- McKinsey の評価では、AI が運用プロセスに完全に統合されている「AI 成熟型」と見なされる企業はわずか 1% であり、ほぼすべての企業が AI に投資しているにもかかわらずです。
- Gartner は、適切な戦略とガバナンスの欠如により、エージェント型 AI (agentic AI) プロジェクトの 40% 以上が 2027 年末までに中止されると予測しています。
- 核となる要素は技術だけでなく「人」です。適切な人材を採用し、トレーニング、成長の機会、学習を奨励する文化的な環境を通じて才能を維持することです。
- Microsoft の調査によると、リーダーの 82% が AI スキルを不可欠だと考えていますが、従業員の 60% が必要な知識を欠いています。したがって、AI リテラシー（AI fluency）は経営層（C-suite）から最前線の従業員にまで広がる必要があります。
- AI を技術チーム内に孤立させてはいけません。4E フレームワーク（Evangelism（啓発）、Enablement（可能化/トレーニング）、Enforcement（実行/責任と目標）、Experimentation（実験/迅速なテストとイノベーション））に基づいて AI エクセレンスセンター（CoE）を構築します。
- ガードレール（guardrails）を構築する必要があります。倫理、公平性、透明性、コンプライアンスに関するガイドラインを設定し、同時に公平性テスト、フィードバックメカニズム、継続的な監視を適用します。
- 自動化の乱用を避ける：AI は人間の能力を補強するために使用されるべきであり、反復作業を解放しますが、人間だけが提供できる知識とコンテキストに焦点を当て続ける必要があります。
- 管理すべきリスク：AI は幻覚（hallucination）、モデルの劣化、法的および評判の問題を引き起こす可能性があります。解決策は、監視、監査証跡（audit trail）、積極的なフィードバックループです。
- キャリア開発を明確でアクセスしやすくする：使用事例を共有し、技術職と非技術職の両方にワークショップと実践的なツールを提供し、卓越した功績を表彰します。
- 成功する AI 構造に必要な 5 つの基盤：スキル評価、直接的な責任を負う個人の設定、実験を受け入れる文化の変革、フィードバックループの維持、そしてカスタマーゼロ（customer zero）モデルの採用（企業が市場に投入する前に、自社で開発した製品またはソリューションの最初の顧客になること）。
📌 真に AI 成熟型の企業はわずか 1% であり、エージェント型 AI プロジェクトの 40% が 2027 年までに失敗すると予測されています。成功の秘訣は技術だけでなく「人」にあります。全社的な AI リテラシーの普及、AI エクセレンスセンターの構築、AI 使用時の保護措置の設定、自動化の乱用回避が必要です。成功する AI 構造に必要な 5 つの基盤は、スキル評価、直接的な責任を負う個人の設定、実験を受け入れる文化の変革、フィードバックループの維持、そして顧客ゼロモデル（企業が市場に投入する前に、自社で開発した製品またはソリューションの最初の顧客になること）の採用です。
