- エージェント型AI（人工知能）の導入は加速しているが、企業は自律システムを効果的に統合・調整するため、ワークフローとガバナンスモデルを再設計する必要がある。
- 物理AIはすでに業務に組み込まれており、その存在感は急速に拡大しているが、広範な展開にはさらなるイノベーションと投資が必要となる。
- ソブリンAI（主権型AI）は経営幹部の議題として台頭しており、地域をまたぐ規制の不確実性の中で技術的意思決定を形作っている。
あらゆる業界において、組織は速度のパラドックスに直面している。競争力を維持するため、企業レベルでAI（人工知能）を迅速に導入・拡大する圧力がある一方で、既存の業務モデルが対応できるスピードを超えて技術が進化しているため、慎重に進める必要もある。
そしてAIはすでに生産性と効率性を向上させているものの、既存のものを最適化するのではなく、真にビジネスを再構築するためにAIを活用している組織は一部に過ぎない。
こうした現実の中で、企業イノベーションは3つの領域で勢いを増している。エージェント型AI、物理AI、ソブリンAIである。それぞれが新たな機会を解き放つ一方で、新たなガバナンスアプローチとアーキテクチャ上の選択を求めている。
これらの変化が企業イノベーションをどのように推進しているかを理解するため、デロイトの最新レポートState of AI in the Enterprise: The Untapped Edgeは、世界中の3200人以上のビジネスリーダーとITリーダーからの洞察に基づき、これらのAIトレンドが組織を野心から実行へと移行させる様子を検証している。
エージェント型AI：適切なガードレールで自律性を解き放つ
エージェント型AI市場は、2030年までに450億ドルに達する見込みであり、2026年の85億ドルから増加する。これは、組織がビジネス機能全体で計画、推論、複数ステップのタスク実行が可能なエージェント型システムの統合を目指しているためである。
ユースケースは業界全体で急速に拡大しており、デロイトの調査では74%の企業が2年以内にエージェント型AIを展開する計画であることが明らかになった。初期の成功例には顧客サポートが含まれ、金融、航空、製造などのセクターでは、タスクの合理化と意思決定の強化のためにエージェントを展開している。
強力な可能性は、サプライチェーンの調整、研究開発ワークフロー、ナレッジマネジメント、サイバーセキュリティに及ぶ。
導入が拡大する中、企業はリスク管理、説明責任、透明性のための強固なガバナンスモデルと、倫理的ガードレールの実施が必要となる。しかし、調査対象のリーダーのうち、自律エージェントに対する成熟したガバナンスモデルを現在持っているのはわずか21%に過ぎない。これらのシステムはアクションを開始し、顧客とやり取りし、中核的なビジネスプロセスと相互作用できるにもかかわらずである。
最も成功している企業は、リスクの低いアプリケーションから始め、法務、IT、コンプライアンスなど企業全体のチームを橋渡しする部門横断的なガバナンスモデルを構築している。
物理AI：管理された領域で繁栄し、より広範な導入が静かに進行
ソフトウェアベースのエージェント型AIとは異なり、物理AIはセンサー、制御装置、ロボティクスを通じて自律性を現実世界にもたらし、世界中の業務に急速に不可欠なものとなっている。
State of AI in the Enterpriseの調査回答者の58%以上が、自社がすでに何らかの形で物理AIを使用していると回答し、導入率は2年以内に80%に達すると予測されている。
製造、物流、防衛が世界的にリードしている一方で、アジア太平洋地域の市場が導入をリードしており、ロボティクス、自律走行車、ドローンの広範な統合を推進し、次世代の産業オートメーションのペースを設定している。
物理AIを展開する実際的な現実──組織が設備投資、安全規制、継続的なメンテナンスをナビゲートしている──は、現在の展開が工場や倉庫などの管理された環境に焦点を当てている理由を示している。
ロボティクスはこれらの環境で大きな役割を果たしており、一般的なユースケースには、組立ラインでの協働ロボット、自動応答機能を備えた検査ドローン、ロボットピッキングアーム、自律フォークリフトが含まれる。
ロボティクスは、企業イノベーションを推進する物理AIの種類の中で2位（20%）にランクされている。インテリジェント・セキュリティシステムやスマート監視（21%）、デジタルツイン（19%）も、企業に長期的な影響を与えると予想されている。
時間の経過とともに、物理AIは企業変革の基盤層となる可能性が高く、業務だけでなく、企業が周囲の世界とどのように関わるかを形作る戦略にも統合されるだろう。
ソブリンAI：地理が企業のAI戦略を形作る
組織がエージェント型AIと物理AIへの投資を拡大する中、多くの企業は、技術がどこで構築されるかというソブリンAIが、それが何をできるかと同じくらい重要であり、ビジネス上の意思決定における重要な要素になっていることを発見している。
ソブリンAIは、技術の所有権と戦略的独立性に関するものである。政府は、重要なAI能力について外国ベンダーへの依存を減らすため、AIハードウェアやソフトウェアから先進的なチップや衛星システムまで、デジタルインフラへの投資を加速させている。
同時に、一部の政府はソブリンAIに投資したり、インセンティブを提供したりしている一方で、他の政府は現地所有・運営のAIインフラに規制要件を課している。ソブリンAIは地域や業界によって異なる。
例えば、外国ベンダーからAI技術を調達する圧力は地域によって異なる。State of AI in the Enterpriseの調査によると、南北アメリカの企業でAIスタックの大部分を外国調達ソリューションに依存しているのはわずか11%であるのに対し、欧州・中東・アフリカの企業では32%となっている。
この高まる焦点は、企業にAIがどこで開発されるか、データがどのように保存・使用されるか、どのチップが使用されるか、誰がインフラを管理するかを再考させている。レポートで調査されたリーダーの77%以上が、新技術を選択する際にAI開発の場所が重要な要素であると回答し、5人中3人近くが現在、地元ベンダーでAIスタックを構築している。
2026年までにソブリンAIコンピュートに約1000億ドルが投資されると予想される中、ソブリンAIは多国籍組織にとって戦略的課題となっており、国によって異なる複雑な要件をナビゲートし、異なる市場向けにカスタマイズされたソリューションを作成する必要がある。
この変化が加速する中、企業はAIアーキテクチャが主権原則とどのように整合するかを検討し、自信を持ってイノベーションを起こし、国境を越えて効率的に運営できるようにすべきである。
今後の展望
エージェント型AI、物理AI、ソブリンAIにおける継続的な発展は、可能性の境界を拡大しているが、成功する展開は、実験と潜在的影響を具体的なビジネス上の利益と持続的な競争優位性に変える組織の能力にかかっている。
AI野心から優位性への移行を積極的に追求するため、組織は以下を行うことができる。
- 自律性のためのワークフローを再設計する：チームがエージェント型AIと協働できるよう権限を与え、イノベーションとオーケストレーションを、堅固なガバナンスと倫理的ガードレールとバランスさせる。
- レジリエントなインフラに投資する：明日の競争優位性を定義できるデータ、コンピュート、人材、サプライチェーン（デジタルと物理の両方）の需要を予測する。
- 戦略を現地の現実と整合させる：主権の境界、規制の複雑性、グローバルな依存関係を尊重するAIソリューションを構築する。
- 労働力を活性化する：普遍的なAIツールを提供し、AIを中心に役割を再設計し、人々がインテリジェントシステムと共に繁栄できるよう適応的な学習文化を育成することで、アクセスを導入に変える。
未来は、ビジョン、配慮、規律をもってこれらの能力を調整する者のものである。AI環境が落ち着くのを待つのではなく、それを形作る手助けをすべきである。
この記事は元々、世界経済フォーラムのAgenda Blogに掲載されたものである。
