ガイ・ヤンポルスキー氏、WOWSUMMIT共同創業者。
過去2年間のほとんどにおいて、AI分野を支配してきたのは「スピード」という物語だった。より高速なモデル、より大きなコンテキストウィンドウ、より印象的なデモ。しかし、2025年を通じた私の観察から、ベンチマークチャート以上に明確になったことがある。市場はもはや「AI機能」に報いていない。市場が評価しているのは構造的優位性だ。すなわち、業務を再設計し、デフォルトでデータを保護し、アカウンタビリティのあるエンジニアリングで成果を提供する能力である。
この転換点をより深く理解するため、企業がAIにどう向き合い、活用すべきかの変化を示す6つのシグナルを見ていこう。
1. 資本は段階的改善ではなく、プラットフォームレバレッジを追いかけている。
多くのセクターで依然としてバリュエーションの重力を感じる一方、AI資金調達はメガディールと集中によって推進されてきた。世界知的所有権機関（WIPO）の2025年後半の分析は、AIメガディールへの偏った注目によって牽引されたベンチャーキャピタルの回復を描写しており、米国に大きく集中している。クランチベースの年末レビューも同様に、2023年から2025年にかけてAIが世界のスタートアップ資金調達をリードしていることを示している。
これは単なる統計ではなく、行動パターンだ。大規模で高い確信度を持つ資金調達ラウンドは、AI経済の中核インフラとして位置づけられる企業に向かっている。ロイターが最近報じたDatabricks（データブリックス）の数十億ドル規模の資金調達とバリュエーション急上昇は、AI・データプラットフォームが基盤資産として扱われている典型例だ。サイバーセキュリティ分野──AI導入によって「前倒し」されている領域──では、ロイターがCyera（サイエラ）への大型投資ラウンドを数十億ドルのバリュエーション（購読が必要）で報じており、これはAI駆動型セキュリティ需要と明確に結びついている。
リーダーシップへの示唆：投資家が対価を支払っているのは防御可能性だ。独自の流通網、データの堀、専門インフラ、ワークフローの獲得などである。「AI搭載」はますます当たり前になり、「AIネイティブ」こそがバリュエーションの源泉となっている。
2. プライバシーがインフラ要件になりつつある。
AIが実験段階から規制対象や高リスク領域へと移行するにつれ、プライバシーはマーケティングからアーキテクチャへと移行している。業界で最もよく使われる用語はコンフィデンシャルコンピューティングだ。処理中の機密データを保護されたエンクレーブ内に隔離し、特権インフラ層（クラウドプロバイダーを含む）でさえもそれを見ることができないようにする技術である。
重要なのは方向性だ。コンフィデンシャルコンピューティングは、ニッチなセキュリティ機能ではなく、特にAIワークロードを保護する方法として位置づけられている。
リーダーシップへの示唆：機密データ（医療、法務、金融、企業の知的財産など）を扱う場合、顧客は今後ますます「私のデータはどこで処理されるのか、推論中に誰がアクセスできるのか、それをどう検証できるのか」と尋ねてくると想定すべきだ。「信じてください」は「証明してください」に負けつつある。
3. エージェント時代がエンタープライズスイート内で主流になりつつある。
2023年と2024年、「エージェント」はしばしば開発者ツール内の実験的なチェーンを意味していた。2025年後半には状況が変わった。主要な生産性エコシステムが、従業員向けのデフォルト機能としてエージェントビルダーを提供し始めたのだ。例えば、グーグルの発表したGoogle Workspace Studioは、Workspaceに深く統合されたエージェントを設計、管理、共有する場所として位置づけられている。
このシフトは戦略的だ。エージェントが既に仕事が行われている場所（メール、ドキュメント、スプレッドシート、チケット）に組み込まれると、真の競争優位は「AIを使うかどうか」ではなく、自動化を中心にプロセスをどれだけ迅速に再構成できるかになる可能性が高い。
リーダーシップへの示唆：オペレーショナルプレイブックは「ツールを導入する」から「仕事のシステムを設計する」へと変化している。これにはプロンプトテンプレートだけでなく、プロセスオーナー、ガバナンス、測定が必要だ。
4. プロンプティングは戦略ではない──エージェントエンジニアリングこそが戦略だ。
2025年の最も過小評価されている教訓の1つは、信頼できる成果は単一のモデル応答からは生まれないということだと私は考える。それは足場から生まれる。ツール、検証ループ、構造化された推論と行動のパターンである。
ReActフレームワーク（「Reason + Act」）は、推論トレースと外部ソースを照会するアクションを交互に配置することでこのアプローチを形式化し、タスクの成功率と解釈可能性の向上に役立つことが判明した。平易なビジネス用語で言えば、LLM（大規模言語モデル）は、事実を取得し、作業をチェックし、計画を更新でき、その出力が明示的なステップを通じてレビューされるとき、はるかに有用になる。
リーダーシップへの示唆：ワークフローが重要な場合、AIをソフトウェアのように扱うべきだ。失敗モードを定義し、チェックを追加し、品質を追跡し、特に規制対象の文脈では検証を要求する。
5. 科学と知識労働は加速しているが、信頼がボトルネックになっている。
研究とレビューにおいて並行的な変革が起きている。ネイチャー誌は、査読におけるAIの利用増加と、その影響と誤用に関する広範な懸念の両方を報じている。出版社はまた、自動チェックを通じて編集者やレビュアーを支援するAIツールを展開している。
これはより広範なパターンを示している。AIは起草、レビュー、反復のサイクルを圧縮できるが、信頼メカニズムが改善されない限り、システムは生産的になるのではなく、ノイズが増すだけだ。
リーダーシップへの示唆：ボトルネックは創造から検証へとシフトしている。強力な検証習慣を構築するチームは、単により速く生成するチームを凌駕する可能性がある。
6. 訴訟、制裁、アカウンタビリティはもはや理論上の話ではない。
導入が拡大するにつれ、失敗はより高くつく傾向がある。ロイターは最近、連邦判事が法律事務所に対し、AIが生成した「幻覚」による法的引用を理由に制裁を科したと報じており、検証の責任は依然として人間にあることを強調している。別途、AP通信は、チャットボットが暴力につながる妄想を強化した役割を主張する不当死亡訴訟を報じており、これはAIによる被害に対するより明確な責任を求める訴訟の波の一部である。
リーダーシップへの示唆：ガバナンスは後付けにはできない。製品や業務がAIに依存している場合、誰が責任を負うのか、何がログに記録されるのか、インシデントがどう処理されるのか、人間によるレビューがどこで必須なのかを定義すべきだ。
経営幹部は今後90日間でどう準備すべきか？
• 価値の高いワークフローを1つ、エンドツーエンドでマッピングし、「AIネイティブ」として再設計する（後付けではなく）。
• 設計段階から検証を組み込む（例：検索、クロスチェック、人間による承認ゲート、監査ログ）。
• データ保護をアーキテクチャとして扱う。機密性が要求される場合、コンフィデンシャルコンピューティングとTEE（信頼実行環境）オプションを評価する。
• システム人材に投資する。プロトタイプのスピードだけでなく、信頼性を担える上級エンジニア、セキュリティ専門家、ドメインエキスパートなど。
• 規制当局や裁判所があなたのために定義する前に、品質、開示、インシデント対応をカバーするAIアカウンタビリティポリシーを作成する。
私たちが直面している転換点はシンプルだと私は考える。AIはもはや機能競争ではなく、オペレーティングモデルの転換なのだ。今後数年間でこの技術で成功する企業は、プライバシー、検証、アカウンタビリティを備えたAIシステムを、優位性を複利的に高められる速度で構築できる企業だと私は信じている。
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