要点まとめ
- 壁は技術よりも組織・ROI・AI過剰
- 権限なきAI優先指示の限界
- 一つのユースケースから逆算する
- 今週:AI課題一つのデータ権限を確認
キャピタル・ワン・ソフトウェア(Capital One Software)の製品責任者は、企業のAI普及を妨げる要因として、技術よりも組織運営、ROIの捉え方、AI過剰を挙げました。2026年10月27日に公開されたCIO Diveのインタビューで、プラシャント・プラーラド(Prashant Prahlad)製品担当上級副社長(SVP)は、多くの企業にとって技術的な検討事項はAI導入計画の中で最も小さな問題の部類に入ると述べました。彼が製品管理を率いる企業向けB2Bソフトウェア事業は、顧客のデータをAI普及に向けて整備し、データ移行やクラウド移行を支援しています。彼は顧客に対し、組織内で合意を形成し推進力を得る方法をよく助言していると語りました。
AI普及を阻む3つの要因とは
プラーラドは、組織のデータ基盤がAIをどこまで普及させられるかの土台になると強調しました。ここ数年プロジェクトの失敗率が上昇した原因も、技術的な限界ではなくデータ準備不足にあったと述べました。その上で、彼がAI導入計画を損なう要因として挙げた3つは次の通りです。
- 組織運営：「AI優先」という指示は下りてきても、その指示を実行する権限がない組織が多いと彼は述べました。こうした組織は、異なるインセンティブを持つ複数の集団を一つにまとめようと苦労することが多いと付け加えました。
- ROI：ROIにおいて難しいのは測定を試みること自体ではなく、正確な数値を読み取れるよう必要な基盤をすべて整えることだと述べました。
- AI過剰：多くのベンダーが幅広い効果を約束して押し寄せてくるが、既存製品をAIに対応させて整備する方が良い選択であることが多いと述べました。AIがあちこちで乱立する過熱ぶりのせいで、中央チームが雑音の中からシグナルを見分けることが非常に難しくなっているというのが彼の指摘です。
CIO Diveは同記事で、従業員は上位の役職者よりもAIを不信視しており、制御権がないという理由から自律システムに対してより大きな個人的リスクを感じていると伝えています。AI支出をまだ正当化できていない企業が大半であり、これらの企業はきちんと検証するためにはAIシステムを実運用に投入し、自社の機密データをモデルに提供する必要があると述べているとも記しています。CIOは取締役会に価値を報告するよう求められていますが、大半はまだAIからコスト効率や生産性よりも、インサイトの抽出や意思決定支援の効果をより多く得ていると記事は説明しています。
どこから始めるか：一つのユースケース
プラーラドは、まず一つのユースケースでAIを試してみることで、普及に何が必要かを多く学べると述べました。彼が示した方法は次の通りです。
- 複数部門の専門家で「タイガーチーム」を編成し、データを洗い出して試験します。彼はこれが良い出発点だと述べました。
- ITチームが一つのユースケースを定め、そこから逆算して進めます。
- 例えば組織の一部にチャットボットを一つ導入し、その事例を取り巻くデータの準備状況・ガバナンス・セキュリティ要件を分析します。
プラーラドが紹介した最近の顧客企業は、この方法でデータを点検する過程で、中央のデータ戦略が存在しないことに気づき、7つの事業部門のデータ管理を一つにまとめるチームを新設しました。彼は、組織を一つの方向にまとめることには明らかな課題があるものの、一つのユースケースが抜け落ちている部分を理解する上で実際に役立ったと述べました。
彼は、データ・AI普及の準備における出発点は組織ごとに異なり、技術チームの規模が大きいからといって自動的に先行しているわけではないと述べました。その出発点はAI導入の意図性とこれまで受けてきた指示に左右されるものであり、AIの先頭を走っていると予想された機関も、思ったほど先行していなかったと彼は語りました。
韓国企業へのAX示唆
韓国国内でAX課題が経営陣の指示から始まった場合、まずはその指示とともに何が与えられたのかを確認する必要があります。プラーラドが述べた通り、AI優先の指示だけで権限が伴わなければ、異なるインセンティブを持つ部門を一つにまとめることは困難です。指示に予算、データアクセス権、部門間調整の権限のいずれが含まれているかを確認することが出発点となります。
IT人員が多くない組織であれば、彼が技術チームの規模よりも導入の意図性と指示を重視した点に注目する価値があります。事業部門の少ない組織は、7つの事業部門をまとめた顧客企業の事例をそのまま踏襲するよりも、一つのユースケースに必要なデータがどの部門にあり、誰が管理しているかを整理することから始められます。導入検討リストに新規ソリューションのみが挙がっている場合は、既存システムをAIに対応させて整備する案も合わせて比較検討する順序が妥当です。ただし、データ基盤を強調している点については、彼が顧客のデータ整備を支援する事業の製品責任者であるという立場も踏まえて読むことが、バランスの取れた理解につながります。
今週確認すべきことは一つです。進行中のAI課題を一つ選び、その課題に必要なデータがどこにあり、そのデータを取り出す権限を誰が持っているかを書き出してみてください。