と拡大を通じて成長を続け、エコシステムにおける優位性を争っている。ブラウザ、電子メール、チャットチャネルへのアクセスから、エージェントとエージェント型ウェブの普及、基本的な導入とツールの改善まで、あらゆるものが成長に寄与している。各国が技術的独立を求める中、ソブリンAIシステムも重要性を増している。有能なリーダーは、AI導入における初期の学びを活用して、AIおよびその他の新技術に対する目標、期待、要件を洗練させている。
- AIとロボティクスが日常生活に浸透する（そして潜在的な反発を生み出す）：AIが日常生活の不可欠な部分となるにつれ、AI駆動のパーソナルアシスタント、スマートホームデバイス、自動化された顧客サービスプラットフォームはより洗練され、アクセスしやすくなる。AIの広範な導入は、タスクの合理化、生産性の向上、ユーザー体験のパーソナライゼーションを継続する。ロボティクスは、AIの進歩が以前の使いやすさの問題に対処することで、自動運転車やタクシーから家庭用ヘルパー、防衛技術まで、主流の議論に戻ってくる。有能なリーダーは、テクノロジーを通じて事業を強化する機会を見出す一方で、AIとロボティクスが雇用の喪失や経済的・社会的な悪影響と関連付けられた場合の潜在的な反発から、ブランドと評判を保護する。
- AIのエネルギー供給と消費がより深刻になる：電力と水は、AI拡大の制約としてますます認識されている。代替ソリューションの開発と実装には数年を要する。その間、エネルギーの利用可能性は、サーバーと人間のどちらを優先するかの決定に影響を与え、トレードオフの議論を雇用を超えて電力と水にまで広げている。有能なリーダーは、AI導入計画と優先順位においてエネルギーコストと制約を考慮している。
- データは競争優位性であり、コモディティではない：データへのアクセス、取り込み、クリーニング、保護における課題が残る中、AI導入に対するデータ制約の影響はますます顕著になっている。同時に、データの利用可能性、所有権、規制とガバナンスルール、サイバー・データセキュリティは最優先事項であり続ける。最も洗練されたAIツールやエージェントでさえ、適切なデータなしには意図した通りに機能できない。有能なリーダーは、AIが意味のある収益をもたらすためには、正確で安全、取り込み可能で分析可能な大量のデータが必要であることを理解している。
- AI責任がより差し迫った問題になる：AIが進化するにつれ、企業は新たな危険を経験し続け、保険会社は適応を続けている。AI関連リスクは一般的に従来の保険契約の下で暗黙的にカバーされているが、曖昧さは残る（単一の保険契約がすべてのAI危険をカバーするわけではなく、多くの保険契約はAIについて沈黙している）。保険会社は、特定のAIリスクに対する補償を確認する裏書を導入したり、予期しない損失を避けるために標準保険契約に除外条項を追加したりすることで、AI補償を明確化し続けている。有能なリーダーは、AI関連損失に対する補償のギャップがある領域を確認し、対処している。
- AI・人間パートナーシップがより理解される：AI導入が続く中、AIか人間かという誤った選択は明らかになる（両方が必要である）。有能なリーダーは、人間対AIの議論は善意であっても誤った方向に向かう可能性があることを理解している。2026年の最も成功したAI実装は、プロセスを再構築し、どのプロセスがAI、人間、または最も頻繁には両方によって最もよく提供されるかを考慮する「ベスト・オブ」アプローチを採用する。これは、AI特有の役割が生まれ、管理範囲と意思決定が変化するにつれ、組織設計と人材プログラム（トレーニング、給与、福利厚生など）にも影響を与える。自律型AI対非自律型AIが仕事と職務に与える影響（それらは同じではない）がより理解される。有効なプロセスは両方の強みを引き出し、新たな人間・AIパートナーシップを含む。
- 企業はハイブリッドと対面勤務モデルを洗練させる：オフィスへの復帰がようやく安定する中でも、不動産と雇用データは地域、国、都市間で勤務慣行に大きな違いがあることを示している。企業は勤務モデルを洗練し続けており、有能なリーダーは状況を注意深く監視し、生産性と従業員のウェルビーイングに焦点を当てている。多くの企業が新たな人材戦略を実施し、文化と従業員体験への注力を強化するとともに、新しい勤務モデルを支援するための給与、福利厚生、キャリアプログラムの変革を進めている。
継続的なボラティリティに直面する中、有能なリーダーがシナリオプランニングを受け入れ、地政学的・経済的圧力を管理しながらAIと人材の優先順位のバランスを取ることで、機会が生まれる。データを活用し、効果的な人間・AIパートナーシップを構築することで、レジリエントな組織は継続的な混乱にもかかわらず繁栄する態勢を整えている。
