2026年のAI導入における最大の課題

2026年には、多くの組織がAI戦略を生成AIからエージェント型AIへと移行させています。人間の介入を最小限に抑えながら、意思決定を行い、タスクを調整し、複数のステップからなるワークフローを完了できるAIシステムを探求しています。

ガートナーは、2028年までに企業向けソフトウェアの33％がエージェント型AIを組み込むと予測しており、2024年の1％未満から大幅に増加すると見込んでいます。¹また、 IBMのMixture of Expertsポッドキャストのエピソードでは、司会のティム・ファンとゲストが「すべての企業がエージェントを製造するための施設となる」というマイクロソフトのビジョンについて語り合いました。この移行はより複雑な課題をもたらします。

2026年のAI導入の現実は、AIの機能が組織の能力よりも速く進歩していることです。「AIは技術的な課題というよりリーダーシップの課題です」とGoogleのグローバル広告担当副社長ダン・テイラー氏は最近このように語っています。多くの企業が強力なAIツールを利用できますが、ほとんどの企業はAIを効果的に拡張するために必要な運用基盤を欠いています。多くの企業は、断片化されたデータ、不完全なガバナンス、人材不足、システムの複雑さ、自律システムへの懐疑的な見方に依然として悩まされています。

これらの問題により、企業のAI導入は、単なる技術の導入ではなく、変革を中心とした取り組みへとますます移行しています。長期的なAIの成功は、AIがビジネス・プロセスや業務にどれだけうまく連携されるかにかかっています。最も進歩している組織は、イノベーションと並行して運用準備に投資していることが多い組織です。

2026年、AI試験導入から全社的な導入に移行する中、組織が直面する一般的な課題には以下が含まれます。

• データ品質と準備状況
• ガバナンスとセキュリティー
• ROIの実証とコストの正当化
• スキル・ギャップと組織の変化
• ワークフロー連携

データ準備 は、企業向けAI導入における最大の障壁の一つとなっています。AI開発の初期段階では、多くの組織はモデルをカスタマイズするために独自のデータ・セットへのアクセスに重点を置いていました。その課題は依然として存在していますが、より広範な問題には、現在、組織全体のデータ品質、アクセシビリティー、ガバナンスが含まれています。

多くの企業が、数十年にわたって形成されてきた断片化され、サイロ化されたデータ環境で事業を運営しています。重要なビジネス情報は、分断されたシステムや一貫性のないデータ形式に分散していることがよくあります。AIシステムはこのような環境で苦戦します。なぜなら、質の低いデータはAIモデルの性能と信頼性を低下させるからです。

エージェント型AIの台頭により、強力なデータ・ガバナンスと準備の重要性が高まっています。企業データ・ソースに欠落やエラーが含まれている場合、 AIエージェントは誤った推奨事項を提示したり、大規模に誤ったアクションを実行したりする可能性があります。このリスクは、経営幹部の間で躊躇を生み出します。

データ準備度もAI導入のスピードに影響します。データ管理能力の高い組織は、試験プロジェクトから導入へと迅速に移行できます。断片化されたデータを使用する企業は、AIソリューションの構築よりも情報のクリーニング、整理、管理に多くの時間を費やすことがよくあります。

企業は、データ・モダナイゼーションを技術的な作業ではなく戦略的取り組みとして扱うことで、この課題を軽減できます。多くの組織が、一元化されたデータ・プラットフォーム、より強力なガバナンス・フレームワーク、企業データ資産のより明確な所有権に投資しています。

AI導入のもう1つの重要な課題は、ガバナンス、説明責任、自律システムのリスクです。エージェント型AIシステムは、人間による監督が限られている状態のまま、複数のアプリケーションでタスクを完了し、意思決定を行い、機密データとやり取りできるようになりました。これらの機能は効率を向上させますが、多くの組織が管理する準備ができていない新たな運用リスクももたらします。

AIに特化したガバナンスの役割は2025年に17%増加し、責任あるAIポリシーを導入していない企業の割合は24%から11%に急減しました。²それでも、ガバナンスの不足が浮上しています。多くの場合、企業には、AIの振る舞いを監視し、自動化された決定を検証し、システムが有害な結果を生み出した場合に説明責任を割り当てるためのポリシーが欠けています。

透明性は別の懸念事項です。多くの組織は、AIシステムがどのように対応に優先順位を付け、結論を出すかを理解するのに苦労しています。企業は、システムの運用方法とリスク管理方法について確信を持てなければ、自律システムを拡張する可能性が低くなります。

組織は、より強力な文書化、監査証跡、リスク管理を支援する責任あるAIポリシーを導入するよう、規制当局からの圧力の高まりに直面しています。データ・プライバシー、サードパーティのAIプロバイダー、およびセキュリティーの脆弱性に関する懸念もますます顕著になっています。厳しく規制された業界では、組織はAIシステムが 一般データ保護規則（GDPR） などのフレームワークに準拠していることを検証し、AIアルゴリズムが機密情報を処理する方法について透明性を維持しなければなりません。

企業は、導入プロセスの早い段階で正式なAIガバナンス・プログラムを確立することで、これらのリスクを軽減できます。多くの組織では、法務やセキュリティー、コンプライアンス、技術のリーダーを含む部門横断的なガバナンス・チームを結成しています。顧客対応環境や規制対象環境におけるリスクの高い意思決定には、人間による監視が特に重要です。継続的な監視、テスト、文書化は、組織がより大きな問題を引き起こす前に問題を特定するのにも役立ちます。

企業はAIの価値に焦点を合わせています。

経営幹部のほぼ80%が、2030年までにAIが大きな収益をもたらすと予想していますが、それがどこから来るのかを知っているのはわずか24%です。³現在、AIの導入には、インフラストラクチャー、モデル・ライセンス、クラウド・コンピューティング、連携作業、サイバーセキュリティー、システム保守に関連する費用が増えています。

Salesforceの顧客から、AIエージェントとアシスタントがIT、営業、カスタマー・サービスにおいて高いROIをもたらしていると報告されています。⁴ただし、エージェント型AIシステムは、生成AIツールよりも多くのオーケストレーション、監視、リアルタイム処理機能を必要とするため、運用コストが高くなる可能性があります。さまざまな業務にAIシステムが拡大するにつれて、企業はAIの使用を管理し、ワークロードを最適化し、継続的な投資を正当化するというプレッシャーに直面しています。

一部の企業は、明確な運用目標を特定せずに、野心的なAIプログラムを開始しています。多くの企業は、AIへの取り組みにおいて意味のある成功指標を定義するのに苦労しています。また、生産性の向上は、チーム全体で測定するのが困難な場合があります。

組織は、現実的なAIジャーニーと長期的な実装ロードマップを確立することで、この課題を軽減できます。このアプローチでは、実用的なユースケースを優先し、企業全体でAIを導入する際に、進捗状況とビジネス成果の成功を測定しやすくなります。段階的に導入することで、信頼を築き、賛同者を増やし、AI投資に対する長期的なサポートを強化することができます。

成功しているAIイニシアチブの多くは、手作業の削減、応答時間の改善、社内ワークフローの合理化を実現するアプリケーションから始まります。企業はAIを拡張する前に、ベンダーの選定やコスト管理について規律を確立する必要もあります。

AI人材の課題はこの1年で進化しました。プロンプト・エンジニアリングと生成AIのスキルに重点を置いている組織には、連携、サイバーセキュリティー、オーケストレーション・ガバナンス、チェンジ・マネジメントにわたってAIシステムを管理できるチームが必要になりました。

AIの導入を成功させるには多くの場合、ワークフロー、メトリクス、組織構造の変更が必要になります。AIを導入した組織では、従業員の27%が、過去1年間に職場環境が大きくまたは非常に大きな変化を遂げたと答えています。⁵一方で、61%はAIによって仕事が単調でなく戦略的になったと答えています。⁶しかし、多くの組織では、AIを大規模に展開するための実践的な経験を持つ従業員がまだ不足しています。

従業員はまた、AIがワークフロー、職務責任、意思決定プロセスにどのような影響を与えるかについての不確実性に直面しています。AI変革における人間的な側面を過小評価している企業は、従業員の抵抗に遭遇することがよくあります。

AI導入の成功は、最終的には技術と機能の両方にかかっています。企業は高度なAIツールを購入することはできますが、それでもリスクを管理し、ワークフローを再設計し、AI駆動型の業務を監督する方法を理解している人材が必要です。

組織は、AIの導入を企業変革の取り組みとして扱うことで、この課題に対処できます。この戦略には、労働力開発とAIトレーニング・プログラムが含まれます。これらのスキルアップの取り組みは技術チームを超えて広がることもあり、組織全体がAIの能力、機械学習、ガバナンス、制限についてより深く理解できるようになります。

強力なガバナンスのフレームワークを持つ企業でさえ、既存のシステムやプロセスにAIを連携する際にはハードルに直面します。

多くの組織が、AIツールが試験導入プログラムでビジネス価値を生み出すことができることを証明しています。現在のより大きな課題には、AI技術を現実世界の業務に連携することが含まれています。企業環境には、新しい技術をサポートするように設計されていないレガシー・システムや断片化されたワークフローが含まれることがよくあります。連携が不十分だと、社内業務の改善や、より広範なエコシステム全体におけるデジタル顧客体験のモダナイゼーションが阻害される可能性があります。

エージェント型AIを搭載したシステムでは、AI連携はより複雑になります。自律システムは、タスクを効果的に完了するために、複数のアプリケーション、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）、リアルタイム・データ・ソースへのアクセスを必要とすることがよくあります。連携上の問題により、システムの性能が制限されたり、ボトルネックが生じたり、セキュリティー・リスクが生じたりする可能性があります。そして、組織はシステムが中核業務から切り離されている場合、AIを効果的に拡張することはできません。

ワークフローの中断も別の懸念事項です。従業員は、確立されたプロセスを変更したり、人間の責任と自動化されたタスクとの境界を不明瞭にしたりするAIシステムに抵抗する可能性があります。連携が不十分なAIプロジェクトでは、従業員が分断されたプラットフォーム間を何度も切り替えたり、AIによって生成されたアウトプットを手動で検証したりする必要がある場合、摩擦が大きくなる可能性があります。

企業は、導入プロセスの早い段階で相互運用性とワークフロー設計を優先することで、AI連携の課題を軽減できます。モジュール式AIアーキテクチャーは多くの場合、既存の企業システムとより簡単に連携できます。段階的なAI導入は、AI機能をビジネス全体に拡張する前に、運用上の問題を特定するのにも役立ちます。

技術チームと事業単位の緊密な連携や従業員との明確なコミュニケーションにより、抵抗が軽減され、よりスムーズな導入をサポートできます。多くの組織は、社内のAI開発と戦略的な技術提携とのバランスをとっています。

2026年のAI導入は運用準備度にかかっています。AI連携による長期的な価値は、AIを事業運営に組み込み、リスクを管理し、従業員をサポートし、責任を持って導入を拡大できる能力によってもたらされます。

最も進歩している企業は、規律あるアプローチを採用しています。ガバナンスの強化やデータ品質の向上、インフラのモダナイゼーション、ビジネス・チームと技術チームの部門横断的な連携構築を進めています。多くの企業は、AIをより広範囲に拡張する前に、測定可能な価値を提供するユースケースを目標にしています。

組織にとっての優先事項は、AIを大規模にサポートするために必要な基盤を構築することです。準備態勢や説明責任、連携に投資する企業は、AIの能力が進化するにつれて、より適応できるようになります。