AI（人工知能）の能力は、多くの組織が運用化し収益化する準備が整うよりも速く進化している。急増するAI投資は高い価値創造への期待を反映している一方で、期待値を高め、成果に結びつかない戦略への忍耐を短くしている。これは多くの経営幹部が直面している静かな緊張である。
このギャップは、KPMGの2026年第1四半期AI四半期パルス調査に明確に表れている。この調査は米国の上級リーダー237人を対象としたものだ。平均的なAI投資予測額は前年比でほぼ倍増し、1億1400万ドルから2億700万ドルとなった。しかし、65%がユースケースの拡大の困難さ（前四半期の33%から増加）を挙げ、62%がスキルギャップ（25%から増加）をROI実現の最大の障壁として指摘している。この課題をさらに悪化させているのは、従来のROIモデルが生産性やパフォーマンスの向上に遅れをとることが多く、リーダーが最も確信を必要とする時に価値を曖昧にしていることだ。
すでにAIの価値を効果的かつ安全に実現している組織は、プロセスとオペレーティングモデルを企業規模で効果的に再設計している。一方、依然として成果を追い求めている組織にとって、AI戦略、ガバナンス、労働力の能力、部門横断的な協力に実質的に対処することなく支出を増やすことは、資金を浪費し、競争力を損ない、士気を低下させる。
経営幹部による4つの質問への信頼できる回答が、この状況を変えることができる。
1. 我々のAI投資は新たな収益を生み出しているか──それとも単に利益率を守っているだけか？
調査回答者の投資優先事項のトップは顧客体験（64%）で、分析とサイバーセキュリティをわずかに上回った。これは、ほとんどの企業にとってのAI投資の戦略的意図──新製品とサービスの構築と収益化──について多くを物語っている。売上拡大にはコスト削減に内在する限界がなく、その違いは時間とともに複利的に拡大する。
KPMGのプリンシパルでaIQプログラムリードのラシャーン・シアーズ氏は、データにおける拡大トレンドを特定し、次のように説明した。「最大の変化はAIへの信念ではない──その議論はほぼ決着している──それは結果に基づく確信だ。リーダーたちは今、生産性、スピード、意思決定の質において具体的なビジネス価値を目にしており、その証明が投資を加速させている。変わったのは、実験から既に機能しているものの拡大への移行だ」
データはその確信を反映している。リーダーの79%が、経済低迷に直面してもAIは最優先の投資事項であり続けると述べている。これは成長への賭けを示しており、利益率を守る企業の典型的な姿勢ではない。
2. ガバナンスは我々のAIシステムに最初から組み込まれているか──それとも何か問題が起きた後にのみ追加されているか？
調査対象の経営幹部のほぼ全員（91%）が、データセキュリティ、プライバシー、リスクへの懸念をAI戦略を形成する最大の要因として挙げた。44%が信頼できるテクノロジープロバイダーからAIエージェントを展開しているか、自律的な意思決定が許可されていない高リスクのユースケースを隔離している。さらに43%が、監視と評価の管理をエージェントアーキテクチャに直接設計している。「組み込み型」ではなく「後付け型」のガバナンスの間には、かなりの実行ギャップがある。
ヒューマン・イン・ザ・ループの軌跡がその物語を語っている。採用率は3四半期連続で32%から44%、57%へと上昇しているが、シアーズ氏はより詳しく見るよう促している。「採用率の上昇は心強いが、それは非常に異なる成熟度レベルを反映している。先進的な組織は、ガバナンス、監視、エスカレーションを最初からAIシステムに設計している。他の組織は依然として防御的に対応している──問題が表面化した後にのみ人間によるレビューを追加しており、AIがどのように動作するかの中核部分として組み込むのではない」と同氏は述べた。
展開後のガバナンスは、設計によるガバナンスよりもはるかにコストがかかる。「外部のサイバー脅威と内部の不正使用は、アクセス、可視性、説明責任が崩壊すると収束する。成功するリーダーは、信頼できるAIに早期に投資している──強力なガバナンス層、一元化されたオーケストレーション、単一のコントロールプレーンに支えられた、安全で承認されたツールを人々の手に渡すことで──エージェントが日常業務の一部となる際に、イノベーションがガードレールの外ではなく内側で起こるようにしている」とシアーズ氏は強調した。
3. AIは部門横断的に組み込まれているか──それとも長年のサイロを強化しているか？
多くの組織がAIを広く展開している。しかし、それを接続している組織は非常に少ない。
現在、半数以上がAIエージェントを積極的に拡大または展開している──報告書が重要だと指摘する転換点だ。展開している組織のうち、73%がAIエージェントが複数の機能にまたがるワークフローを自動化していると報告し、53%がチーム間で情報と意思決定をルーティングしており、51%が共有ナレッジベースまたは統合ダッシュボードを展開している。これらの数字は進歩を示唆しているが、同時に65%がユースケースの拡大の困難さを報告し、36%がチームや機能を越えてAIを移動させることに苦労している。
展開とオーケストレーションは明らかに異なる。定着したサイロ化されたワークフローに依存するビジネスモデルは、機能をまたぎ調整を促進するように構築されたAIシステムに容易に適応できない。職場のダイナミクスを慎重に考慮せずにAIを推進すると、職場の縄張りを硬直化させるという意図しない欠点が生じる可能性がある。これが拡大が裏目に出る仕組みだ。
4. AI能力は企業全体に広がっているか──それともデジタルストラテジストと呼ばれる専門チームに集中しているか？
AI能力を専門チームに集中させることは、進歩の幻想を生み出す。それは専門知識を分散させるのではなく集中させ、より広範な組織が規模で実行できない状態にする。スキルギャップが1四半期で25%から62%に急増している中、その幻想は維持することがますます困難になっている。
組織は、アップスキリングとリスキリング（87%）、AIネイティブな役割の採用（68%）、職務の完全な再設計（55%）によって対応している。AIスキルに対してプレミアムを支払う意欲も急激に高まっており、45%（第4四半期の22%から増加）が現在11〜15%多く支払う意思がある。
「進歩を遂げている組織は、技術スキルだけでは十分でないことを認識している。彼らは技術的なAIトレーニングを、批判的思考、判断力、問題解決などの能力と組み合わせている──AIで仕事がどのように行われるかを再考するのに役立つスキルだ。一般的なトレーニングプログラムの代わりに、彼らは従業員が異なる考え方をし、より良い質問をし、実際の仕事でAIを意味のある形で適用できるよう装備している」とシアーズ氏は述べた。
採用の期待も一致するように変化しており、AIエージェントはすでに回答者のエントリーレベル（64%）および経験者（71%）の採用アプローチを変えている。AI時代の人材を評価する際、リーダーの83%が現在、適応性と継続的学習を優先している──技術的またはプログラミング能力（71%が引用）を上回っている。
「雇用主は学習能力、適応性、判断力を重視して採用すべきだ。候補者にとって、差別化要因はAIなしでどれだけ速く働けるかではなく、AIと並んでより良い意思決定を可能にするために、どれだけ効果的に考え、協力し、挑戦できるかだ」とシアーズ氏は助言した。
勝利への道
AIから最大の価値を引き出している組織は、野心と説明責任を組み合わせている。彼らはテクノロジーだけでなく、戦略、ガバナンス、ワークフローの再設計、規模での人材に投資している。そうでなければ、より大きな予算は単にギャップをより高価にするだけだ。
重要な質問は、AIに投資するかどうかをはるかに超えており、誰が価値を推進しているかだ。
