ウェンディ・スチュワート氏は、バンク・オブ・アメリカのグローバル・コマーシャル・バンキング部門のプレジデントであり、年間売上高5000万ドルから20億ドルの企業にサービスを提供している。
AI（人工知能）は、異例の速さで概念実証段階からビジネス標準へと移行しており、業界を問わず経営幹部たちは今、AIが自社にとって何を意味するのかを問いかけている。
その答えは、実践的な考え方から始まると私は考えている。AIを今すぐ導入できるツールとして活用しつつ、より大きな潜在的パラダイムシフトに備える計画を立てることだ。このシフトは、世代を超える成長機会を生み出す一方で、新たなリスクをもたらす可能性がある。
AI関連の資金調達と導入が急速に拡大
AIは単なる製品カテゴリーではなく、ほぼすべてのセクターで価値を創造できる横断的な能力だと私は見ている。バンク・オブ・アメリカ・グローバル・リサーチの推計によると、特にソフトウェアとコンピューティングにおけるAI関連の設備投資は、2025年第2四半期の米国GDP成長率に最大1.3パーセントポイント寄与した。導入も広範囲に及んでおり、RSMの2025年調査では、91%の企業がAIを使用しており、昨年の77%から増加している。
基礎的ステップ：大局と詳細の両面で考える
AIを効果的に導入するには、リーダーは自社のエンドツーエンドのプロセスと、データがどのように整理されているかを深く理解する必要がある。これらの洞察は、業務効率を引き出し、インパクトのある全社的なAI戦略を成功裏に実行するための鍵となる。
あらゆる技術変革において、経営幹部は2つの本質的な問いに直面すると私は考えている。十分に大きく考えているか。十分に小さく考えているか。
大きく考えるとは、AIを活用してデータの構造化方法、製品が価値を生み出す方法、ビジネスの競争方法など、基本的な要素を見直すことを意味する。一部の企業にとっては、それは再発明を意味する。大半の企業にとっては、実績のある製品にAIを重ね合わせることで、競争優位性を深め、開発サイクルを加速し、顧客体験と成果を向上させることを意味する。
小さく考えるとは、AIでの成功にはデータとインフラの規律が必要であることを認識することを意味する。優れたデータの健全性なくして、大胆なAI戦略は存在しない。ビジネスリーダーは、自社のデータが以下の条件を満たしているかを問うべきである。
• 相互接続されているか
• AIが理解できる形式になっているか
• 適切なガバナンスでアクセス可能か
• スケーラブルなクラウドおよびデジタルアーキテクチャ上で稼働しているか
これらの中核的なデータとインフラの要件を整合させることが、テクノロジーの潜在能力を最大限に引き出す鍵となる。
AIが今日価値を提供している領域
私の顧客基盤全体で、AIのスピードと人間の判断を組み合わせた具体的なユースケースが見られる。例えば、企業財務部門では、CFOや財務担当役員のオフィスが大規模言語モデルを試験導入し、開示情報、方針、市場データを統合することで、人間によるレビューを通じて管理を改善しながら分析を加速している。
ヘルスケア分野では、データサイエンティストがAIを使用して複雑な3D分子構造を解析し、初期段階の創薬を劇的に加速し、開発経路を最適化している。
ミドルマーケットセクターでは、リーダーたちがAIを顧客サポートのルーティング、営業アプローチの起草とパーソナライゼーション、マーケティングコンテンツの制作、需要と在庫の予測、月次キャッシュフロー予測の改善に活用している。
いずれの場合も、AIはデータを明確で実行可能な戦略に変換し、人間がガードレールを設定し、ニュアンスを組み込み、最終的な意思決定を行う。
既存企業が今有利な理由
取締役会でよく出る質問は、AIが主に業界への新規参入者に有利なのか、それとも既存企業に有利なのかというものだ。正直な答えは「両方」だが、理由は異なると私は考えている。
人材とコンピューティングパワーは希少であり、最先端モデルの開発は少数のプレーヤーに集中している。しかし、既存企業は顧客に対する深い理解と豊富な独自データという優位性を持っている。顧客がなぜ自社を選ぶのかを理解し、それらの関係の基盤となるデータを責任を持って活用できる企業は、差別化を即座に強化する方法でAIを統合できる。
開始するための実践的プレイブック
1. 顧客から始める。AIが摩擦を取り除いたり喜びを生み出したりできる顧客ジャーニーをマッピングし、その価値を定量化する。
2. データの準備態勢に投資する。データのクリーン性、接続性、ガバナンスを優先し、クラウドとセキュリティがスケール可能であることを確認する。
3. 狭く高ROIのユースケースを試験導入する。時間の節約、精度の向上、コンバージョン率の増加など、測定可能な成果を持つプロジェクトを作成する。その後、人間の監督のもとで反復する。
4. 部門横断チームを構築する。製品、データ、リスク、法務、セキュリティ、オペレーションを連携させ、イノベーションを促進し、定着する変革を実現する。
パラダイムシフトの余地がある進化
リーダーたちが今日、顧客、市場参入戦略、ソフトウェアアーキテクチャについて問いかけている戦略的な質問は変わっていない。変わったのは、それらに答えるために利用可能なツールのセットと、企業の優位性が複利的に増大するスピードである。
私のアドバイスは、AIが真のパラダイムシフトになる可能性に備えて計画を立てることだが、すでに機能している領域での導入に完璧さを待つ必要はないということだ。
