기업들의 AI 투자가 빠르게 늘고 있지만、実際の業績改善につながったと答えた企業はまだ多くないことが明らかになった。グーグルクラウドのNext 2026会場での診断は明確だった。今、企業のAIの核心課題は技術導入そのものよりも「誰が責任を持ち、どう組織を動かすか」にある。マッキンゼーのスートシ・パディ(Asutosh Padhi)シニアパートナーは、最近の調査でAIプロジェクトの約90%が明確な事業価値を生み出せていないと評価されていると述べた。彼は最高経営責任者(CEO)や最高財務責任者(CFO)が共通して「IT支出は増え続けているが、収益性は全く不明確だ」と悩みを打ち明けていると説明した。パディは、この問題は単なる技術的な限界ではなく、経営陣の所有権の欠如から始まると見ている。AIが全社戦略の中心議題ではなく、最高情報責任者(CIO)やデータ分析責任者に委ねられた瞬間、成果創出が難しくなるというのだ。彼は、CEOやCFOにAIの進捗状況を尋ねたときに、他の役員に目を向ける組織であれば、実質的にすでに方向性を失っていると指摘した。マッキンゼーの調査によると、AI投資による実質的な利益増加を経験したと答えた企業は約39%にとどまった。これは、多くの企業がまだ「全社的な成果」には到達していないことを意味している。背景には複雑に絡み合ったデータ環境もある。複数の時期に導入された全社資源管理(ERP)システム、買収後に統合されていないデータ、部門ごとに分断された情報構造がAI活用を妨げていると説明されている。簡単な課題よりも核心的な問題からパディは、多くの企業が犯す誤りとして「簡単な課題から始めるアプローチ」を挙げた。表面的には迅速な成果を出せる小規模なパイロットを何十も回しても、組織全体に浸透しなければ意味のある変化にはつながらないというのだ。むしろ最も難しく重要な事業課題から取り組むことで、組織の関心と資源が集中し、変革管理と能力強化も同時に進むと強調した。彼は、企業価値に直接影響を与える課題をまず解決すべきだと述べた。逆に、単純な活用事例は成功しても、組織内で「片手間の実験」とみなされて拡大の推進力を得にくいと診断した。AI投資が多くても成果がぼやける理由はここにあると解釈している。マッキンゼーの解決策とリーダーシップの変化マッキンゼーは解決策として「AI管理運用体制」を提案した。これは、CEOから現場の実務者まで常に連結された構造の中でAIを業務フローに内在化し、より迅速な意思決定を可能にする運用方式だ。特に、コア事業構造をデジタルツインの形で精緻に構築した企業は、新製品のリリースサイクルを70%以上短縮できるとパディは主張した。彼は、今後のリーダーシップ基準も大きく変わると予測している。まず、経営陣が技術を直接理解しなければならず、外部や実務部門に任せきりにしてはならないと強調した。さらに、実行速度と人間的判断力が重要になると見ている。情報はより簡単に得られるが、その情報をどう使い、どんな決定を下すかは、結局のところ共感、親切さ、判断力といった人間固有の能力に左右されると説明した。この発言は、グーグルクラウドが「エージェント型インフラ」の全面拡大に乗り出したタイミングと重なり、より注目を集めている。市場ではAI投資競争が続く中、実際の勝負はモデルの性能よりも組織運営とリーダーシップにかかっているとの評価が出ている。結局、この技術サイクルの真の問いは「AIを導入したか」ではなく、「AIを経営システムにしたか」に近づいている。
AI投資増加も成果は曖昧……マッキンゼー：「技術よりも経営層の問題の方が大きい」
기업들의 AI 투자가 빠르게 늘고 있지만、実際の業績改善につながったと答えた企業はまだ多くないことが明らかになった。グーグルクラウドのNext 2026会場での診断は明確だった。今、企業のAIの核心課題は技術導入そのものよりも「誰が責任を持ち、どう組織を動かすか」にある。
マッキンゼーのスートシ・パディ(Asutosh Padhi)シニアパートナーは、最近の調査でAIプロジェクトの約90%が明確な事業価値を生み出せていないと評価されていると述べた。彼は最高経営責任者(CEO)や最高財務責任者(CFO)が共通して「IT支出は増え続けているが、収益性は全く不明確だ」と悩みを打ち明けていると説明した。
パディは、この問題は単なる技術的な限界ではなく、経営陣の所有権の欠如から始まると見ている。AIが全社戦略の中心議題ではなく、最高情報責任者(CIO)やデータ分析責任者に委ねられた瞬間、成果創出が難しくなるというのだ。彼は、CEOやCFOにAIの進捗状況を尋ねたときに、他の役員に目を向ける組織であれば、実質的にすでに方向性を失っていると指摘した。
マッキンゼーの調査によると、AI投資による実質的な利益増加を経験したと答えた企業は約39%にとどまった。これは、多くの企業がまだ「全社的な成果」には到達していないことを意味している。背景には複雑に絡み合ったデータ環境もある。複数の時期に導入された全社資源管理(ERP)システム、買収後に統合されていないデータ、部門ごとに分断された情報構造がAI活用を妨げていると説明されている。
簡単な課題よりも核心的な問題から
パディは、多くの企業が犯す誤りとして「簡単な課題から始めるアプローチ」を挙げた。表面的には迅速な成果を出せる小規模なパイロットを何十も回しても、組織全体に浸透しなければ意味のある変化にはつながらないというのだ。むしろ最も難しく重要な事業課題から取り組むことで、組織の関心と資源が集中し、変革管理と能力強化も同時に進むと強調した。
彼は、企業価値に直接影響を与える課題をまず解決すべきだと述べた。逆に、単純な活用事例は成功しても、組織内で「片手間の実験」とみなされて拡大の推進力を得にくいと診断した。AI投資が多くても成果がぼやける理由はここにあると解釈している。
マッキンゼーの解決策とリーダーシップの変化
マッキンゼーは解決策として「AI管理運用体制」を提案した。これは、CEOから現場の実務者まで常に連結された構造の中でAIを業務フローに内在化し、より迅速な意思決定を可能にする運用方式だ。特に、コア事業構造をデジタルツインの形で精緻に構築した企業は、新製品のリリースサイクルを70%以上短縮できるとパディは主張した。
彼は、今後のリーダーシップ基準も大きく変わると予測している。まず、経営陣が技術を直接理解しなければならず、外部や実務部門に任せきりにしてはならないと強調した。さらに、実行速度と人間的判断力が重要になると見ている。情報はより簡単に得られるが、その情報をどう使い、どんな決定を下すかは、結局のところ共感、親切さ、判断力といった人間固有の能力に左右されると説明した。
この発言は、グーグルクラウドが「エージェント型インフラ」の全面拡大に乗り出したタイミングと重なり、より注目を集めている。市場ではAI投資競争が続く中、実際の勝負はモデルの性能よりも組織運営とリーダーシップにかかっているとの評価が出ている。結局、この技術サイクルの真の問いは「AIを導入したか」ではなく、「AIを経営システムにしたか」に近づいている。