人工知能
AI の現実直視の時代
Workday のリーダーとエキスパートは、AI の実験段階が 2026 年に終了すると予測しています。これからの企業は、AI で成果を上げていくことが求められます。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
この数年間、人工知能は大きな注目を集めてきました。AI が詩を書いたり、画像を生成したり、驚くほど自然に質問に答えたりする様子を目にしてきました。確かに印象的ですが、企業のリーダーたちにとっては、往々にして周辺的な存在に過ぎませんでした。
このような AI が人々の好奇心を刺激するという時代は、2026 年に終わりを迎えようとしています。目新しさは薄れ、それに代わるより重要なもの、すなわち「成果」が求められるようになっています。AI はもはや、補助的なプロジェクトでも研究室における実験でもありません。現在の AI は、組織の運営、意思決定、ビジネスの成長における中核的な存在になりつつあります。
Forrester 社はこの状況を的確に捉え、2026 年に「AI はその輝きを失い、華やかなティアラを外して、代わりに実用的なヘルメットを被ることになるだろう」と予測しています。可能性の追求から実用性の重視への移行は、成果、信頼、そして人間の判断に焦点を当てた、エンタープライズ AI の新しいフェーズを定義づけています。
この記事では、その移行を方向付ける予測とトレンドを解説し、AI への期待を実際のビジネス成果へと変えようとするリーダーにとって、それが何を意味するのかを解き明かします。
レポート
グローバル AI に関する経営幹部指標調査レポート: レベルアップの鍵となる AI
エージェント戦略の変化
これまで、ほとんどのエンタープライズ AI は受動的なものでした。この 1 年間、AI エージェントは大きな注目を集めてきましたが、その実際の展開のあり方は大きく変わろうとしています。
エージェント型 AI は、理論的な段階から実用的な段階へと移行しつつあります。エージェント型 AI は、単に質問に応答するだけでなく、人間の介入を最小限に抑えながら、複数のステップから構成されるタスクを自ら計画し、推論に基づいて実行します。Deloitte 社は、エージェント型 AI の世界的な市場規模が 2030 年までに 450 億ドルに達する可能性があると予測しています。実際に、財務、人事、IT、そしてオペレーションの分野で導入が加速しています。
リーダーにとって、エージェントのメリットは明確です。エージェントを活用すれば、複雑なワークフローを最初から最後まで処理できるため、より価値の高い業務に注力できるようになります。しかし、リスクもまた同じように現実的なものです。複数のベンダーからエージェントを導入すると、エコシステムが断片化され、管理不能な状態に陥る危険性があります。
Workday のグローバル パートナー担当シニアバイス プレジデントを務める Matt Brandt は、「成功の鍵は、ただ蓄積することではなく、厳選することだ」と主張しています。さらに、「エコシステムが成功するかどうかは、パートナーの数ではなく、中核となるベンダーが戦略的なキュレーターとして機能し、世界中のお客様にシームレスな AI エクスペリエンスを届ける手助けができるか、その手腕にかかっている」と言います。
企業は、ビジネス全体にわたってエージェントの管理、監視、調整を行うための構造化された環境である「エージェントレイク」を構築する必要があります。これを実践する企業こそが、それらのエージェントを確実、かつ責任ある形で連携させ、成果を出せる企業となるでしょう。
企業のリーダーにとっての意味: エージェント戦略は、もはやツールの選定ではなく、アーキテクチャに関する意思決定となっています。初期段階から、連携、ガバナンス、説明責任を戦略に組み込む必要があります。
社員はもはや、単に AI を活用するだけで評価されることはありません。これからは、それをいかに使いこなしているかについて、結果責任を問われるようになります。
ワークフォースを再定義するワークスロップ
これまで AI の成功は、多くの場合「量」で計測されてきました (AI が作成したメールやレポートの数、コンテンツの量など)。しかし今年、これらの指標が変わります。
私たちは今、品質管理の時代へと突入しています。「スロップ」(検証されていない汎用的な AI 出力) は、単なる煩わしい存在から、今や企業にとっての「負債」(足かせ) へと変化しています。そのため企業は、AI の導入戦略を見直す必要があります。
Workday の最高ラーニング責任者を務める Chris Ernst は、「社員はもはや、単に AI を活用するだけで評価されることはありません。これからは、それをいかに使いこなしているかについて、結果責任を問われるようになります。
「リーダーは、目先の効率化だけに留まらない、ビジネスと社員の双方に新たな成長の原動力をもたらすような、人々の心を動かす AI のビジョンを提示する責任を負うことになるでしょう」(Chris Ernst)
しかし、これらはすべて構造的な変革を必要とします。PwC 社はこの変革を「砂時計型ワークフォース」の出現と表現しています。
- 上層 (高スキル層): シニア リーダーは、戦略の策定、イノベーションの推進、重大な意思決定などに注力します。
- 中間層 (縮小される層): 定型的な調整業務やコンテンツ生成業務は、ますます自動化が進み、エージェント型 AI によって処理されるようになっています。
- 下層 (実務層): エントリー レベルの社員には AI を自在に使いこなすスキルが必須となり、AI ワークフローの管理と出力の検証を行う「エージェント アーキテクト」としての役割を果たすことになります。
現在は、大量の情報を自動的に生成できるようになったため、人間の役割が変化しています。2026 年における社員の役割は、単に業務を処理するだけでなく、その内容の編集、検証、調整にまでおよびます。
企業のリーダーにとっての意味: AI リテラシーは、もはや選択肢ではなく必須条件になっています。品質保証、レビュー、説明責任を、役割、インセンティブ、パフォーマンス指標に明確に組み込む必要があります。
人間の知恵の価値
何十年もの間、専門的な価値は知識と直接関係していました。しかし現在は、AI によって知識が一般化しています。これにより、専門知識の定義が変わりつつあります。
Workday の最高人財責任者を務める Ashley Goldsmith は、「2026 年における人間独自の価値は、その知識量ではなく、知恵を発揮する能力にある」と端的に指摘しています。
「社員は、AI を通じて新しいスキルやリソースにアクセスできるようになりましたが、企業は、批判的な判断力、意図的な人間関係の構築、知的好奇心など、人間にとって不可欠なスキルの育成に取り組む必要があります。これにより、AI を活用したあらゆる意思決定を責任を持って実施できるようになります」(Ashley Goldsmith)
人間の知恵を AI が再現することはできません。
AI の導入が、人財における新しい格差につながります。この格差は学歴の違いから生じるものではなく、「AI を味方につけている人」と「AI をためらっている人」との間に生まれるものなのです。
企業のリーダーにとっての意味: 人財戦略を進化させなければなりません。社員の採用、育成、昇進においては、判断力や適応力、そして AI と共に働く能力を評価すべきであり、AI と競争させるべきではないのです。
最も重要なものは信頼
長い間、AI の最大の強みは「スピード」でした。迅速なインサイトの取得、ワークフローの効率化、迅速な意思決定。しかし、加速を急ぐあまり、組織は「人間の判断」を置き去りにしてしまうリスクに直面しています。
Workday の oCHRO グループ ゼネラル マネージャを務める Aashna Kircher は、これは重大な問題であるとして、次のように指摘しています。「今後数年間における真の差別化要因は、テクノロジーでどれだけ迅速に業務を処理できるかではなく、リーダーがどれだけ思慮深くテクノロジーに疑問を投げかけられるかということです」
2026 年には、「信頼」は単なるコンプライアンス上のチェック項目から、組織として能動的に実践すべき「規律」へと変わります。リーダーは、アルゴリズムによる推奨事項と責任ある意思決定との間に存在するギャップを管理する必要があります。そのためには、特に AI の出力が正しそうに見えても実際には間違っている場合に、詳しく検証する仕組みを構築する必要があります。
この変化はすでに始まっています。PwC 社は、「責任ある AI」が議論の段階から実践の段階へ移行しつつあると指摘しています。実際に多くの企業が、公平性、安全性、信頼性を検証するためのシステムへの投資を進めています。
企業のリーダーにとっての意味: 信頼は単なる倫理的な問題ではなく、経済的な問題です。責任ある AI を業務に取り入れている企業は、そうではない企業よりも迅速かつ安全に事業を進めることができます。
今後数年間における真の差別化要因は、テクノロジーでどれだけ迅速に業務を処理できるかではなく、リーダーがどれだけ慎重にテクノロジーを活用できるかということです。
- Workday、oCHRO グループ ゼネラル マネージャ、Aashna Kircher
AI にかかる大きなコスト
AI とやり取りするたびに、計算資源という物理的なリソースが使用されます。
Deloitte 社は、2026 年までに推論 (AI モデルをリアルタイムに実行すること) が AI 全体の計算需要の 3 分の 2 を占めるようになると予測しています。その大部分は、専用のチップによって稼働するエネルギー集約型のデータ センターで処理されることになります。
これは、プレッシャーと機会の両方を生み出します。AI によってエネルギー消費量が増加するリスクがある一方で、慎重に導入すれば、業務の最適化や廃棄物の削減、そして持続可能性の具体的な成果向上に役立てることもできます。
AI は、恩恵にもなれば重荷にもなるのです。どちらになるかは、目的意識と実行力で決まります。
企業のリーダーにとっての意味: インフラに関する意思決定は、今や持続可能性に関する意思決定そのものです。AI 戦略を策定する場合は、コスト、エネルギー、長期的な運用効率を考慮する必要があります。
「クリックして探し回る」業務の終焉
企業向けソフトウェアは数十年間にわたり、ダッシュボードやメニュー、フィルタを操作して情報を探し出すことを社員に強いてきました。そのモデルは今、急速に姿を消しつつあります。
Deloitte 社は、2026 年までに、日常業務における AI を活用した検索量が、スタンドアロン型の AI ツールの 3 倍になると予測しています。社員は自分でデータを検索するのではなく、AI に問いかけて必要なデータを取得するようになります。
これは、社内の知識にアクセスする方法が根本的に変化していることを示しています。インターフェイスは、「クリックして探し回る」ものから「質問して回答を得る」ものへと移行し、コンテキストに沿ったインサイトが、普段通りの言葉で直接提示されるようになります。
企業のリーダーにとっての意味: 業務のインターフェイスが変わろうとしています。単にデータを表示するだけでなく、適切なインサイトを提示するシステムが、今後 10 年の生産性に大きく影響します。
仕事をしながら学ぶ時代
これまで、社員用の研修や学習は、業務とは別に行うものでした。現在は、この境界線がなくなりつつあります。
Workday は、今年が「体験型学習の年」になると予測しています。AI により、日常業務がリアルタイムの学習機会に変わっていきます。たとえば財務レポートを作成する場合、単に数値を出力するだけでなく、それらの数値が何を意味するのか、なぜ重要なのか、次に必要になるのはどのようなスキルか、などを確認することができます。
仕事が学びに直結するのです。
企業のリーダーにとっての意味: ラーニング戦略をワークフローに組み込む必要があります。これからの競争に勝ち残る組織は、能力開発を「継続的」かつ「状況に即した」、そして「業務に完全に埋め込まれた」ものとして実践していくでしょう。
ビジネスで成功するには、単に AI を迅速に導入するだけでは不十分です。目的意識を持って AI を活用し、人間独自の能力を高める必要があります。
- Workday、最高インパクト責任者、Carrie Varoquiers
CFO が AI のスポットライトを浴びる時代へ
AI への投資が加速するにつれ、財務面での監視の目は厳しさを増しています。Forrester 社は、AI への過度な期待が薄れ、ROI (投資対効果) が厳格に問われるようになるにつれ、AI に関する意思決定において CFO が中心的な役割を担うようになると予測しています。実際に一部の企業は、計画していた AI 投資の最大 25％ を 2027 年に延期することを検討しています。
これは後退ではなく、戦略の見直しです。資本の投資先は、派手な実験から、測定可能な価値をもたらす具体的な施策へとシフトしています。
企業のリーダーにとっての意味: AI の成功は、その他の大規模な投資と同様に、成果、説明責任、長期的なリターンによって評価されるようになります。
今年の展望
2026 年に向けたメッセージは明確です。実験のフェーズは終わりを告げました。すでに実行のフェーズが始まっています。
Workday の最高インパクト責任者を務める Carrie Varoquiers は、ROI の定義方法に劇的な変化が起きていると指摘します。具体的には、人と人とのつながりは、もはや単なる「ソフト スキル」ではなく、AI 導入の成功を測る中核的な評価指標に変わっていくという見方です。
「ビジネスで成功するには、単に AI を迅速に導入するだけでは不十分です。目的意識を持って AI を活用し、人間独自の能力を高める必要があります」(Carrie Varoquiers)
「これは、共感力、批判的思考力、インクルーシブなリーダーシップなどのスキルに積極的に投資することを意味します。AI 時代のチームが直面する「新たな現実」に対応し、テクノロジーとはすべての人に機会を創り出すためのものであり、決してスピードと引き換えにコラボレーションやイノベーションを押しつぶすためのものではないのだと、社員に対して証明していくためなのです」(Carrie Varoquiers)
単にエージェントの数を増やしたり、予算を拡大したりするだけでは、ビジネスで成功することはできません。ビジネスで成功を収めるには、目的意識を持って AI を活用し、判断力、創造力、責任感という人間にしかない能力をさらに高めていく必要があります。
2026 年における AI の真の課題は、単なる技術的な課題ではありません。それは非常に人間的なものです。だからこそ、大きな可能性を秘めています。
レポート
グローバル AI に関する経営幹部指標調査レポート: レベルアップの鍵となる AI
AI は、ほぼすべての業界や市場において、ビジネスの在り方を根本から変える原動力となっています。しかし AI の真の価値を実現するには、さまざまなステークホルダーから支持を得る必要があります。この AI マスタークラスでは、財務業務や人事業務などで AI を最大限に活用する方法について学習します。