AIの拡大に成功する企業は、最も多くの実証実験を実施する企業ではない。AIをビジネスの運営方法や価値創造に組み込む企業こそが成功する。
フェニックス大学の調査研究「C-Suite AI Impact Report: Getting Value from AI」は、北米の経営幹部150人を対象とした調査に基づき、AIの可能性と実際のAI拡大の現実との間にギャップがあることを明らかにしている。これらの経営幹部の63%がAIを試験的に導入しているものの、独立した実証実験を超えてワークフローや業務プロセスをAIで変革している企業は3分の1未満であり、AIを競争優位の中核と見なしている企業はわずか3%にとどまる。
これは、ビジネスリーダーにとって極めて重要な局面である。課題は、AI実験から企業全体へのAI展開へと移行する方法だ。
リーダーは、C-Suite AI Impact Reportの5つの提言に照らして自社の状況を検証することから始めることができる。
AI投資をビジネス成果に変える5つの提言
#1: 経営幹部を含む全従業員にAIリテラシーを期待値として定義する
AIリテラシーは、従業員の基本スキルである。これは、全員がAIについて十分な理解を持ち、情報に基づいた意思決定を行い、AIをワークフローに統合する方法を理解し、潜在的なリスクを発見できることを意味する。これは経営幹部から始まる。
図1が示すように、経営幹部の73%がAIリテラシーを義務付けている。しかし、リーダーがAIリテラシーの意味を定義し、従業員が何を期待されているかを理解できるようにしなければ、これだけでは不十分である。
Zapier（ザピアー）は、AIリテラシーのルーブリックを作成し、これを採用プロセスに統合し、主要な職種ごとにAIリテラシーの各レベルを定義することで先駆的な取り組みを行っている。
- 不十分: AIの知識を持ち使用しているが、ワークフローでAIを活用していない。
- 有能: 業務の流れの中で戦略的にAIを使用している。
- 適応的: 自分の仕事の進め方を向上させるためにAIを構築している。
- 変革的: AIを活用して、AI優先の提供を中心に機能を再構築している。
Zapierの最高人事・AI変革責任者であるブランドン・サマット氏は、「各レベルは、AIを使用した生産性の向上だけでなく、その人の仕事内容の変化を表している。採用と育成において私たちが最も重視するシグナルは、傾きである。これは、仕事でAIを使用する際にどれだけ速く進歩しているか、そしてAIが自分に代わって生み出すものに対してオーナーシップを持っているかを意味する」と述べている。
職種ごとにAIリテラシーの意味を明確に期待値として設定することは、雇用の要件となるだけでなく、AI能力が競争優位のバロメーターとして認識されるにつれて、取締役会の優先事項となりつつある。
#2 スキル戦略の責任者を明確にし、明確なビジョンを策定する
スキルは、仕事の新たな通貨である。組織は、職務ベースからスキルベースのアプローチへと移行しており、職位ではなくスキルが人材に関する意思決定を推進している。C-Suite Impact Reportの図2が示すように、多くの組織はスキルベース組織になるためのアプローチが断片化している。
私たちの調査では、一部の組織がスキル施策の断片化に対処するため、事業部門を横断して連携し、スキルベース組織を調整・管理する集中機能を創設していることが明らかになった。その一例がIndeed（インディード）であり、ハンナ・カルフーン氏がAI担当副社長兼AIイノベーション責任者を務めている。
Indeedは最初にAIイノベーションチームを設立し、2024年には組織全体でのAI導入拡大に焦点を当てた集中型AI変革オフィスへと進化した。カルフーン氏は次のように説明する。「私たちは現在、従業員がAIを効果的に使用できるよう支援することを優先している。単なるツールとしてではなく、人間の判断力と創造性を増強するものとして。今日、IndeedのAI変革オフィスは、AIに対する従業員の感情を追跡・分析するとともに、全職種でのAI導入を支援する『オートメーションリード』を育成するプログラムを立ち上げる責任を負っている」
これにより、AI導入を促進し、文化変革を支援する一貫したスキル開発戦略が実現した。
万能なアプローチは存在しないが、組織はスキル開発を、独立したHR施策ではなく、業務の中核的な部分にする必要がある。
#3 AIの人間的側面を理解する
経営幹部がAIを日常業務に拡大するにつれて、図3で強調されているように、生産性だけでなく仕事の人間的体験も向上させることができる。
Medtronic（メドトロニック）は、AIを従業員体験の入口として位置づけ、同時にプロセスの生産性を高めることでこれを実現した。人事、IT、グローバルコミュニケーション＆コーポレートマーケティング担当上級副社長のマット・ウォルター氏は、「私たちは、AIを活用して有給休暇申請の解決から人材獲得、学習・開発、パフォーマンス管理、コーチングの支援まで、タスクを直接完了することで従業員体験を変革した。かつて数日かかっていたHRプロセスが今では数秒で完了し、地域間での一貫性を高め、従業員がより価値の高い仕事に集中できるようになった」と述べている。
AIによる生産性向上は大きい。しかし、リーダーは、従業員の懸念、懐疑、不信を含む、AI導入の人間的側面にも対処しなければならない。2025年と2026年に実施されたフェニックス大学の調査を比較すると、職場におけるAIの影響に関するリーダーの不安と警戒のレベルが上昇していることが明らかになった。
最も驚くべきことに、今年の調査では、リーダーが若いほど、職場におけるAIの影響について希望を持っていないことが判明した。ベビーブーマー世代のリーダーの75%がAIの影響について希望を感じていると報告しているのに対し、ジェネレーションX世代のリーダーでは59%、ミレニアル世代のリーダーではわずか47%に低下している。
この発見は、リーダーにとって警鐘となるはずだ。AIに最も触れ、キャリアを通じてAIと共に働くことが期待される世代が、職場におけるAIの影響について最も楽観的でないのである。
#4 AIが組織全体に拡大する中で、人事とITが緊密なパートナーシップを構築する方法を提言する
AI導入が加速するにつれて、組織は人事とITの連携をより重視しているが、2つの機能の統合は見込んでいない。
図4が示すように、経営幹部の75%は、人事とITが単一の機能になる可能性はやや低いか非常に低いと考えている。
しかし、彼らは、労働力計画、スキル開発、人材戦略を企業のAIロードマップと整合させるため、2つのグループ間のより緊密な日常的連携を強く支持している。
これは、Pearson（ピアソン）の最高人事責任者アリソン・ベボ氏と最高技術責任者デビッド・トリート氏が2026年世界経済フォーラム年次総会で共有した重要なテーマであった。彼らは、人事とITの統合ではなく、2つの機能間のより深いパートナーシップの構築としての道のりを説明した。彼らの目標は、テクノロジーが人間の可能性を置き換えるのではなく、強化することを確実にすることである。
#5 AIと協働するための独自の人間的能力の開発に焦点を当てる
AIが遍在するようになるにつれて、リーダーはAIリテラシーと、AIと効果的かつ責任を持って協働するために必要な人間的能力の両方を構築することが期待される。
図5が示すように、150人の経営幹部を対象とした調査では、AI活用型職場で成功するために最も重要な人間的能力が特定された。上位5つは、批判的思考、AIリテラシーのロールモデル化、イノベーションマインドセット、データ駆動型リーダーシップ、変革管理である。
これらの発見は、リーダーシップの使命を浮き彫りにしている。リーダーは、チームにAIリテラシーを義務付けるだけでなく、自分自身が仕事でどのようにAIリテラシーを構築しているかを共有しなければならない。
KPMGは、監査インターンの研修に批判的思考を組み込むことで、この課題に対処している。新しい学習プログラムは、インターンが探索的な質問をし、潜在的なバイアスを認識し、専門的判断を適用することで会計シナリオを分析することを求めるゲーム化された演習を使用している。目標は、単に技術的スキルを教えることではなく、AI活用型職場で重要なスキルである判断力と批判的思考を強化することである。
フェニックス大学ワークフォースソリューションズのゼネラルマネージャーであるジェイ・タイタス氏は、「テクノロジー単独では価値を生み出さない。むしろ、リーダーがAIを業務の進め方にどのように統合するかに同じくらい依存している」と強調する。
これは、リーダーがAIができることを超えて、自分の領域でどのようにAIリテラシーを身につけ、AI展開をスキル開発、ワークフロー設計、測定可能なビジネス成果に結びつけることができるかに焦点を当てなければならないことを意味する。
