企業におけるAIの現状 2026: デロイトが企業AIの「未開拓領域」を明らかに

当学校区の 企業におけるAIの現状 2026：未開拓のエッジ からの報告 デロイト 世界中の組織が人工知能とどのように関わっているかという決定的な瞬間を捉えています。 24か国、6つの業界にわたる3,235人のディレクターからCレベルまでのビジネスおよびITリーダー報告書によれば、 AIの導入は急速に加速しているしかし、ほとんどの企業は実験と真の変革の間で板挟みになっています。

デロイトの調査結果の核心は、格差の拡大である。 AIツール 急速に拡大しているものの、そのアクセスを組織全体にわたる持続的な効果へと転換する能力が遅れています。企業がこのギャップをいかに埋めるかが、AIが段階的な効率化をもたらすのか、それとも長期的な競争優位性の基盤となるのかを決定づけるでしょう。

AIへのアクセスは拡大しているが、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急速に拡大したかである。過去1年間で、 企業承認のAIアクセスが約50%拡大従業員の40%未満から60%近くに増加しています。ここで言う「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%の企業が従業員の80%以上にAIツールを提供しているこれは、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、アクセスだけでは十分ではありません。承認されたAIツールを利用できる従業員の間でも、 60%未満が日常のワークフローで定期的に使用していますこの数字は前年とほとんど変わっていません。

この乖離は、レポートの中心的な結論の 1 つを浮き彫りにしています。つまり、AI の生産性とイノベーションの潜在能力は、技術的な制約ではなく、組織が実際の業務の遂行方法に AI を組み込むのに苦労しているために、依然として大幅に活用されていないということです。

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を試験段階から本番環境に移行することは、価値を生み出す上で最も重要かつ最も困難なステップです。現在、 25%の組織が、AI実験の40%以上が本番環境に導入されていると報告している。心強いことに、 54%は今後3～6ヶ月以内にそのレベルに達すると予想している。これは、多くの人が明確な前進の道筋を見ていることを示唆している。

この報告書は、繰り返し発生する「概念実証の罠」を指摘しています。パイロットは通常、小規模なチーム、クリーンなデータ、限られたリスクで構築されます。一方、本番環境への導入には、インフラ投資、既存システムとの統合、セキュリティとコンプライアンスのレビュー、監視、そして長期的なメンテナンスが必要です。当初3ヶ月間と想定されていたユースケースが、実際には長期間に及ぶこともあります。 18ヶ月以上 現実世界の複雑さが明らかになると。

一貫したスケール戦略がなければ、組織はパイロット疲労に陥るリスクがあり、エンタープライズ レベルの利益を実現できないまま実験を続けることになります。

生産性向上は一般的だが、ビジネス改革はそうではない

AI の短期的な影響は、効率性と生産性において最も顕著に現れます。 66%の組織が現在生産性が向上していると報告している, 53%が意思決定の改善を挙げている, 38%がすでにコスト削減を実現これらの利点は、AI への信頼と投資が継続的に増加し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目標に過ぎない。 74%の組織がAIによる収益成長の促進を期待、のみ 20%が現在そうしていると回答このギャップは、より深刻な問題を反映しています。つまり、ほとんどの企業は依然として、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 を活用しているのです。

のみ 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大幅に変革していると報告しています。。 別の 30%がAI関連の主要プロセスを再設計中一方、 37%は構造的な変化をほとんどまたは全く伴わずに表面的にAIを活用している。最初のグループの組織は、既存の業務をいかに効率的に行うかだけでなく、価値を創造する方法を再考することで先行しています。

仕事、スキル、そしてAIの流暢さの限界

自動化への期待が広がっているにもかかわらず、 企業の84%はAIの能力に合わせて職務を再設計していない1年以内に、 36%は少なくとも10%の仕事が完全に自動化されると予想しているそして3年間でその数字は 82%しかし、ほとんどの組織では、この変化を反映してキャリアパス、ワークフロー、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ある。 企業の53%が従業員のAI能力向上のための教育に重点を置いている役割の見直し、チームの再編、キャリアモビリティの再設計を行っている企業ははるかに少ない。労働者の感情もこの不均衡を反映している。 非技術系労働者の13％は非常に熱心である, 55%がAIの探索に前向き、 だけど 21%は必要な場合を除いて使用しないことを希望, 4%は積極的に不信感を抱いている.

この報告書は、AIが人間の必要性をなくすわけではないことを明確にしています。多くの場合、AIは判断力、監視力、適応力といった人間特有の能力への需要を高めます。特にシステムの自律性が高まるにつれて、その傾向は顕著になります。

エージェント型AIはガバナンスよりも急速に進化している

報告書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AI目標を設定し、複数ステップのタスクを推論し、ツールと API を使用し、自律的にアクションを実行できるシステム。

今日、 23%の組織が少なくとも中程度のエージェント型AIを使用している2年以内に、その数字は 74%、と 23%がエージェントAIを広範に活用 および 5% 中核的な運用コンポーネントとして完全に統合。 同時に、 85%の組織がAIエージェントのカスタマイズを予定 特定のビジネスニーズに合わせて。

しかし、ガバナンスは追いついていない。 21%の組織が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有していると報告しているでも、 73%がデータのプライバシーとセキュリティをAIの最大のリスクとして挙げている、続いて法令遵守（50%）およびガバナンス監視（46%）。このレポートでは、ガバナンスを制約としてではなく、AI が責任を持って自信を持って拡張できるようにするメカニズムとして位置づけています。

物理的なAIが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ません。 物理AI現実世界を認識し、機械を通じて物理的なアクションを実行するシステムは、すでに企業の業務に組み込まれています。 組織の58%が現在、物理的なAIを使用していると報告しています、そして採用は 2年以内に80%.

地域差は顕著です。アジア太平洋地域では、 71%の組織がすでに物理AIを使用している、 と比べて アメリカ大陸とEMEAでは56%2年以内に、アジア太平洋地域での導入は 90%他の地域を上回っています。製造、物流、防衛が導入をリードしていますが、現在では倉庫、小売店、レストラン、産業施設などにも適用範囲が広がっています。

コストは依然として最大の障壁です。物理的なAI導入には、インフラ、ロボット工学、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。

主権AIが戦略的優先事項に

主権型AI管理されたインフラストラクチャとデータを使用して、現地の法律に基づいて AI が設計、トレーニング、展開される環境は、取締役会に確実に浸透しています。 83%の組織が戦略計画において主権AIが重要であると考えている, 43%が非常に重要または極めて重要だと評価している。 また、 66%が外国所有のAI技術への依存について懸念を表明、と 22%が非常に懸念している.

実際には、 77%の組織が、AIソリューションの原産国をベンダー選択の考慮に入れています。, 約60％が主に地元のベンダーとAIスタックを構築しているソブリン AI は、コンプライアンス要件としてだけでなく、回復力、信頼性、競争力の源泉としてもますます認識されるようになっています。

野望から実行へ

中心となるメッセージは、 企業におけるAIの現状 2026 AIの変革の可能性は確かに存在しますが、ツールだけではその可能性を解き放つことはできません。成功する組織は、AIへのアクセスと実験にとどまらず、AIの活用へと踏み出す組織です。つまり、業務の再設計、スケールアウト前のガバナンスの構築、インフラの近代化、そしてAI戦略と人間の能力の整合を図る組織です。

今日の企業はAIの潜在能力の未開拓の端に立っています。次の段階は誰がAIを活用するかではなく、 AIを採用 AI を将来有望なテクノロジーから、組織の運営、競争、成長の方法を変革する基盤となる機能へと変えることで、AI を最も早く統合できるかどうかが鍵となります。