企業におけるAIの現状 2026: デロイトが「未開拓の領域」をマッピング
デロイトの企業におけるAIの現状 2026: 未開拓の領域レポートは、世界中の組織が人工知能とどのように関わっているかを捉えたものである。このレポートは、24カ国、6つの業界の3,235人のディレクターからC-suiteレベルのビジネスおよびITリーダーからの洞察に基づいて作成されており、AIの導入は急速に進展しているものの、多くの企業がまだ実験と真の変革の間で挟まれていることを示している。デロイトの調査結果の核心にあるのは、広がる格差である。AIツールへのアクセスは急速に拡大しているが、そのアクセスを組織全体にわたる持続可能な影響力に変える能力は後れており、企業がこのギャップをどのように埋めるかが、AIが効率性の向上のみならず長期的な競争優位性の基盤となるかどうかを決定することになる。AIへのアクセスは拡大しているが、利用はまだ後れていますモメンタムの1つの明らかな兆候は、組織がどれほど迅速に労働力へのAIアクセスを拡大させたかである。過去1年間で、企業が承認したAIアクセスは約50%増加し、労働者の40%未満から60%近くに上昇した。この文脈では、承認されたアクセスとは、組織によって正式に承認、管理、サポートされているAIツールを指し、従業員による非公式またはポリシー外の使用とは異なる。より進んだ組織では、11%が現在、労働力の80%以上にAIツールを提供しており、AIが日常の仕事の一部としてではなく、専門家の能力であるという考え方から、AIが標準的な仕事の一部として使用されるようになっていることを示している。ただし、アクセスだけでは十分ではない。承認されたAIツールを使用可能な従業員でも、60%未満が日常のワークフローでそれらを定期的に使用しており、この数字は年間を通じてほとんど変化していない。この断絶は、レポートの中心的な結論の1つを強調している。AIの生産性とイノベーションの潜在力は、技術的な制約ではなく、組織が仕事の実際の方法にAIを組み込むのに苦労しているため、まだ大幅に未利用のままである。パイロットから本稼働へ: スケーリングのボトルネックAIをパイロットから本稼働に移行させることは、価値を獲得する上で最も重要で、最も難しいステップである。現在、25%の組織がAI実験の40%以上を本稼働に移行している。励ましいのは、54%の組織が次の3〜6ヶ月以内にそのレベルに達する見込みであることを示しており、多くの組織が明確な進むべき道を見出していることを示唆している。レポートでは、繰り返される「Proof-of-Conceptの罠」が特定されている。パイロットは通常、小規模なチーム、クリーンなデータ、限定的なリスクで構築される。一方、実稼働への展開には、インフラへの投資、既存のシステムとの統合、セキュリティおよびコンプライアンスのレビュー、監視、長期的なメンテナンスが必要となる。3ヶ月で完了する予定だったユースケースは、現実世界の複雑さが明らかになると、18ヶ月以上に及ぶことがある。スケールアップに対する明確な戦略がなければ、組織はパイロット疲労に陥り、実験を続けるものの、企業レベルのリターンを実現することができない。生産性の向上は一般的だが、ビジネスの再構築はそうではないAIの近期的な影響は、効率性と生産性において最も明らかである。66%の組織が現在、生産性の向上、53%が意思決定の改善、38%がすでにコスト削減を報告しており、これらの利点は、AIへの信頼と投資が継続して増加する理由を説明している。しかし、より雄大な成果はまだほとんど願望的である。While 74%の組織がAIによって収益の増加を期待しているが、20%の組織だけがそれを達成している。このギャップは、より深い問題を反映している。多くの企業はまだAIを既存のプロセスを最適化するために使用しているのであって、ビジネスを再考するために使用していない。Only 34%の組織がAIを使用して製品、プロセス、またはビジネスモデルを深く変革しており、さらに 30%の組織が主要プロセスをAIの周りに再設計している。一方、37%の組織がAIを表面レベルで使用しており、構造的な変更はほとんどない。最初のグループの組織は、既存の仕事の効率的な実行ではなく、どのように価値が創造されるかを再構想することで、他を引き離している。仕事、スキル、AIフルエンシーの限界自動化の期待が広がっているにもかかわらず、84%の企業がAIの能力を周りに設計した仕事を再設計していない。1年以内に、36%の企業が少なくとも10%の仕事を完全に自動化することを予想しており、3年間の見通しではその数字は 82% に上昇する。ただし、多くの組織はまだキャリアパス、ワークフロー、または運用モデルをこの変化に合わせて調整していない。人材戦略はまだ弱点である。While 53%の企業がAIフルエンシーの向上に焦点を当てて従業員を教育しているが、より少ない組織が役割を再考したり、チームを再編成したり、キャリアモビリティを再設計したりしている。従業員の意見はこの不均衡を反映しており、13%の非技術的な従業員が非常に熱心で、55%がAIを探索することに開放的であるが、21%が必要ない限り使用したくないと考え、4%が積極的にそれを信頼していない。レポートは、AIが人を必要としないことを明確にしている。多くの場合、AIは、特にシステムがより自律的になるにつれて、判断、管理、適応性などのユニークな人間の強みに対する需要を増大させる。エージェントAIはガバナンスよりも急速に進化レポートで強調されている最も重大な変化の1つは、エージェントAIの台頭である。エージェントAIとは、目標を設定し、多段階のタスクを推論し、ツールやAPIを使用し、自律的に行動できるシステムである。現在、23%の組織がエージェントAIを少なくともある程度使用している。2年以内に、その数字は 74% に上昇し、23%の組織がエージェントAIを広範に使用し、5%の組織がそれをコアの運用コンポーネントとして完全に統合することになる。同時に、85%の組織がビジネスニーズに合わせてAIエージェントをカスタマイズすることを予想している。しかし、ガバナンスは追いついていない。Only 21%の組織が自律エージェントに対する成熟したガバナンスモデルを持っており、73%がデータのプライバシーとセキュリティをAIのトップリスクとして挙げ、続いて法的および規制上のコンプライアンス (50%) およびガバナンスの監視 (46%) である。レポートでは、ガバナンスを制限としてではなく、AIを責任を持って自信を持って拡大するメカニズムとして捉えている。物理AIはエッジケースからコアオペレーションへAIはもはやソフトウェアに限定されていない。物理AIとは、現実世界を認識し、機械を介して物理的なアクションを起こすシステムである。現在、58%の組織が物理AIを使用しており、採用は2年以内に 80% に達することが予想されている。地域的な違いは目立つ。アジア太平洋地域では、71%の組織がすでに物理AIを使用しており、アメリカやEMEAでは 56% である。2年以内に、アジア太平洋地域での採用は 90% に達することが予想されており、他の地域を上回る。製造、物流、防衛が採用の先頭を切っているが、適用は現在、倉庫、小売、レストラン、工業施設にまで広がっている。コストはまだ最大の障壁である。物理AIの展開には、インフラ、ロボティクス、施設の改修、メンテナンスに数百万ドルが必要になることが多く、AIソフトウェア単体のコストを大幅に上回る。主権AIは戦略的優先事項となる主権AIは、ローカル法に基づいて設計、トレーニング、展開されるAIであり、制御されたインフラストラクチャとデータを使用するものである。これは、現在、しっかりとボードルームに根付いている。 83%の組織が主権AIを戦略計画に重要と見なし、43%が非常に重要と考えている。一方、66%の組織が外国所有のAIテクノロジーへの依存について懸念を表明しており、22%が非常に懸念している。実際には、77%の組織が現在、ベンダーの選択にAIソリューションの国籍を考慮しており、ほぼ60%が主にローカルベンダーでAIスタックを構築している。主権AIは、コンプライアンス要件としてではなく、耐久性、信頼、競争上の優位性の源として見られるようになっている。野心から活性化へレポート企業におけるAIの現状 2026の中心的なメッセージは明確である。AIの変革的潜在力は実在するが、ツールだけで解放されるものではない。成功する組織は、アクセスと実験を超えて、仕事の再設計、スケールアップ前のガバナンスの構築、インフラの近代化、AI戦略と人間の能力の調整を行うものである。現在、企業はAIの潜在力の未開拓の領域に立っている。次のフェーズは、AIを採用するのが誰かではなく、誰が最も思慮深く統合するかによって定義されることになる。企業はAIを、ただの有望なテクノロジーから、企業の運営、競争、成長を形作り変える基盤的な能力へと変える。
