企業のAI導入が後退している現状について、グローバルに認知されたfuturistであるBrian Solisが警鐘を鳴らす。2025年のAI成熟度スコアは100点満点中35点と、前年の44点から9ポイント低下した。この後退は、AI技術の急速な進化に対して企業がガバナンス、セキュリティ、リスク管理といった基盤整備のために立ち止まった結果である。一方で、AI native企業は既存企業の脅威となりつつあるが、企業グレードのコンプライアンスや安全性要件を考慮すると、単純な比較はできない。真の課題は技術導入ではなく、ビジネスビジョンとリーダーシップの欠如にある。デジタルトランスフォーメーションの教訓から学ぶべきは、AIを単なるコスト削減ツールとして使うのではなく、ビジネス全体を再発明する機会として捉える必要性である。
AI導入における企業の現状と課題
こんにちは、皆さん。今日はBrian Solisさんとお話しできることを本当に楽しみにしています。Brianさんは、ビジネスやイノベーションの分野で世界的に認知されているfuturistであり思想的リーダーで、現在ServiceNowのグローバルイノベーション責任者を務めています。
私がBrianさんについて気に入っているのは、イノベーションからデジタルトランスフォーメーション、そしてAIによるビジネス再発明に至るまで、破壊的テクノロジーが社会や仕事に与える影響について、この世代において第一人者であり続けてきたことです。
しかし、彼を本当に際立たせているのは、一部のfuturistが陥りがちな象牙の塔的思考を超えて、実際に企業がビジネスのやり方を再発明するためのプレイブックを執筆し、実行してきたという点です。
今日は、AI native企業が今日のリーディングカンパニーを魚雷攻撃するリスクがどれほど大きいのか、未来の企業は実際にどのような姿になるのか、そしてそれを構築するために何をすべきで何を避けるべきなのかを聞いてみたいと思います。では、始めましょう。
Brian、今日はお越しいただきありがとうございます。お会いできて本当に嬉しいです。まず最初にお聞きしたいことの一つは、AIが明らかに消費者のパターンを破壊し、ビジネスを破壊し、市場を破壊しているということです。
私がアドバイスしているクライアントとの経験で見てきたことの一つは、企業が全体的にこのAI導入において地盤を失っているように見えるということです。何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのか、そして企業がAIを採用し、ビジネス慣行においてより良く活用しようとしている現状について、あなたの見解をお聞きしたいと思います。
Jeff、大きくて重要な質問から始めましょうね。大事なものは最後まで取っておくわけにはいきませんから。核心に迫りましょう。どこから始めましょうか。
あなたが使ったキーワードは「破壊」でした。消費者について話し、それからビジネスについて話しました。これについて話すのに適切な言葉なのでしょうか。では、楽しんでいきましょう。
破壊について私が話す方法は、具体的な意味を与えて、残りの会話のフレームを設定するようにしています。私が破壊を定義する方法は、古いものを時代遅れにする新しいことをすることです。
破壊について考える別の方法は、意識的であれ無意識的であれ、行動を変える方法で物事を行うことです。その採用によってパターンや思考を変えるということです。
この追加的な文脈を提供する理由は、個人レベルでは、AIが人々の考え方、あるいは考えない方法を絶対的に破壊しているからです。そして確実に、新しいバイアスを刺激したり、場合によっては引き起こしたりしています。
AIがもたらす認知的影響
例えば、AI sycophancyと呼ばれるもので、多くの人が経験していることです。この用語をフォローしていない人のために説明すると、これはAIが常にあなたに称賛や褒め言葉を与えることで、多くの場合無意識のうちに、ニュースメディアが取り上げてきたあらゆる狂ったケースにつながり得る、誤った自信や検証の感覚を生み出し始めるというものです。
それから、私が認知的ダーウィニズムと呼んでいるもの、つまりAI萎縮と呼ばれているものもあります。例えば高校生が宿題をAIにやらせて時間を節約すると、実際には思考をAIに委ねることになり、批判的思考や創造性などの能力を低下させているのです。
そしてそれをビジネスの世界まで持っていくと、OpenAIがcapability overhangと呼んでいるものがあります。これは、AIがXを行う能力があるにもかかわらず、ほとんどの人がYにしか使わないと説明されています。
彼らの調査では、例えば彼らのプラットフォーム上で、パワーユーザーは他の人たちよりもOpenAIの機能を7倍多く使っていることがわかりました。これはかなり大きな差です。
ニューヨークタイムズの有名なテクノロジーライターであるKevin Rossを見ると、彼がサンフランシスコで直接見ている、AI native起業家たちが自分の周りに配置しているエージェントについて詳しく説明しています。
あるいは、Claude Computeを使ってMac miniやすべてのエージェントに仕事をさせている人々についてのニュースを見ることもできます。
いずれにせよ、つまり長い話になりますが、本当の破壊は、まだ名付けられていない、あるいは認識されていないものだということです。それは、企業が自分たちが知らないことを知らないということです。
そしてその破壊は、OpenAIの用語を借りれば、ある時点で競争と破壊が、彼らが見ていない方法で彼らに向かってくるというoverhangです。なぜなら、彼らはスキルアップ、流暢性、リテラシーに焦点を当てているものの、必ずしもAIによって何になりたいのかというビジョンに対してではなく、どのように使うべきかという視点だからです。
AI成熟度指標の驚くべき後退
これはすべて私にとって理にかなっていますし、現在のユースケース、可能性の範囲を非常にうまくフレーム設定しています。おそらく未来の技術ではなく、今利用可能なものについてです。
Brianさん、あなたについて調査をしている時に私の注意を引いたものがあります。それは、あなたとServiceNowが最近発表したAI指標です。過去1年間で後退があったようです。
もし私が正しく読んでいるとすれば、ビジネスAI指標において、企業が1年前よりもAIを活用する能力や準備ができていないと感じているということです。これは驚くべきことで、おそらく少し意外なことです。これについてどう思われますか。まず、私の理解は正しいでしょうか。そして、これについてどう思われますか。そしておそらくもっと重要なことは、私たちはこれについて何をすべきでしょうか。
まず、宿題をしてくれてありがとうございます。そして、ServiceNowの宣伝もありがとうございます。はい、私はAI指標調査を非常に誇りに思っています。
その理由の一つは、私の中のアナリストだからです。知らない人のために説明すると、私はかつてAltimeter Groupという会社でプリンシパルアナリストをしていました。
そこで新興の破壊的テクノロジーを研究し、理解しやすくしていました。当時、ほとんどのアナリスト会社はベースとなるもの、つまり彼らがカバーしなければならないものだけを研究していました。
例えば、生成AIは私たちが先んじて高いレベルで議論していたものだったでしょう。だから、これは私の専門分野にぴったりなのです。
私の中のアナリストと言うとき、生成AIが登場した時、私の心に最初に浮かんだのは、デジタルトランスフォーメーションでやったことと同じことをすることでした。組織がどのように採用するか、そしてその採用が組織内部をどのように変革し始めるかの段階を記録できるかどうかを見ることです。
そこで私たちが考え出したのは、生成AIの進歩について、最も先進的なものと他の全員との間の5つの注目すべき段階からなる成熟度モデルでした。変化は難しいですからね。
いずれにせよ、その成熟度モデルが、後にAI指標の基礎となりました。私たちはこれらのモデルを持っていたので、世界中で調査を行い、人々が旅のどこにいるかを理解することができました。
その設定のもとで、私たちが発見したのは、2025年にAI成熟度の平均スコアは100点満点中35点でした。最も成熟しているのが100点です。2024年には、平均スコアは100点満点中44点でした。つまり9ポイントの低下がありました。
そして私たちが本当に理解しようとしたのは、この1年間で企業が後退した理由は何かということでした。その1年間だけで、私たちはAIモデル、つまりフロンティアモデルの急速な進化を見ました。そしてAIエージェントが現実のものになり始めるのも見ました。そしてエージェント的企業の概念も生まれました。
あまりにも多くのことがあまりにも速く起こったので、企業は一歩下がって言わなければなりませんでした。「すごい、これは私たちの基盤、DNAに関わることだ。しかし、ガバナンスが大きな要因となる他の組織、信頼、セキュリティ、リスクについてはどうだろう。これらのことは、組織がこの道をさらに進むにつれて不意を突かれないように、基礎レベルでどのように再編成する必要があるかをよりよく理解することを要求したのです。」
つまり、これは後退でしたが、正しい理由によるものでした。
企業のAI成熟度の現実
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私にとって注目すべきなのは、あなたが2025年のスコアが100点満点中35点だったと言ったことです。これは95から86への後退のようなものではありません。これは深刻な赤字圏内にいるということです。成績評価スケールで言えば、Fのようなものです。
そうですね。つまり…なんという言い方でしょう。
私は苦労しています。5点満点スケールには精通していますし、通常それらの構成方法では、5点満点を取るのはかなり難しいのです。しかし、私たちが見ているのは、AI native企業を除いて、本当にここで優れている組織がそれほど多くない競技場です。
話を少し戻す前に、エージェント的組織について話す前に、懸念のレベルはどれくらい大きいのでしょうか。AI native企業が、これらの、もし私がより伝統的な、あるいは確立された企業と呼べるなら、これらの技術を実質的な方法で実装していない企業の昼食を奪いに来るリスクはどれくらい大きいのでしょうか。
確かに、物事が実際にどのように機能し、動作し、なぜそうなのかを理解していない状況では、AI native企業が来る、彼らはすべての伝統的なプレイヤーに向かって来るという物語が確かにあります。しかし実際には、成熟度モデルと同じように、レイヤーがあります。
もし会話を皆さんのために設定するために一歩下がるなら、モデルを見てみましょう。あなたは100点満点中35点という、成績Fの問題を使いました。私がそれについて考えたい方法は、自転車に乗ることを学んでいる場合、あるいは伝統的な「這う、歩く、走る」の類推を使う場合、最終的には走ることが究極の達成であると評価しているということです。
それが100点です。そして、ある意味で誰かの進歩を評価しているわけで、その進歩が仲間の残りよりも遅くなる場合に問題になります。そして、それが私たちの見方です。
しかし、進歩があるという事実があります。念のため、生成AIは2022年に登場しました。その文脈を考えると、採用の速さという点で後退が起こった理由を見てみると、企業は自分自身を守らなければならなかったからです。
それが規制コンプライアンスの問題であれ、一般的なコンプライアンスであれ、報告であれ、セキュリティであれ、これらのことはエンタープライズグレードで重要なのです。もしあなたがAI nativeスタートアップなら、そういったことは考えていません。
もしあなたが監査を心配しているなら、もしあなたが上場企業なら、これらは当然のこととして受け止めているけれど、何を知らないかを知らないために起こることだと思います。
そうは言っても、エンタープライズソフトウェアがこれらの点でAを取得するのには理由があります。それは必要だからです。これらのことがカバーされていなければ、このようなものでビジネスを運営することはできません。
AIエージェントと人事の新しい関係
さて、会話が面白くなるのは、AIで何をするつもりかというニュアンスです。個人レベルでは一つのことです。エージェント的レベルでは別のことです。なぜなら、今話しているのは単にワークフローを自動化することではなく、通常は人間の従業員によって行われるかもしれないタスクを引き受けるソフトウェアに実際に力を与えているからです。
これは、ソフトウェアの能力だけでなく、はるかに大きな会話を引き起こします。今、私たちは人事とITが協力して、ソフトウェアが人々とどのように協働するかをよりよく理解する必要があります。
これは単に、この会社がクールなことをやっているから、それをそこに入れようということではありません。今、これは役割をタスクに分解し、それらのタスクが実際に人々を自分自身の専門的進歩から遠ざけている場所を理解し、それからコンクリートで分割するだけでなく、解放された時間と解放されたリソースで何ができるかを理解し始めることのより大きな会話です。
昨日は不可能だと知らなかったこと、あるいは可能ではなかったことを達成するためです。そして、会社を不必要なリスクやコンプライアンスの問題にさらさない、安全で、ガバナンスされた方法でそれをどのように行うかということです。
これらは本当に大きな会話です。そして、それらがセクシーな見出しかどうかはわかりませんが、これが現実です。
そして、私は完全に同意します。そして確かに、ビジネスリーダーやテクノロジーリーダーである私たちの多くの視聴者にとって、これは持つべき本当に重要な会話です。あまり十分に理解されていないか、理解するのに少し時間がかかっているように感じられる会話の一つです。
私の心にあったことの一つ、そして私たちがそれについて現実を受け入れ始めているように感じることは、2023年と2024年に、私が聞いたことは、CEOや取締役会レベルで、AIは簡単で、ビジネスにAIを振りかけるだけで突然変革されるという希望的観測のようなものがあったということです。
これには笑わざるを得ません。なぜなら、私にはITやCIOと働いた経験があり、簡単だったり、人々が期待したよりも実質的に時間もコストもかからなかったエンタープライズグレードの技術プロジェクトに会ったことがないからです。
そして、私たちはようやく、あなたが言ったように、ああ、リスク、ガバナンス、統合に関するこれらすべてのエンタープライズグレード機能が必要だということを、エンタープライズレベルで認め始めているように感じます。
それで、どのようにして、それが正確にどのように見えるかについて話す前に、ここでの課題の一つは、これを自転車に乗ることや過去の技術実装のいくつかと比較すると、AIについてユニークだと私を驚かせることの一つは、必ずしも明確なターゲット状態がないということです。なぜなら技術が変化しているからです。
そしてある意味で、技術は手段であり、特定の理由のためにそれを行うというよりも、目的のための手段です。そしてあなたはエージェント的企業について話しています。
少なくとも2026年において、組織はどのような最終状態やどのような能力に向けて構築すべきでしょうか。そして、ここでノーススターを選ぶための正しい方法や間違った方法は何でしょうか。
AIビジネス再発明の真髄
私はこれらの質問が大好きです。なぜなら、本質的にあなたが到達しようとしているのは、少なくとも私があなたの質問全体を通して拾っているテーマは、私たちのCEOであるBillが、Bill McDermottですが、知らない人のために言うと、彼がAIビジネス再発明と呼ぶであろうこのアイデアだからです。それが本質的に私たちがここで話していることです。あるいは私たちが話すことができることです。
そして私がそう言うのは、知らない人のために、私はデジタルトランスフォーメーションに関する元の研究のいくつかを書きました。すべての功績はCapgeminiに帰属します。彼らは2000年代初頭にその用語を普及させた人たちです。
私の研究は、デジタルトランスフォーメーションのIT的意味ではなく、そのビジネス機会を見た最初のものの一つでした。例えば、作業仮説は、モバイルとデジタルとソーシャルメディアが顕著で主流の、人間レベルで変革的なプラットフォームになると信じるなら、ビジネスはデジタル顧客やデジタル従業員のためにネイティブにビジネスを行うために、その一部または全体をどのように再想像するかというものでした。
そして、デジタルが外部を変革するだろうという仮定のもとで会話をフレーム設定し、したがって内部を変革する必要があるというものでした。そして私は、AIが同じことをするだろうという同じ仮定のもとで作業するでしょう。それゆえ、元々作成された成熟度モデルです。
私がそう言うのは、デジタルトランスフォーメーションで研究したことの一つが、ある報告書からの統計だったと思うのですが、世界中の組織の86%がデジタルトランスフォーメーションに積極的に投資していると報告しましたが、そのうち25%だけがその理由を説明できました。
そして現実は、AIやデジタル、そしてデジタルトランスフォーメーションのように、私たちはデジタルで変革していなかったということです。既存のビジネスをデジタル化していたのです。アナログのプロセスやシステムにまで遡るかもしれないものを近代化する、どんな用語を使いたくても。
AIについても、同じパターンのいくつかがすでに現れ始めている、あるいは現れていると言えます。例えば、昨年の有名なMITレポートでは、企業の95%がROIを実現していることがわかりました。
それは、デジタル化と同様に、デジタル化されたものを自動化しているからです。ヘッドカウントであれ、ソフトウェアであれ、それが何であれ、コストを削減していないなら、そこからROIを取り出すのは難しいです。何かを実現する必要があります。
私たちのチームが持っている興味深い会話の一つは、既存のものを自動化することでどのようにコストとリソースを節約できるかを見ています。そして、それがフロンティア技術であるため、昨日は不可能だったことを行って新しい価値を創造するためにどのように使用できるかということです。
つまり、この自動化と拡張、この反復とイノベーションの会話です。そして、デジタルトランスフォーメーションでは、それほど深刻ではなかったと主張できると信じています。しかし、AIではそうなのです。
そして今、会話はビジョンの問題です。長い話になりましたが、これはビジョンとリーダーシップであり、コストを削減し効率を高めるために既存のインフラストラクチャを見ている従来のITだけではないということです。
確かにそれは一部です。しかし、私はこれが組織内のテクノロジーリーダーにとって、ヘイ、私たちは単にバックエンドで働いているだけではなく、コストを削減するためだけにここにいるわけではないと言うより大きな機会だと思います。
私たちは今、成長エンジンの機会であり、AIで何になれるかを定義するためにビジネスリーダーとより密接に働く必要があります。単にそれをツールやコスト削減メカニズムとして使うだけではなく。
それは、私は完全に賛同します。そしてビジョンの部分は、特にあなたが設定したデジタルトランスフォーメーションのレンズを通して、私にとって本当に興味深いです。Brianさん、デジタルトランスフォーメーションを見てみると、そして私の経験もあなたと似ていたと想像します。
デジタルトランスフォーメーションに深く取り組んでいるが、デジタルトランスフォーメーションに関するビジョンについては浅い組織がたくさんありました。それをやっていると言う方が、実際にその背後に説得力のあるビジネスを持ち、本当に大きくて価値のある方法でビジネスを再発明するよりもずっと簡単です。
その分野での経験から、組織がBillが呼んでいるAIビジネス再発明について本当に真剣に考えているなら、どのような教訓を考えるべきでしょうか。そのビジョンはどこから来るのでしょうか。そして、小さな修正や散発的な取り組みを超えて、本当に真に変革的なものに移行しようとするなら、何を正しく行う必要があるのでしょうか。
ビジョンとリーダーシップの重要性
この質問が大好きです。そして、成熟度評価のための最初のモデルを構築していた時、ビジョンとリーダーシップは最初からそこにありました。そして、それがそこにあったのは、当時のAI実装でそれを見たからではありませんでした。
それがそこにあったのは、デジタルトランスフォーメーションの年月でそれを見なかったからです。だから、それがいつかは柱になるだろうとわかっていました。
例を挙げましょう。数年前のものですが、それでもビジョンがいかに稀であるかを示す素晴らしい例です。数年経っていても、それがポイントです。
Ikeaは有名なことに、最も人気のある本棚にちなんでBillyと名付けたAIチャットボットを展開しました。そして誰もがそうであるように、AIチャットボットはレベル1の顧客サービスのやり取りを引き受け、可能な限りすべてのインスタンスを解決し、人間のエージェントへのエスカレーションを最小限に抑えることを意図しています。
そしてそれは非常に成功しました。もし私がこの統計を間違えていたら申し訳ないのですが、このような説得力のあるものだったと思います。レベル1のエンゲージメントで57%効果的でした。
つまり、人間のエスカレーションなしでそれらのケースを解決したのです。そしてほとんどの企業は、すごい、57%だと言うでしょう。それはもう必要のない人間のエージェントがたくさんいるということです。そして、その実装でのROIは、それらのヘッドカウントを削減することから来るでしょう。
そして、それは今日のAIに関する一般的な物語であり恐怖です。しかし、ここでテクノロジーリーダーシップがビジネスと提携することで登場します。これが起こった会話だったかどうかはわかりませんが、そうだったかのように演じてみます。
Billyが解決できなかった43%は何だったのか。それは解決できなかったケースのかなり驚異的な数です。それらが何だったかを研究しましょう。
そしてその研究で彼らが気づいたのは、多くの場合、すべてのケースではありませんが、注目すべき数のケースが、商業的および住宅的応用におけるインテリアデザインに関する問い合わせだったということです。
長い話を短くすると、彼らはIkea内でインテリアデザインコンサルタント業を立ち上げ、それらのエージェントを再スキルして今やインテリアデザイナーになるようにし、そのためのサービス料を適用しました。
そして初年度に、確か€10億の純粋な新規収益を生み出したと思います。それがリーダーシップの例です。それがビジョンだったかどうかはわかりません。なぜなら、それはより反応的なものだったからです。しかし、ビジネスを成長させるリーダーシップの機会でした。
ビジョンの側面では、JPMorganのJamie Dimonのような人がいます。そして彼と彼の幹部は有名なことに、昨年、灯台のようなビジョンを出しました。2030年までにAIメガバンクになると言いました。彼らが何と言ったにせよ。そして彼らはそこに到達する方法を詳しく説明しました。
それがビジョンです。さて、誰かが、まあ、それは実行にかかっていると言うでしょう。もちろんそうです。しかし、AIの結果として、どこに変革するのか、何に異なってなるのかについて、多くのビジョンを見ることはありません。
そして、IkeaとJPMorganの例を取ると、私たちが今見ているのは、この相乗効果、シナジーは間違った言葉かもしれません、バズワードを使って申し訳ありませんが、テクノロジーと現在のビジネスリーダーシップの間のこの関係です。なぜなら、一緒に私たちは今、テクノロジーへのアプローチを再考することができるからです。
ITと人事の協働の必要性
それは私にとって本当に興味深いです。そして、それはまさに私が焦点を当てたい場所です。特にそれは伝統的に緊張、不信、実行の問題があった領域だからです。
そして、Brianさん、あなたは以前に、組織がこの分野で自分自身を再発明しようとするなら、ITと人事がこれまで以上に完全に関与する必要があると、ちょっとした何気ないコメントをしました。
それはあなたにとってどのように見えますか。広く言って、プロセスは何で、ITの役割、人事の役割、CEOや経営陣の役割、そしてここでテーブルに来る必要がある他のグループの役割は何でしょうか。
あなたは私に簡単な質問を投げかけていませんね。これは、私たちは今、ビジネス再発明の構造と、それが実際にどのように見えるかに入り込んでいます。
まずリーダーシップに話を戻しましょう。リーダーシップが、ビジョンとリーダーシップがこのすべてにおいてそのような重要な柱である理由は、私たちが本質的に未知の領域をナビゲートしているからです。
そして私は文字通りそう言っています。軽く受け止めていません。これにはプレイブックがありません。AIプレイブックをGoogleで検索すれば、無数のプレイブックがあります。私が言いたいのは、AIで未来のビジネスがどうなれるか、たとえそれが伝統的なビジネスや既存企業であっても、その青写真がないということです。
つまり、リーダーシップ、ビジョン、そしてその組織がどのように意思決定を行い、リスクを取り、実行するかなどの文化に応じて、すべてのビジネスが、反復とイノベーションのバランスを取り、既知と未知のバランスを取るかによって、誰もがこれに異なる方法で取り組むことになります。
そして、進歩を遂げている限り、それには何の問題もありません。しかし、例を挙げましょう。私の上司、彼の名前はDave Wrightです。彼はServiceNowのチーフイノベーションオフィサーです。そして一緒に私たちは、2025年のKes Johnson weighing inの概念に関する研究を書きました。
これはAIの世界ではすでに古いですが、それでも今日でも挑発的で意味があります。Jensen Huangは、ITがAIエージェントのHRになるだろうというようなことを言いました。
そして、そのような人物からのそのような声明は精査されることになります。そして世界中で見出しになりました。しかし、私たち、私が気づいたのは、その声明の本当の分析がなかったということです。それについての批判的思考がなかったのです。
まあ、彼は何を意味しているのか。それはどのように見えるのか。なぜ彼はそう言うのか。そして私たちが発見したのは、ちなみにこれは公開されています。もし欲しければ、Brian@BrianSolis.comにメールしてくれれば送ります。
私たちが発見したのは、初めてのことですが、IT的な視点から見てみましょう。それからあなたの質問に関するより広範な協力を見てみましょう。
AIエージェントは、仮にそうではないとしましょう。AI agentという用語を仮にやめましょう。なぜなら、その名前に人間的な意味合いがあるからです。独自にタスクを達成でき、理論的にはその実行から学び、それらのタスクを実行するたびに自分自身を最適化できるインテリジェントソフトウェアです。
エージェントを一緒にすると、彼らは互いにタスクを引き渡して、一緒に結果に向かって駆動します。さて、彼らは魔法のように現れるわけではありません。あなたの選択した場所からダウンロードしたり、選択した場所から購入したりできますが、組織が働く特定の方法に合わせて調整する必要があります。
データがアーカイブされ保存されている場所の方法。例えば、人間が理解する必要があるすべてのことを、物事を始めることが許可される前に。だからトレーニングがあります。人事とともに、オンボーディングがあります。
その前にさえ、これは必要なリソースだという識別があります。人事では、そのために雇用するかもしれません。それからスキルとトレーニングをするかもしれません。それから展開、管理、評価などをするかもしれません。
だからAIエージェントモデルでは、誰かがそれをしなければなりません。そして、それが私たち、私たちがJensenがそれで意味したと信じることです。しかし、それは自動化できるタスクがあると認識したからといって、必ずしもそのまま起こるわけではありません。
より大きなアイデアは、私たちが探求したものですが、それからそれが人事とどのように働いて、誰かの役割内のそれらのタスクが何であるかを評価し、それからそこからフレームワークを構築し、そこからモデルを構築し、そこから管理を構築するかということです。
私たちがそれを公開した後に学んだこと、あるいは私たちがこの研究を続けている時に気づいたことは、本質的に、人事の世界では、人々をどのように管理するか、彼らが組織図にどのようにいるか、パフォーマンスレビューがどのようにあり、それらがどのように文書化されるかということです。
AIエージェントは本質的にソフトウェアであり、ソフトウェアは資産であり、IT世界にはソフトウェア資産管理があります。だからエージェントもまた資産として管理されます。
だから、このベン図は、単純な自動化ルート以上のことを考えている、これらの前向きな企業にとって、本当に形を取り始めます。
そして最後に、これが現実の世界で形を取り始めている実際の例があります。Modernaはかなり有名なことに、ITをCROの下に移動しました。そしてそれはone of oneです。そして彼女は非常に技術的なCROです。それを明確にしておきましょう。
しかし、それは何が可能かの例です。だからfuturistとして、それはシグナルです。シグナルを理解したいのです。これは時間とともにどのように見えるのか。
NikeとPumaのケースでは、テクノロジーがCEOに報告するようになっています。なぜなら、彼らはAIをビジネス、テクノロジーをビジネスイネーブラーとして見ているからです。
だから私の2026年の予測は、現実には、これがどのように個々の組織で展開されるかに関係なく、一貫しているのは、特にエージェントが一つ以上のタスクを実行する能力においてより洗練されるようになるにつれて、人事とITの間のこのコラボレーションだろうということです。
ビジネスアーキテクチャと意思決定プロセス
それは興味深い予測であり、私にとって理にかなっています。エージェントを資産として考え、それを実行し、2つのグループが大きな方法で協力するというモデルが好きです。
適切なフロントエンドなしでは、そのプロセス全体にリスクが伴う可能性があるように思えます。誰かが、ここでどのように物事を行うかについての質問に答える必要があります。
なぜなら、これにはエージェントやインテリジェントソフトウェアが必要なのか、それとも人間が必要なのかを決定する必要があるからです。そして、今、私はビジネスアーキテクチャについて考えています。どのようにトリアージするのか。そして誰がここで物事を行う方法についての質問に答えるのか。
だから、あなたの質問で私が大好きなのは、それがまさにプレイブックが本当に存在しない理由だということです。なぜなら、それは答えられる必要がある、あるいは考えられる必要がある多くの質問の一つだからです。
今私たちが見ているのは、成熟度が屋根を突き抜けて加速していない理由の一つは、一つには、注意深くなければならないということです。しかし二つ目は、私たちは自分たちが知らないことを知らないということです。
そして人間として、私たちが知らないことを知らない時、私たちは自分たちが知っていることに寄りかかります。それは、失敗や成功などに対する何年もの実証された専門知識、経験です。
だから、これが初期の採用が私たちが今やっていることに反対する理由です。あなたの質問は、私たちが知らないこと、考えるべきことを問うています。
だから私たちはこれをAIマインドセットと呼んでいます。私たちはこれについての論文も公開しました。それは正しい文脈で正しい質問をすることです。
一つの方法では、どうやってお金を節約するか。どのように規模を拡大するか、どのようにこれをより効率的にするか、などです。そしてもう一つは、なぜそもそもこの方法でそれを行うのか。AIが存在しなかった時にこのワークフローが設計された世界のために、どのようにそれを再想像するかということです。
そして、両方のマインドセットのバランスを取ると、新しい機会のロックを解除し始めます。これらのことについて考え、解決し始めると、あなたのプレイブックが何であろうと、その青写真を作成し始めます。
Daveと私が深く考えてきたことの一つは、McKinseyのエンティティであるQuantum Blackに触発されたものです。彼らは昨年、The State of AIという論文を公開しました。
そして、私を本当に打った一行がありました。なぜなら、私はワークフロービジネスにいるからです。それは、彼らが企業がAI投資でどこでもリターンを実現しているかを研究した25の属性を考え出していたというものです。
そして彼らは言いました。ナンバーワンの属性は、ビジネスがAIでワークフローをエンドツーエンドで再想像できた時だったと。
本質的にすべての厳しい質問を強制し、すべての新しいことを強制します。しかし、含まれた環境で。そして私たちが気づいたのは、これはあなたの質問に戻ります。申し訳ありません、これらの答えが長いのは、あなたの質問がとても深いからです。
誰がそれを理解するのか、誰がそれについて考えるのか。だから今、それは会社によります。もし誰かがそれらの質問をしているか、それについて考えているなら。
しかし、私たちが気づいたのは、もし、もしROIのナンバーワンの属性がエンドツーエンドのワークフロー再想像になるだろうと信じるなら、誰かがそれを所有しなければならず、その役割は存在しないということです。
だから私たちは遊び心を持ってChief Workflow Officerという用語を考え出しました。それは今、誰かの仕事です。監査と評価をし、アーキテクチャする前に理論化する人です。そのアーキテクチャがどのように見えるか、それからITであれ人事であれ、適切な人々を連れてきて、そのワークフローがどのように見えるかを再想像します。
それが、少なくとも最初は、私たちが今、ビジネスを再想像または再発明し始めることができる範囲です。
トップダウンとボトムアップのアプローチ
Chief Workflow Officerは聞いたことがありませんでしたが、気に入りました。そして私は自分自身に笑っています。なぜなら、あなたはワークフロービジネスにいるからです。だから、もちろん、もちろんChief Workflow Officerがいます。
しかしそれは別として、私はアイデアが好きです。そして私はそれにメリットを見ています。しかし、私は何かを引き出して、あなたの見解を得たいと思いました。
そして、あなたはあなたがいるビジネスに基づいて傾向があるかもしれませんが、これがトップダウンで設計されている、または中央管理されているという暗黙の了解があります。
ビジネスワークフローのオフィスがあるか、CEOからのビジョンがあります。どの程度、それはまたボトムアップであるべきか、または組織のさまざまな部分から創発的であるべきでしょうか。
人々が手を挙げて、このワークフローをより良くできると思うと言う場所です。彼らがワークフローにいるか、ワークフローを管理しているかどうかに関わらず。あるいは、これは成功するために本当に、真にトップダウンである必要がありますか。
私は、誰も好きではない答えで答えます。それは場合によります。本当にそうです。だから私は、イノベーションも研究してきた人間です。だからキャリア全体で、私はスタートアップと働き、私は働いてきました。
私は、R&Dではなく、実際のイノベーションセンターの確立を助けてきました。世界初のものの一部です。私は、それらのイノベーションセンターがどのように成功し、成功しなかったかについての研究を書きました。
そして、それ全体で一貫していたのは、ボトムアップが成功を得るための要因だった時です。組織内のボトムアップだけでなく、外部からもです。
これが、Walmartが成功裏に規模を拡大したようなものを見る場所です。インキュベーション、買収、母体と買収の分離です。そして、これらの教訓の多くは困難な方法で学ばれました。
だから、例えば、私たちの研究では既に、すべての企業が成熟するにつれて始めることがあります。彼らはCenter of Excellenceを作成します。異なる名前で呼ばれますが。
しかし、私たち、私たちが見ているのは、すべての主要な利害関係者を一緒にすることです。今、彼らがすべてのステップで正しいことをしていることを確認するためです。ガバナンスがその一つです。トレーニングの有効化、などがもう一つです。
質問ができて、整理され、答えられる場所。もう一つです。しかし、オーストラリアのOricaという会社があります。彼らは鉱業会社で、Rachel Sandellが、そこでAIイニシアチブを率いているような人です。
彼らはCEOを超えるものを持っています。彼らはAI Advisory Committeeと呼ばれるものを持っています。それはもちろん、いくつかの内部の利害関係者によってスタッフされていますが、外部の利害関係者もいます。
そして、それはあなたが尋ねる理由のためです。それは、適切なアイデアや質問が通過し、吟味され、また探求されることができる場所であることを確認するためです。日常のビジネスの通常の政治や官僚主義なしに。
そして彼らのケースでは、彼らは私たちがAI pacesetter と呼ぶものです。彼らは他の皆よりもはるかに先を行っています。まさにあなたが見ている理由のために。なぜなら今、彼らはそれらのアイデアが新しい場所から来ているので、考えていなかったかもしれないことを探求しているからです。
実際、ちょっと追加すると、もし、もし誰かがギークアウトしたいなら、それはAmazon Primeがどのように生まれたかです。それはC-suiteから来たのではありません。組織から有機的に来たのです。
興味深いです。そして、一般的に、私はそれのかなり大きな支持者になる傾向があります。そして、あなたのように、私はイノベーションのバックグラウンドを持っており、内部的な企業イノベーションだけでなく、他の企業とのアドバイザリーもやってきました。
そして私が少し懐疑的なことの一つ、しかし私はあなたの視点に興味があります。なぜなら、これらのモデルのいくつかがそれをいじっているように見えるからです。より広範な組織内に、モノリシックなイノベーション組織を持つことです。
そしてそれはあなたが今どのように構造化されているかもしれませんし、そうでないかもしれません。しかし、私がそれらのモデルで見つけた課題の一つは、実際のワークフロー、ビジネス自体から十分に離れているため、それを運営している人々との関係の摩擦を生み出すか、あるいは最終的に影響を与えようとしている実際のワークフローから距離感を感じることができるということです。
それはあなたの経験でしたか、または、機能するイノベーションと、望ましい影響を持たない失敗した状態に終わるイノベーションを、どのように最もよく概念化しますか。
つまり、これらすべてのことです。私は、時々このものが機能し、時々機能しないことを誰よりもよく知っています。そしてイノベーションは、そのロードされた用語の一つです。誰もがそれを望んでいると思います。誰もがそれについて話しています。
確かに、90年代と2000年代初頭以来、イノベーション、シリコンバレー。つまり、これらすべてのことが、私はそれをディズニーランドと呼んでいました。誰もがシリコンバレーに行って、Googleを訪問したり、会ったりします。
あるいは、私たち、私たちはサンタクララの私たちのイノベーションセンターで幹部をホストさえします。そこで彼らは単にシリコンバレーに触れたいのです。水の中にあるのか、空気中にあるのかわかりません。
なぜなら、イノベーションはそれです。私はそれをノーススターと呼びたくありませんが、それはノーススターであるべきもののようなものです。しかし、それが本当に帰結するのは、リーダーシップ、ビジョン、文化です。
だから文化は、私が研究しようと決めたものではありませんでしたが、イノベーションのために文化を準備する方法を理解するために研究しなければならなくなったものです。
そして私がイノベーションを説明する方法は、シリコンバレーの魅力だけではありません。本当に具体的に、イノベーションは新しい価値を創造する新しいことをすることです。一方、反復は昨日やったことをより良く、より速く、より安く行うことです。
そして、これらの両方のバランスが必要です。イノベーションの文化は、新しい言葉、失敗、リスクを取ることを可能にするものです。逆説的に、失敗に投資し、失敗の加速に投資することです。
なぜなら、その用語は非常にロードされており、その用語は非常に汚名を着せられているので、失敗の恐れのためにリスクを取ることができません。だから、実証されたモデルを反復することによって、あなたが正しいことだと思うことを行います。
そして、それが失敗した場合、あなたにはまだ頼りにできるものがあります。しかし、私のお気に入りの、すべての時間のお気に入りの思想家の一人、彼の名前はSir Ken Robinsonです。そして彼は学校での創造性の継続を、そして学校外での創造性の継続を擁護していました。
例えば、私たちの仕事での、創造性、芸術が祝われる場所です。リスクが祝われます。私たちが子供だった時、私たちは何でもするでしょう。何でも考えるでしょう。何でも探求するでしょう。なぜなら好奇心は私たちにとって必須のスキルだったからです。
そして彼が言ったのは、もしあなたが間違っている準備ができていないなら、あなたは決してオリジナルなものを思いつくことはないでしょう。そして、もしオリジナルなものを思いつくことができないなら、新しい価値を創造することはないでしょう、と本質的に言っていました。
だから文化は、本質的に人々が組織心理学として理解するものになります。本質的に安全性です。この質問をすることは私にとって安全ですか。このアイデアを提案することは私にとって安全ですか。
そして、私の周りに、その会話をさらに進めることを可能にするサポートシステムがありますか。だから、いくつかの例は、私が覚えているのは、インドのTata Groupからの最初期のものの一つです。
彼らは文化的に言いました。あなたは40時間の労働週のうち10時間を費やさなければなりません。もし40時間が彼らが働くすべてだったと信じるなら、あるいは私たちが働く、10時間は新しいスキルを学ぶか、何かを改善する方法について考えることです。
しかし、それ以上のすべて、マネージャーのパフォーマンスレビュー、彼ら自身のマネージャーレビューなど、すべてがシステム化される必要がありました。それらのアイデアが探求され、吟味され、展開され、カスケードされるか、次のことが来るために確保されるためです。
私がこれらすべてを言うのは、文化と組織的または心理的安全性が、イノベーションが現実のものになることを確保するものだということです。
最後の例を挙げます。それはGoogleです。彼らは私たちが両方とも同意できると思います、革新的な会社です。彼らは、なぜ彼らのハイパフォーマーが他のすべてのハイパフォーマーを上回るのかを研究しました。
そして彼らが発見したのは。彼らはそれが学校だと思いました。彼らはリーダーシップだと思いました。そしてもちろん、それらはおそらく要因です。しかし、彼らが発見したのは、それらのチームが、これらのことを行うため、これらのことを探求するため、これらのことをテストし反復し失敗するために、他のチームよりも心理的に安全だと感じていたということです。
だから、私のお気に入りの会社の一つ、そこにあるのはGaping Voidと呼ばれています。そして彼らは、イノベーションの文化と変革の文化を作ることに専念しています。すべて彼らがカルチャーサイエンスと呼ぶものに吟味されています。なぜなら、それは、私たちが話しているこれらすべてのことに加えて、必須だからです。
イノベーション文化の構築
だから、イノベーションに関する会話は、イノベーションが組織を構造的にどのように設計するかというよりも、はるかに文化的な力であることに非常に迅速にピボットしました。これは私が本当に気に入っています。そして、それは私にとって多くの意味を成しています。
課題の一つ、そしてこれは難しい質問になると前置きしますが、多くの組織と多くの組織リーダーが直面する課題の一つは、彼らがそのイノベーションの文化を持っていないということです。それは彼らのDNAにありません。
そして、おそらく、彼らの幹部はシリコンバレーのディズニーワールドに行きます。しかし戻ってきたら、彼らは皆にイノベーションする必要があると言います。しかし、ところで、それは通常のビジネスのためにあなたがやっている他の100のことに従属しています。そして彼らは機能的にそれを優先順位を下げます。
そして、もしあなたがこのような組織のテクノロジーリーダーまたは非エグゼクティブビジネスリーダーと呼ぶとしたら、突然AIを持ち込むという任務を持っています。私たちはすでに、プレイブックがないと言いました。これら3つのことに従えば、ほら、AIがあり、ビジネスを再発明するでしょうというようなものはありません。
これは愚か者の用事ですか。イノベーションの文化は、AIで成功するための必要な前提条件ですか。そして、もしそれを持っていないなら、諦めるべきですか。あるいは、そのAIの旅で取るべき他の道がありますか。
ああ、あなたは正しいです。簡単な質問ではありません。そして、それは簡単な質問であるべきではないと思います。なぜなら、もしそれが答えやすい質問なら、誰もがイノベーティブになるでしょう。
だから、私がそれについて考える方法は、それは、この方法です。だから、私が前に、これらの研究を公開していた時でさえ、あなたが尋ねている質問を監視し答えていました。
一般的に、企業はどのようにしてよりイノベーティブになれるか。Capgemini、私は当時Capgeminiとパートナーを組んでいました。これについて3つか4つか5つのレポートを書いたと思います。
それらは、これに本当に答え始めた最初のレポートになりました。そして一つの答えはありませんでした。私たちが発見したのは、それは組織の文化に大きく依存していたということです。
そして、それらの文化では、しかし、機能するであろう異なるモデルがあるでしょう。だから、イノベーションセンター、外部イノベーションセンター、インキュベーションとベンチャープログラムを考えてください。非常に多くの異なるモデルがありました。
しかし、成功したものは常にリーダーシップに帰結しました。そしてそのリーダーが設定した文化に。だから私は、私は、文化もロードされた用語です。
だから、それが何でないかは、ビジョンステートメント、ミッションステートメント、価値ステートメントです。それは文化ではありません。そして、多くの組織がこれらを文化劇場として間違えていると思います。
文化は、誰かが組織のどの部分でも定義するかもしれない方法です。私たちが何をするかだけでなく、どこに行くのか、なぜか。そして皆がこれが行くべき正しい方法だということに同意します。
そしてその結果、制裁された行動があり、それらの行動が規範になります。そしてそれらの規範が測定され、祝われるなどです。
だから、よりイノベーティブな組織では、質問をすること、それらのアイデアをサポートすること、それがただの規範です。そしてそれらの規範は確立される必要があります。そして、これらは私たちが話さないことです。
だから、AIが、私たちが知っている、少なくとも可能であること、AIビジネス再発明の観点で行うことができるために、これの明確化がなければなりません。
そしてそれは、これがそれが行うことです、これがそれが見えるものです、のようである必要はありません。それは、私は知らない、のようでさえありえます。
しかし、私が知っていることは、シリコンバレーから出てくるこれらのAI nativeが、彼らのビジネスをAIで完全に再発明していて、古代の比率に既になっているということです。私たちはそれを持っていませんし、それに近くもありません。
だから、リーダーとして私がコミットしていることは、あなたにリソースとセーフティネットと、AIで良いとはどう見えるかの質問に答え始めるために必要なものすべてを与えることです。AIで素晴らしいとはどう見えるか。
私は答えを知りません。しかし、私たちはそれから戻ってくるものを探求できる空間を作ります。そしてそれで何かをします。そして残りの組織は今、それを生き生きとさせなければなりません。規範、価値、測定など。
それは大きなことです。それは簡単ではありません。それは一晩ではありません。これが、もしJamie Dimonと話して、ヘイ、2030年AIメガバンクになると言った時、どうやってそれをやっているの?AI投資以外に、リーダーシップで何を違ってやっているの?と尋ねたら確実だと思う理由です。
人事で何を違ってやっているの?パフォーマンスレビューについて何を違ってやっているの?失敗という言葉について何を違ってやっているの?どうやって、どうやって人々が報復なしに探求し実験することを許可しているの?
どうやって、失敗の周りでどうやって、プロモートしているか、インセンティブを与えているか。これらは本当の質問です。
だから、もし、文化がブランドだった会社のように、ZapposやSouthwest Airlinesや何年も、私のお気に入りの例の一つは、私がそれに取り組んだのですが、Zapposにも取り組みました。それはVirgin Americaです。存在していた間。
つまり、これらは、それらのすべての質問に答えることができたリーダーシップを持っていた会社です。Virgin Americaで、フライトアテンダントがどのように訓練されたか、そしてそれが飛行機環境でどのように生き生きとしたかの具体例を与えることさえできます。
しかし、ほとんどの会社はこれらのタイプの会話を持っていません。
AI nativeへの対抗とまとめ
最近のメディアであなたが多く聞いているAIに関する一つの物語で、完全なでたらめで、人々が完全に窓の外に投げ捨てるべきだと思うものは何ですか。
私は、エンタープライズソフトウェア業界全体を代表して話すと思います。そして、それらの物語の一つは、AI nativeがエンタープライズソフトウェアを食べようとしているということです。
私は、それは不正確な物語であるだけでなく、本当に不確実性と複雑性をナビゲートしようとしている幹部に対して損害を与えていると思います。
そして、それはそれであるものです。しかし、結局のところ、それは私と私の仕事を個人的にインセンティブを与えるだけです。明確さになること、声になること、これらの困難な質問を考え抜く灯台になることです。
そしてまた、より意味のある会話を規模で持つために尋ねられている質問を考え抜くことです。そして、もし私が、もし私が少なくともそれらの物語に対抗するためのPRプラットフォームを見つけることができるなら、公のスポットライトで、それはさらに役立つでしょう。
しかし、もし皆に送りたいメッセージがあるとすれば、あなたには実際にこれについて深く考えている人々がいて、それがあなたに何を意味するかということです。そうすれば、あなたは安全に、確実に、すべての正しい理由で、どれほど遅いか速いかに関わらず、正しい方法で変革できます。
私はそれが好きです。そして、私もあなたに傾いています。そして、別の機会に、それについてもっと充実した議論をしなければなりません。しかし今のところ、Brian、番組に来てくれて本当にありがとうございます。あなたの洞察に感謝します。
Jeff、ありがとうございます。つまり、明らかに、私たちは続けることができましたが、うまくいけば、これが最後ではありません。だから、この機会をありがとうございます。
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