2025 年後半の時点で、 88% の組織 少なくとも 1 つのビジネス機能で AI を使用している企業は、2023 年のわずか 55% から増加しています。しかし、これは事実ですが、組織全体で AI を完全に拡張しているのは 7% のみで、62% はまだ実験中または試験運用中です。ほとんどの企業は AI とともに漂流しています。ツールを使用しているのは、ツールが一貫した戦略の一部であるからではなく、入手可能または流行しているからです。
AI の波が過ぎ去ることを期待する人もいるかもしれませんが、真実はその逆で、AI は今後も存続します。 AIを導入しない企業は遅れを取る可能性が高い。しかし、意図的に構築している企業は前進するだろう。
ガートナーは予測します 2028 年までに、持続的な AI ファースト戦略を持つ組織は、他の組織よりも 25% 優れた業績を達成するでしょう。 2026 年に入ると、漂流から構築へ移行するための窓が閉まりつつあります。 AI があなたの業界を再構築することは確かです。唯一の問題は、あなたがその変化を導くのか、それともそれに反応するのかということです。
なぜ戦略は待てないのか
多くの組織は依然として AI 戦略の必要性に疑問を抱いています。彼らは直接の応用例を考えておらず、未知のことを懸念しており、AI はコーディングのみに使用されると考えています。
しかし、AI はすでに従来のテクノロジーをはるかに超えた業界に組み込まれています。たとえば医療分野では、AI システムはすでに脳卒中患者の脳を次のように検査することができます。 人間の専門家の2倍の精度 放射線科医が見逃すてんかん病変を検出します。教育においては、 高等教育機関の 57% デジタル加速とパーソナライズされた学習のために AI を優先しています。
ここに不快な真実があります。AI 戦略を導入しているかどうかに関係なく、組織はすでに AI を使用しています。多くの従業員が AI ツールを使用して業務を遂行しています。明確なプロトコルに従って承認されたツールを使用している企業もあります。独自のデータを ChatGPT の無料版に貼り付け、結果をやみくもにコピーする人もいます。
戦略がない場合、2 つの問題が生じます。まず、従業員が AI を使用すると、セキュリティ上の脆弱性、コンプライアンス上の問題、そして現在「作業場第二に、AI を使用すべき従業員は、どのツールが承認されているかを知らないため、または AI に取って代わられることを恐れているため、AI を使用していないのです。
戦略は両方の問題を解決します。ガードレールを確立しながら、AI の使用を価値創造に向けます。これは、従業員が不安を能力に変えるのに役立ちます。そして最も重要なことは、組織内で良い仕事が何を意味するのかを意図的に再定義していることです。なぜなら、あなたが認めるか否かにかかわらず、AI はすでに役割を再定義しているからです。
2026 年に向けた 3 つの戦略的責務
意図的な AI 戦略を構築するには、ホームページで「当社は AI ファーストです」と宣言するだけでは不十分です。それには、次の 3 つの主要な側面にわたる構造の変更が必要です。
1. AI をイノベーションではなくインフラストラクチャーとして扱います。
組織が犯す最初の間違いは、AI をセンター オブ エクセレンスのような特別なものとして扱うことです。この考え方は、AI が周辺的なものに留まることにつながります。
代わりに、AI は電子メールと同じくらい目立たず、Slack チャネルと同じくらい不可欠なインフラストラクチャになる必要があります。経営陣は、人員削減ではなく、より価値の高い仕事に人的労力を振り向けるために、自動化するプロセスを積極的に特定する必要があります。 AI が日常的なタスクを処理すると、従業員は実際にビジネスを前進させる複雑で創造的かつ戦略的な作業に集中できます。
この変化は文化の変化から来ているに違いありません。ソフトウェア エンジニアは、デフォルトで AI コーディング アシスタントを利用する必要があります。財務チームは、AI がリアルタイムで異常を報告すると想定する必要があります。サポート チームは、AI が基本的な質問に対処することを期待する必要があります。目標は、AI が毎日の仕事の進め方に組み込まれているため、AI を印象的ではなく目に見えないものにすることです。
2. AI コンピテンシーのベースライン基準を確立します。
バージョン管理ができないエンジニアは雇わないでしょう。 AI コーディング ツールを効果的に使用できないエンジニアを雇用すべきではありません。
AI によって日常的なコーディング作業が効率化されるにつれ、ソフトウェア開発者の役割も進化しています。 AI ツールを使いこなす開発者は、アーキテクチャ、複雑な問題解決、および深い文脈の理解を必要とする作業 (AI では処理できない作業) に集中できます。そうしない開発者は、ペースを維持するのに苦労するでしょう。
ベースライン標準があるからといって、誰もが AI 研究者になる必要があるというわけではありません。それは、AI が得意とするタスク、効果的なプロンプトの作成方法、AI の出力を検証する方法、AI の推奨事項をいつ上書きするかを理解するなど、基本的な能力を確立することを意味します。これらには、採用基準、新人研修要件、トレーニング義務、昇進に関する考慮事項が含まれます。
あるいは、組織内のスキル格差が拡大し、その結果、AI を受け入れたチーム メンバーの生産性が向上する一方、基本的なことに苦労していないチーム メンバーが生じる可能性があります。
3. 事故が起こる前にガードレールを設置します。
AI は組織に革新的な生産性と効率性の向上をもたらします。また、著作権侵害訴訟、データ漏洩、事実として提示される幻覚情報、セキュリティの脆弱性など、深刻なリスクも生じます。問題は、これらのリスクが存在するかどうかではなく、それらに積極的に対処するか、それとも事後的に対処するかです。
反応的であることはコストがかかります。それは、顧客からの苦情からデータ漏洩について知ること、法的脅迫によって著作権問題を発見すること、または事後的に外部モデルのトレーニングに独自のコードが使用されていることを発見することを意味します。
プロアクティブであるということは、どの AI ツールが承認されるか、AI ツールと共有できるデータは何か、AI によって生成された出力をどのように検証するか、ポリシーに違反した場合はどうなるかなど、明確なポリシーを今から確立することを意味します。そのためには、AI の使用方法だけでなく、組織のリスク許容度の範囲内で責任を持って AI を使用する方法について従業員をトレーニングする必要があります。
ガードレールは、適切に設計および実装されていれば、AI の使用を制限するものではなく、AI を大規模に安全に有効にするものです。
追いかけるのではなく構築する
AI ファーストになるには、どのような種類の変革も困難であるため、難しいと感じる変更が必要です。しかし、AI 機能を既存の業務に導入することに投資している組織は、仕事のやり方を根本的に再設計しています。
MacPaw では、AI をアドオンやトレンドとして扱うことはありません。これは、当社が製品を構築し、顧客をサポートし、会社として運営する方法の基礎です。 AIが流行ったからそうなったわけではありません。これは、AI を最も早く、最も深く統合した企業には、競合他社が簡単には真似できない複合的な利点があると認識しているためです。
2026 年と 2025 年の違いは、AI ツールの増加ではありません。むしろ、どの組織が漂流をやめて構築を始めたかが重要になるでしょう。あなたが今実行する戦略によって、あなたがどのカテゴリに属するかが決まります。
MacPaw AI ディレクター Volodymyr Kubytskyi 著