クラリッサ・ウィンダム＝ブラッドストック、Any Lab Test Now CEO
私は最近、3年連続でAIサミットに参加したが、そこでの会話は完全に様変わりしていた。
1年目はゴールドラッシュのようだった。ベンダーは見事なデモを披露したが、ROI（投資対効果）について語る者はほとんどいなかった。2年目は二日酔いが来た。失敗したパイロットプロジェクトと無駄になった予算だ。3年目になってようやく、重要なことへと焦点が移った。明確なROI目標を掲げ、AIを戦略的に実装することだ。今や分断は明白である。きらびやかなデモを追いかける組織と、測定可能な成果をもたらすAIを構築する少数派の組織だ。
2025年第3四半期、ギャラップは米国の従業員の45%が職場で少なくとも年に数回はAIを使っていると報告した。これはわずか1四半期前の40%から上昇した数字だ。だが、真実はこうだ。生成AIパイロットの95%が期待した成果を達成できず、企業の42%がAIの取り組みの大半を本番環境への移行前に放棄した。前年の17%から急増している。
3年の経験から学んだのは、勝者は最も多く費やす者でも、最も速く動く者でもないということだ。勝者は、ハイプと価値を切り分ける術を身につけた者である。
ハイプサイクルが予算を左右するとき
ガートナーの2025年ハイプサイクルは、AIエージェントを「過度な期待のピーク」に位置づけ、「野心的な予測や投機的な約束を伴う」高い関心が見られるとしている。まさに企業が多額の資金を無駄にする領域である。
今年のサミットでは、複数のAIエージェントが作業を自動的に受け渡す「エージェント間ワークフロー」が盛んに語られていた。耳触りはよいが、導入設定の複雑さは、多くの組織が扱える範囲を超える。私が見てきた限りでは、現実がデモに追いつかず、ほとんどの実装は18カ月後に静かに消えていくだろう。
このパターンは予測可能だ。ある技術がハイプのピークに達する。誰もが導入に殺到する。インフラが整っていないため、ほとんどが失敗する。そして幻滅期が訪れる。そこでは技術が実際に機能し始めるが、規律ある企業に限られる。
真のインパクトとは何か
当社では、壮大なAI戦略を打ち立てたわけではない。AIが測定可能な価値を生み出せる具体的な問題を2つ特定した。そして、ベンダーの約束について高い授業料を払って学んだ。
2023年後半、顧客向けツールのためにAIベンダーの選定を始めたとき、コストは法外で、多くが過大な約束をしていた。そのとき私は、割高な価格で実体のないソフトウェアを売りつけるベンダーに騙されないために、自分がAIについて学ばねばならないと痛感した。
そこで私たちは、内製することにした。当社のチャットボット「Ask Alice」は、検査の選択肢を人々が理解するのを助ける。顧客が当社から購入しやすくなったことで、130万ドルの売上を生んだ。一方、「Cassidy」はスケジューリングやデータ処理といった社内業務を担う。これにより、人の判断が必要な仕事にチームを振り向けられ、25万ドルのコスト削減につながった。
合計で150万ドルだ。未来への先見的な賭けからではない。今日の技術で、今日の問題を解いた結果である。
高度な生成AIの実装では、企業の74%がROI期待値を達成または上回ったと報告している。
勝者を分ける5つの質問
1. これは具体的に何の問題を解決するのか？
「効率を上げる」を超えて考えるべきだ。どのプロセスが、具体的にどこで破綻しているのか。1文で問題を言語化できないなら、解決策を購入する段階にない。
2. 成功をどう測るのか？
小切手を書く前に数字を定義せよ。2025年に企業の42%がAIの取り組みの大半を放棄した状況では、明確な指標が重要になる。
Ask Aliceはコンバージョン率の向上。Cassidyは従業員1人当たりの削減時間。シンプルで測定可能で、ごまかしようがない。
3. インフラは整っているのか？
AIが助けになる前に、基本を直す必要がある組織は多い。データはクリーンでなければならない。チームはトレーニングを受ける必要がある。プロセスは文書化されていなければならない。
4. パイロットは速く、安く失敗できるか？
概念実証（PoC）から始めるべきだ。1つのチーム、1つのプロセス、90日。うまくいけば拡大する。うまくいかなければ、取り組みを破綻させることなく学べる。
5. 人間はどうなるのか？
多くのテクノロジー人材が日常的にAIを使う一方で、私が気づいたのは、長期的に成功するツールは人間の仕事を置き換えるのではなく、補強するということだ。
具体例を挙げよう。複雑または特殊な検査について顧客が当社フランチャイズオーナーに尋ねると、以前は本部チームに電話し、回答を待たなければならなかった。今ではAIツールを使い、必要なら参照資料へのリンク付きで、正確な要約を即座に得られる。フランチャイズオーナーは博識に見え、顧客はすぐに支援を受けられ、本部チームは人間の専門性が必要な課題に集中できる。
多くの企業と同様に、当社のフランチャイズモデルは地域の関係性とコミュニティとのつながりによって成り立っている。AIは企業の効率を高めるが、顧客を惹きつける人間同士のやり取りを置き換えるものではない。苦戦している企業は、自社の差別化要因を「AIで消し去ろう」としている。勝者は、AIを使って人間性が求められる仕事に人を解放する。
次に来るもの
PwCの2026年予測は、企業が実験から全社戦略へと移行し、高ROIのワークフローに投資を集中させるにつれ、「成功が目に見えるようになってきている」と指摘している。
私が注目しているのはこうだ。AIエージェントをめぐるハイプは、大きく崩壊する可能性がある。従業員の37%は自社が生産性向上のためにAIを導入したと答える一方、23%は組織がAIを使っているかどうかさえ知らない。これはテクノロジーの問題ではなく、リーダーシップの問題である。
医療とサービスの分野では、AIの価値は人間の置き換えではなく、定型業務を処理して人が複雑で感情的で関係性に基づく仕事、すなわちロイヤルティを生む仕事に集中できるようにすることだと、理解が進むだろう。
結論
3年で学んだのはこれだ。AIはツールである。正しく使う企業には巨大な競争優位をもたらし、見出しを追う企業には莫大な無駄を生む、信じがたいほど強力なツールである。
私の見立てでは、勝つCEOはAI予算が最大の人物ではない。より良い問いを立て、実際の成果を測定し、AIが人材の強みを増幅できるシステムを構築する人物である。
だから、こうすればよい。特定の問題を選ぶ。小さく試す。容赦なく測る。価値が証明されたものだけを拡大する。そして、顧客があなたのビジネスに関心を寄せる理由となる人間味を、AIに決して置き換えさせないことだ。
これが、私が3年で学んだことだ。4年目は興味深いものになるだろう。
