企業におけるAIの現状 2026：デロイトが描くエンタープライズAIの「未開拓のフロンティア」
State of AI in the Enterprise 2026: The Untapped Edge レポートは、Deloitte によるもので、世界中の組織が人工知能とどのように関わっているか、その決定的な瞬間を捉えています。24カ国、6業界にわたる3,235人の取締役からCレベルまでのビジネスおよびITリーダーからの洞察に基づき、このレポートは、AIの採用が急速に加速している一方で、ほとんどの企業は実験と真の変革の間で停滞したままであることを示しています。デロイトの調査結果の核心は、広がる格差にあります。AIツールへのアクセスは急速に拡大していますが、そのアクセスを持続的で組織全体に影響を与える力に変える能力は遅れをとっています。企業がこのギャップをどのように埋めるかが、AIが漸進的な効率化をもたらすだけなのか、それとも長期的な競争優位性の基盤となるのかを、ますます決定づけることになるでしょう。AIへのアクセスは拡大中――しかし活用は依然として遅れている勢いの最も明確な兆候の一つは、組織が従業員のAIへのアクセスをいかに迅速に拡大したかです。過去1年間で、企業が承認したAIへのアクセスは約50%拡大し、従業員の40%未満から約60%近くに増加しました。この文脈における「承認されたアクセス」とは、従業員による非公式またはポリシー外の使用ではなく、組織によって正式に承認、管理、サポートされているAIツールを指します。より先進的な組織では、11%が現在、従業員の80%以上にAIツールを提供しており、AIが専門的な能力ではなく、日常業務の標準的な一部へと移行しつつあることを示しています。しかし、アクセスだけでは不十分です。承認されたAIツールを利用できる従業員の中でも、日常のワークフローで定期的にそれらを使用しているのは60%未満であり、この数字は前年比でほとんど変化していません。この乖離は、レポートの中心的な結論の一つを浮き彫りにしています。AIの生産性と革新の可能性は、技術的な制約ではなく、組織が実際の業務の進め方にAIを組み込むことに苦労しているために、依然として著しく活用されていないのです。パイロットから本番環境へ：スケーリングのボトルネックAIをパイロットから本番環境に移行することは、価値を獲得する上で最も重要であり、かつ最も困難なステップであり続けています。現在、AI実験の40%以上が本番環境にデプロイされたと報告している組織はわずか25%です。しかし、励みになることに、54%が今後3〜6ヶ月以内にその水準に達すると予想しており、多くの組織が明確な前進の道筋を見出していることが示唆されます。このレポートは、繰り返し発生する「概念実証（PoC）の罠」を特定しています。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ます。一方、本番環境へのデプロイには、インフラストラクチャへの投資、既存システムとの統合、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です。当初3ヶ月のスコープで計画されたユースケースは、現実世界の複雑さが明らかになるにつれて、18ヶ月以上に延びる可能性があります。スケールのための一貫した戦略がなければ、組織はパイロット疲労のリスクに直面します。つまり、実験を続けながらも、企業レベルのリターンを決して実現できない状態です。生産性向上は一般的――ビジネスの再構築はそうではないAIの短期的な影響は、効率性と生産性において最も顕著です。66%の組織が現在、生産性の向上を報告しており、53%が意思決定の改善を挙げ、38%がすでにコスト削減を実感しています。これらの利点が、AIへの自信と投資が増え続けている理由を説明しています。しかし、より野心的な成果は、依然として大部分が願望の域に留まっています。74%の組織がAIが収益成長を促進することを望んでいる一方で、現在そうなっていると回答したのはわずか20%です。このギャップは、より深い問題を反映しています。ほとんどの企業は、自社のビジネスを再考するためではなく、既存のプロセスを最適化するためにAIを使用しているのです。製品、プロセス、またはビジネスモデルをAIによって深く変革していると報告している組織はわずか34%です。さらに30%はAIを中心に主要なプロセスを再設計しており、37%は表面的なレベルでAIを使用しており、構造的な変化はほとんどまたは全くありません。最初のグループに属する組織は、既存の作業をいかに効率的に行うかだけでなく、価値がどのように創造されるかを再構想することで、他社より優位に立っています。職務、スキル、そしてAIリテラシーの限界自動化への広範な期待にもかかわらず、84%の企業がAIの能力に合わせて職務を再設計していません。1年以内に、36%が少なくとも10%の職務が完全に自動化されると予想しており、3年の期間ではその数字は82%に上昇します。しかし、ほとんどの組織は、この変化を反映するためにキャリアパス、ワークフロー、または運用モデルを調整していません。人材戦略は依然として弱点です。53%の企業が従業員の教育に焦点を当ててAIリテラシーを向上させようとしていますが、役割の見直し、チームの再編成、キャリアの流動性の再設計を行っている企業ははるかに少ないです。従業員の感情もこの不均衡を反映しています。非技術系労働者の13%が非常に熱心であり、55%はAIを探求することに前向きですが、21%は必要な場合を除いて使用したくないと回答し、4%は積極的に不信感を抱いています。このレポートは、AIが人間の必要性をなくすものではないことを明確にしています。多くの場合、特にシステムがより自律的になるにつれて、判断力、監督、適応力といった人間に特有の強みに対する需要を高めます。エージェント型AIはガバナンスよりも速く加速しているレポートで強調されている最も重要な変化の一つは、エージェント型AI――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――の台頭です。現在、23%の組織が少なくとも中程度にエージェント型AIを使用しています。2年以内に、この数字は74%に上昇すると予想され、そのうち23%がエージェント型AIを広範囲に使用し、5%が中核的な運用コンポーネントとして完全に統合すると見込まれています。同時に、85%の組織が自社の特定の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期待しています。しかし、ガバナンスはこのペースについていけていません。自律エージェントのための成熟したガバナンスモデルを持っていると報告している組織はわずか21%であり、73%がデータプライバシーとセキュリティをAIにおける最大のリスクとして挙げているにもかかわらずです。次に挙げられるのは、法的・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%）です。このレポートは、ガバナンスを制約としてではなく、AIが責任を持って確信を持ってスケールすることを可能にするメカニズムとして位置づけています。物理AIが特殊事例から中核業務へAIはもはやソフトウェアに限定されていません。物理AI――現実世界を認識し、機械を通じて物理的な動作を駆動するシステム――は、すでに企業の業務に組み込まれています。58%の組織が現在、物理AIを使用していると報告しており、採用率は2年以内に80%に達すると予測されています。地域による違いは顕著です。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、これはアメリカおよびEMEA地域の56%と比較して高い水準です。2年以内に、APAC地域での採用率は90%に達すると予想され、他の地域を上回ります。製造、物流、防衛が採用をリードしていますが、現在では倉庫、小売、レストラン、産業施設にも応用が広がっています。コストは依然として主要な障壁です。物理AIの導入には、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の費用がかかることが多く、AIソフトウェア単体のコストをはるかに上回ります。ソブリンAIが戦略的優先事項となるソブリンAI――AIが管理されたインフラストラクチャとデータを使用し、現地の法律の下で設計、トレーニング、デプロイされること――は、確固として取締役会の議題に上っています。83%の組織がソブリンAIを戦略的計画にとって重要であると見なしており、43%が非常にまたは極めて重要であると評価しています。一方で、66%が外国所有のAI技術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と回答しています。実際には、77%の組織が現在、AIソリューションの原産国をベンダー選定の要素として考慮しており、約60%が主に地元のベンダーでAIスタックを構築しています。ソブリンAIは、単なるコンプライアンス要件としてだけでなく、レジリエンス、信頼、競争上のポジショニングの源泉として、ますます認識されるようになっています。野心から実行へState of AI in the Enterprise 2026 の中心的なメッセージは明確です。AIの変革の可能性は現実のものですが、ツールだけでは解き放たれません。成功する組織は、アクセスと実験を超えて実行へと移行する組織です。つまり、仕事を再設計し、スケールする前にガバナンスを構築し、インフラを近代化し、AI戦略を人間の能力と整合させる組織です。今日の企業は、AIの可能性の未開拓のフロンティアに立っています。次の段階は、誰が最も速くAIを採用するかではなく、誰が
