ビジネスにおける成果
この「深まる意見の溝」、すなわちAIに接近する層と距離を置く層の二極化をさらに裏付ける証拠として、ビジネス面での調査結果がある。スタンフォードのレポートの読者の多くが注目しているのが、PwCの2026年AIパフォーマンス調査だ。同調査によると、AIによる成果の実に74％が、全体のわずか約20％の企業によって生み出されている。
PwCのグローバル最高AI責任者であるジョー・アトキンソンはプレスリリースで次のように述べている。「多くの企業がAIの試験導入（パイロット）に忙しく取り組んでいますが、その活動を測定可能な財務リターンに転換できているのはごく少数にすぎません。先行企業が際立っているのは、AIをコスト削減だけでなく成長に向けて活用し、その野心をAIの拡張性と信頼性を支える基盤で裏打ちしているからです」。
筆者は、そうしたビジネスの知見を持つ側に入るための短い提言リストをまとめた。1つは私自身の考えであり、残りはレポートを読んで得たものだ。
・新たな機会をつかむ
・業務の流れを組み直す
・社内の賛同を取りつける
・変化を促すきっかけとして使う
この4つのうち、とりわけ人的側面の核心を突いているものが1つある。人々を巻き込まなければならないという点だ。スタンフォードの調査やその他の情報源が指摘するように、そのためにはガバナンス（組織統治）が鍵となる。AIツールやワークフローを厳格に審査することが信頼を生む。レポートは、ビジネスにおけるAI活用の「フレームワーク（枠組み）」の導入と、変革を慎重に評価するガバナンス委員会の設置を推奨している。
地政学の現在
これら最近の調査からは、もう1つの重要な発見が浮かび上がる。AI推進派と懐疑派の間の溝が広がる一方で、米国と中国のAIシステムの性能差は縮まっているという事実だ。
これは、本来その差を大きく保つはずだった米国の厳格な輸出規制があるにもかかわらず起きていることだ。とりわけ、エヌビディアのHopperとRubinのアーキテクチャを中国に出荷することに関する米ホワイトハウスの立場は、最近では気まぐれで長続きしないものに見えることで知られている。
「人間中心AI研究所（HAI）によるスタンフォードAIインデックス・レポートは、中国と米国のAI競争に劇的な変化が起きていることを明らかにした。かつては大きかった米国の優位は、中国のモデルによってほぼ消えつつある」と、ジ・アウトポストのニディ・ゴビルは記している。「2026年3月時点で、米国の最上位モデルであるClaude Opus 4.6はArenaベンチマークで1503点を記録し、バイトダンスのDola-Seed Previewの1464点を2.7ポイント上回るにすぎなかった。このAIモデルの性能差はこの1年を通じて変動しており、2025年初め以降、米国と中国のモデルが性能ランキングの首位を複数回入れ替えてきた。2025年2月には、DeepSeek-R1が一時的に米国の最上位モデルに並び、中国の技術的主導権への野心にとって重要な節目となった」。
さらに、中国への技術人材の流入も進んでいるようだ。ロボット工学をはじめとする分野における中国の競争力については、Fortune誌の関連記事を参照されたい。
競争条件の平準化
公平を期していえば、この数年間でテクノロジーの民主化は大きく進んだ。今やバイブコーディング（vibecoding）が定着しつつあり、プログラマー特有の難解な構文ではなく、平易な英語でテクノロジーに指示を出せるようになっている。人間はそもそもタイピングをあまり好まないが、AIと音声で会話できるようになれば、人とAIの結びつきはさらに深まり、先述の意識の溝にも将来的に変化が生じる可能性がある
今後の動向に注目したい。
