AI を活用したデジタル変革は、コスト削減からサービスの提供まで、企業にさまざまなメリットをもたらします。生産性と効率性の向上は、これまでの企業における AI 導入によって得られたメリットのトップであり、3分の2 (66%) の組織がその成果を報告しています。その他の成果を報告したメリットは次のとおりです。

• 洞察力と意思決定の強化（53％）
  
• コスト削減（40％）
• 顧客関係の強化（38％）
  
• 製品・サービスの改善とイノベーションの促進（20％）
  
• 収益の増加（20％）

収益成長は依然として大部分の企業が目指す目標であり、74% の組織が将来AIイニシアチブを通じて収益の増加を希望しているのに対し、すでに収益の増加を実現している組織はわずか 20% です。 これらの数字は、AI が飛躍的に進歩し、効率性や生産性の向上をはるかに超える幅広いメリットをもたらす寸前にあることを示しています。しかし、最終的には、AI による成功は、効率性の向上や収益の増加だけにとどまりません。それは、市場における戦略的な差別化と持続的な競争優位性を達成することです。

調査対象となった組織の3分の1  (34%) は、新しい製品やサービスを生み出したり、コアプロセスやビジネスモデルを改革したりと、AIを活用して大幅な変革を開始しています。さらに3分の1  (30%) は AI に関する主要なプロセスを再設計しています。残りの3分の1  (37%) は、既存のプロセスにほとんどまたは全く変更を加えず、より表面的なレベルでAIを使用しています。各社とも生産性と効率性の向上を実現していますが、既存のものを最適化するのではなく、ビジネスを真に再構想しているのは最初のグループだけです。

さらに、 AI技術の種類によって、期待されるインパクトも異なります。

生成AI：リーダーたちが自社の業界に最も大きな影響を与えると考えている生成AIの領域は次のとおりです。

• 検索とナレッジ管理
  
• バーチャルアシスタント/チャットボット
  
• コンテンツ生成

エージェントAI：エージェントAIは顧客サポートに最も大きなインパクトを与えると予想されていますが、サプライチェーン管理、研究開発、ナレッジ管理、サイバーセキュリティなどのユースケースも特に高い可能性を秘めています。私たちがインタビューした企業は、複数の機能にわたって自律型 AI エージェントを導入しています。

• ある金融サービス企業は、ビデオ会議から会議内容を自動的に記録し、参加者に次のステップをリマインドするためのコミュニケーションの下書きを作成し、フォローアップを追跡するためのエージェントワークフローを構築しています。
  
• ある航空会社は、フライトの再予約や手荷物の経路変更など、最も一般的な取引を顧客が完了できるように AI エージェントを活用し、人間のエージェントがより複雑な問題に対応できるようにしています。
  
• あるメーカーは、AI エージェントを使用して新製品開発の取り組みをサポートし、AI を活用してコストや市場投入までの時間などの競合する目標間の最適なバランスを見つけています。
  
• 公共部門では、AI エージェントが労働力不足を補うために活用され、人間の労働者と協力して重要なプロセスを完了しています。

フィジカルAI：フィジカル AI アプリケーションは、幅広い産業および商業の環境にわたります。フィジカル AI の一般的なユースケースは次のとおりです。

• 組立ラインにおける協働ロボット（COBOTS）
  
• 自動対応機能を備えた検査ドローン
  
• ロボットピッキングアーム
  
• 自律フォークリフト

特に製造、物流、防衛の分野では導入が進んでおり、ロボット工学、自律走行車、ドローンがすでに業務の変革に取り組んでいます。

AI がパイロットから拡大へと移行するにつれ、ガバナンスは、スケーリングが成功するか、行き詰まるかの違いを生みます。上級管理職が AI ガバナンスを積極的に形作る企業は、技術チームだけに作業を任せる企業よりもはるかに大きなビジネス価値を実現します。真のガバナンスでは、監督を全員の役割に組み込むことで、AI が処理するタスクが増えるにつれて、人間が積極的な監督を担うことです。

自律システムは、データとサイバーセキュリティのガバナンスの必要性も高めます。組織は、人間が制御を維持すべき領域、自動化された意思決定の監査方法、システム動作のどの記録を保持すべきかを定義する必要があります。

規制の面では、効果的なガバナンスは、並行する「影」の機能ではなく、既存のリスクおよび監督構造と統合されます。高リスクのアプリケーションを特定し、責任ある設計慣行を実施し、必要に応じて独立した検証を確実に行うことに重点を置いています。先進的な組織は、変化する法的要件を積極的に監視し、安全性、公平性、コンプライアンスを実証できるシステムを構築します。

データ面では、従来のデータとインフラアーキテクチャでは、リアルタイムの自律型 AI を支えることはできません。AI の機能がソフトウェアを超えてデバイス、機械、エッジロケーションにまで拡張されるにつれて、組織は自社の技術基盤が潜在的なフィジカルAI導入を支える準備ができているかどうかを評価する必要があります。近代化により、「生きた」 AI基盤、つまりビジネスや規制の変化に動的に適応する組織全体のリアルタイムシステムを構築する必要があります。

レポートで取り上げられている主要なアイデア:

• リーダーは、あらゆるタイプのデータを安全に接続、管理、統合するモジュール式のクラウドネイティブプラットフォームを実現しています。ドメイン所有のデータ製品でサイロ化を打破し、プライバシー、主権、セキュリティを設計段階から組み込みながら、品質、相互運用性、系統に関するエンタープライズ標準を適用します。
  
• 統一された信頼できるデータ戦略は不可欠です。先進的な組織は、運用、経験、外部のデータフローを統合し、新たな AI ニーズを予測する進化したプラットフォームに投資します。

調査対象のリーダーによると、従業員のスキル不足が AIを既存のワークフローに統合する上で最大の障壁となっています。組織が AI人材戦略を調整する主な方法は次のとおりです。

• より広範な労働力を教育し、AIの全体的なリテラシーを高める（53％）
  
• アップスキルおよびリスキリング戦略の設計と実装（48％）
• 目標とする人材獲得レベルを評価し、AIイニシアチブを推進するための専門人材を採用する（36％）
  
• キャリアパスとキャリアモビリティ戦略の再設計（33％）
  
• 予想されるスキルの供給と需要の変化を評価する（30％）
  
• AI活用のための成果に基づくインセンティブの提供（30％）
  
• AI活用に起因する新たなパターンに基づいて組織を統合または再構築する（30％）
  
• 従業員の信頼とエンゲージメントの測定（30％）
  
• フルタイム、契約社員、ギグワーカーのバランスの変化（19％）

ほとんどの企業は従業員の教育に重点を置いていますが、役割、ワークフロー、キャリアパスを再構築している企業ははるかに少ないです。最も成功している組織は、人間の強みと AI の能力をシームレスに組み合わせて業務を再考し、両面を最大限に活用できるようにしています。AI 運用マネージャー、人間と AI のインタラクション スペシャリスト、品質管理担当などの新しい役割は、より深い変化を示しています。つまり、AI は今や、仕事の組織化における構造的な要素となっているのです。先進的な組織では、AI がエンドツーエンドで実行できるワークフローを効率化し、人間は判断、例外処理、戦略的な監督に集中します。目標は、人間に取って代わったり、単に人間を支援することではなく、人間と AI の間に補完的な協力関係を構築し、組み合わせた成果がどちらか一方が単独で達成できるものを上回ることです。

AI が日常的な実行タスクを吸収するにつれて、組織構造はフラット化し始めています。一部の企業では、システムと労働力の設計が共に進化するように、テクノロジーと人材リーダーシップの機能を統合しています。AI 変更管理のペースは業界によって異なりますが、方向性は一貫しています。役割、スキル、キャリア パスは単純に調整するのではなく、再構築する必要があります。組織は、従来のプロセスに AI を組み込むのではなく、AI セントリックなアプローチを採用し、業務を全体的に再設計する必要があります。