デロイトのUS Tech、メディア＆テレコムリーダー、China Widener氏 – インタビューシリーズ

China Widenerは、デロイトの副議長であり、US Technology、Media & Telecommunications（TMT）業界リーダーです。また、デロイトのUS取締役会にも参加しています。

彼女は、TMT業界の未来について独自の視点を提供し、特にAgentic AI——自律的な意思決定が可能な知的システム——の進化と、企業全体への変革的な影響に特に興味があります。彼女は、Agentic AIの全潜在能力を解き放ち、イノベーションを加速し、運用効率を向上させ、競争上の新たな優位性を生み出すために、クライアントを支援することに情熱を傾けています。また、信頼できるAIへの取り組みも堅持しています。

Chinaは、AI、企業向けテクノロジーフレームワーク、デリバリーモデル分析、人材ギャップの解消に関する記事を共著しています。また、テクノロジー経験とキャリアの進歩は、数多くのポッドキャストと出版物に取り上げられています。

デロイトは、世界最大のプロフェッショナルサービスファームの1つであり、監査、コンサルティング、税務、リスクアドバイザリー、財務アドバイザリーサービスを、ほぼすべての業界の組織に提供しています。150以上の国に及ぶグローバルネットワークを通じて、デロイトは、多国籍企業、政府、成長企業と協力して、複雑な課題に取り組み、デジタル変革を推進し、運用性能を向上させています。同社は、特にテクノロジーコンサルティング、データ分析、サイバーセキュリティ、規制遵守などの分野で優れた専門知識を持ち、クライアントが急速に変化する市場に適応し、強いガバナンスと長期的な成長戦略を維持することを支援しています。

デロイトの調査によると、多くの組織はまだパイロットモードに留まっているようです。AIを企業全体に拡大するために、リーダーが抱く最大の誤解は何ですか？

組織は、AIを既存のプロセスに「追加」しようとしますが、拡大するには、作業のやり方を再設計する必要があります。私が見る最大の誤解は、AIの拡大は主にテクノロジーの課題であるということです。実際、テクノロジーは最も簡単な部分です。リーダーが軽視するのは、オペレーティングモデルの変更の程度——ワークフロー、意思決定権、人材、インセンティブ、ガバナンス——です。

分離されたユースケースから企業レベルのオーケストレーションへの移行は、人、プロセス、テクノロジーが一緒に進化することで解放できます。その調整がないと、最も高度なAIでもパイロットモードに留まることになります。

なぜ、多くのAIイニシアチブは、根本的なテクノロジーが健全であっても、測定可能なROIを提供できませんか？

実際のROIは、AIがエンドツーエンドのプロセスに組み込まれている場合に得られます。AIは、孤立した実験として扱われるのではなく、ビジネスがそれから価値を生み出すように設定されている場合に得られます。

断片的なユースケース、ワークフローの統合が不十分であり、価値の追跡が不明瞭であるため、AIは測定可能な影響に翻訳されません。何が欠けているのかは、オーケストレーションです。AIの価値は、単一の機能または機能内でのみではなく、プロセス、チーム、企業全体にわたって存在します。組織がこれらのレイヤーを接続しないと、拡大できない進歩のポケットが残ることになります。

価値は、テクノロジーをワークフローとビジネス成果物と一致させることから生まれます。そうすることで、AIはシロに留まらず、企業全体で運用できるようになります。那は、実験から真の変革への移行であり、持続可能な、横断的な価値の実現の始まりです。

企業は、企業全体のAI変革にコミットするために、実験を停止し、いつ準備が整っているかを判断するべきですか？

組織は、AIをエンドツーエンドのプロセスに組み込む準備ができたときに、実験を超えて進むべきです。そのためには、AIを、独自のパイロットのコレクションではなく、明確なロードマップに基づく戦略的な変革として見る必要があります。そのロードマップでは、価値が存在する場所と、それをどのように捕捉するかが定義されます。

そのためには、利害関係者を優先順位の共有の周りに整列させ、AIが最大の影響を与える機能を定義し、実行するための適切なガバナンスとオペレーティングモデルを確立する必要があります。その明確さがないと、組織は拡大や複製が困難なパイロットに留まります。

簡単に言えば、成功は、断片的な実験から、価値が明確に定義され、優先順位付けされ、体系的に実現される、企業全体の調整された戦略への移行に依存します。

AIの文脈では、特に利点がコスト削減を超えて生産性、労働力の再設計、長期的な戦略的な優位性に及ぶ場合、ROIをどのように見直すべきですか？

AIのROIをコスト削減のみと見なさないことです。生産性の向上、労働力の変革、新しい成長の機会を含む、より広い価値の式に移行することで、AIの真の価値が解放されます。効率は重要ですが、より大きな影響は、役割の再設計、意思決定の加速、まったく新しいビジネスモデルを可能にすることから来ます。これらの利点は、伝統的な財務指標や短期のP&Lサイクルに常に現れないため、課題があります。財務的、運用的、労働力の成果物を組み合わせた、より包括的な測定アプローチを採用することが重要です。最終的には、AIをコストレバーではなく、長期的な競争上の優位性のドライバーとして評価することが目標です。

強調された課題の1つは、可視性と行動のギャップです。組織は、AIによって生成された洞察をどのようにして運用化するのに苦労していますか？

洞察と行動のギャップは、分析の問題ではなく、実行の問題です。組織は洞察を生成できますが、明確な意思決定権、ワークフローの不一致、責任の欠如が行動を妨げます。ガバナンスが重要です。ギャップを埋めるには、AIを組み込み、ワークフロー、慣行、方針、実行パスへの影響を理解する必要があります。

Enterprise AI Navigatorはタスクの「エージェント化」を強調しています。リーダーは、AIエージェントと人間によるワークフローをどのように決定するべきですか？

さまざまなプロセスには、さまざまなレベルの自動化が必要です。有効な変革は、正しい選択をすることです。質問は、AIエージェントを展開するかどうかではなく、どこで最も価値を生み出すかです。

その価値は、2つの主要な方法で評価できます。組織の「フィット」と財務的影響です。組織によっては、既存のワークフロー、文化、働き方との整合が優先される場合があります。その場合、「フィット」が最良の出発点となります。他の組織では、測定可能な財務的リターンが焦点となり、価値創出の範囲と規模を理解することが主なドライバーとなります。両方の次元を評価する能力が、より情報に基づいた、戦略的な意思決定を可能にします。

重要なのは、すべてのプロセスをエージェント化する必要はないということです。人間の判断、信頼、または創造性が必要なプロセスもあります。目標は、人間とエージェントが意図的に相互補完的に設計されるハイブリッドモデルです。

多くの組織はAIツールに多大な投資をしていますが、ワークフローを再設計していません。AIの実際の影響を達成する上で、組織の再構築はどれほど重要ですか？

組織の再構築は、AIの影響を達成する上で中央的なものです。ツールに投資するだけでワークフローを再設計しない企業は、最善の場合でも漸進的な利益しか得られません。実際の価値は、組織が役割と責任、チーム構造、意思決定プロセスを再考するときに得られます。AIはタスクのみを変更するのではなく、企業全体のワークフローを変更します。構造的な整合性がないと、真の変革は制限されます。

ガバナンスは、特にAgentic AIの採用において、後れを取っています。企業は、より自律的なシステムを拡大するときに、どのようなリスクを軽視していますか？

私たちの調査によると、21%の組織のみが、自律エージェントに対する成熟したガバナンスを確立しています。強力な、エンドツーエンドのガバナンスプログラムがない場合、多くの企業はこれらのツールの展開を躊躇します。その躊躇いは、管理されていないリスクをもたらす「影のAI」の台頭につながります。

同時に、組織は、従業員がガバナンスに果たす役割を軽視しています。ポリシーと報告構造は重要ですが、それだけでは不十分です。従業員は、AIを責任を持って使用したいと考えています。明確な指針を提供されれば、彼らは強力な防御線となります。

そのためには、組織が従業員を教育する必要があります。安全なこと、リスクなこと、そしてリアルタイムで良好な判断を下す方法について。たとえば、機密的な財務データをここに含めるべきかどうかを検討することです。そのような日常的な意思決定が、ガバナンスが実際に生きている場所です。情報に基づいた従業員は、組織のリスクポストを積極的に強化します。

最後に、継続的な監視と定期的なテストは、未活用ですが、不可欠です。Agentic AIの時代にさらに進むにつれて、継続的な監視は、規模でこれらの機能を展開するすべての組織にとって、テーブルステークスになる必要があります。

デロイトは、Enterprise AI Navigatorが戦略と設計時間を大幅に削減できることを示唆しています。組織がこのようなシステムを使用する場合、AIの意思決定にどのような変更が生じますか？

Enterprise AI Navigatorは、財務的、ワークフロー、労働力の洞察を、統一された変革ロードマップに結び付けます。変化するのは、直感に基づく意思決定から、規律あるアプローチを、利害関係者の風景全体にわたって反映する、データに基づく変革です。Enterprise AI Navigatorを使用すると、デロイトは、投資する前にシナリオをモデル化し、AIの決定を財務的およびワークフローへの影響に直接結び付け、孤立したパイロットから、調和のとれた企業全体のロードマップへの移行を支援できます。

実質的に、戦略と設計サイクルを圧縮することで、リーダーは、それを拡大する前に何が機能するかを視覚化できるようになります。

1〜2年先を見て、AIを競争上の優位性に変えることに成功する企業と、まだ実験段階に留まる企業を、どのようなものが区別するでしょうか？

隔たりは、AIを採用したかどうかではなく、AIのために変革されたかどうかです。リーダーは、AIをビジネス変革のレバーとして扱うでしょう。ワークフローとオペレーティングモデルをエンドツーエンドで再設計し、財務的、労働力、成長の成果物全体で価値を測定します。

重要なのは、生産性のみがゴールではないということです。多くの組織はすでに漸進的な効率性の向上を実現していますが、競争上の優位性は、AIを使用して新しい収益流れを解放し、提供を再構築し、企業全体の成長を推進することから来ます。単に同じ作業を速くすることではありません。

遅れる組織は、ツールよりも成果物に焦点を当て、企業全体に接続されていない孤立したユースケースに投資し続け、変革の管理、ガバナンス、オーケストレーションに十分な投資を行わないため、影響を拡大することが困難になります。

簡単に言えば、勝者は、AIを使用できる企業から、AIを動力源とする企業へと移行するものです。これらの企業は、AIを、実験のみではなく、企業が運営する方法、成長する方法、競争する方法に組み込むでしょう。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、デロイトを訪問してください。