「AIが確実に成果を出す」と答えた経営幹部はわずか35％ 導入から“依存”に進めない理由：Industry Dive

AIが常に成果を出し信頼できると答えた経営幹部は35％にとどまる。課題解決には人による監督体制と、ビジネス成果に基づく評価指標の確立が必要だ。

[Makenzie Holland，CIO Dive]

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筆者紹介：マッケンジー・ホランド（Makenzie Holland）（「CIO Dive」シニアニュースライター）

2015年に米国インディアナ州立大学ブルーミントン校でジャーナリズムの学士号を取得。米連邦政府の技術政策担当記者、『Wilmington StarNews』記者、『Wabash Plain Dealer』記者（犯罪・教育担当）を経て現職。

　米調査会社のHFS ResearchとインドのITサービス大手TCS（タタ・コンサルタンシー・サービシズ））が2026年8月17日（現地時間、以下同）に発表したレポートによると、企業がAIの単なる導入から高度な活用へと段階を進める際、経営幹部はAIの成果を証明することに苦労している（注1）。同レポートは米国とカナダのC-suite（経営幹部）およびテクノロジー担当幹部100人超を対象に調査したものだ（編注1）。

（編注1）HFS Research公式サイトによると、調査対象は米国・カナダのC-suiteおよびテクノロジーリーダー101人。

　同レポートによると、回答者の3人に1人が、「AIが常に意図した成果を上げ、管理下にあり、規制当局・顧客・経営陣の信頼を得ている」と回答した。一方で、経営幹部の4人に1人は「テクノロジーを全社規模に拡大するために必要なガバナンスと管理体制が整っている」と回答したが、重要業務を任せられるほど自律型AIを信頼しているのは6人に1人にとどまった。

　「ここ数年、私たちはこれらのツールを導入できるかどうかを問い続けてきた。より難しい問いは、それらに頼ることができるかどうかだ」。HFS Researchのエグゼクティブリサーチリーダーであるダナ・ダーヘル氏は「CIO Dive」にこう語った。

AIへの「依存」を阻む3つの要因

　AIをどこまで信頼して業務に組み込めるのかが問われるようになり、AIへの支出増加や従業員のAI活用の遅れ、規制政策の変化などを背景に、経営幹部は導入に対してより慎重なアプローチを取り始めている。

　SAPが2026年7月に発表したレポートによると、AIは従業員が洞察を得たり顧客とつながったりするのに役立っているものの、必ずしも時間やコストの節約につながっているわけではないという。価格設定モデルのばらつきやベンダーの乱立が、コスト面での課題を生み出している。

　従業員のAIツールに対する理解不足も、企業がより実用主義的なAIアプローチを採用する要因の一つとなっている。米調査会社のForresterの調査によると、ナレッジワーカー（知識労働者）のうちAIを高度に理解しているのはわずか16％だった（編注2）。

（編注2）Forresterの「AIQ 2.0」調査による。

「ヒューマンインザループ」がAI信頼性のカギ

　HFS Researchのレポートによると、AIに対する信頼と安心感は、人間が意思決定プロセスに関与する「ヒューマンインザループ」（HITL）の運用モデルを採用した場合に最も高まるという。同レポートは、信頼性の高いAIを持つことは全ての障害を防ぐことを意味するわけではないが、「企業が障害をどれだけ迅速に検知、説明、制御できるかによって決まる」と述べている。

　ダーヘル氏によると、責任範囲と信頼レベルを明確に定めた「ヒューマンインザループ」戦略は、信頼性の高いAIを構築し、事業の中断を管理する上で極めて重要だという。

　「担当者を教育し、何に対して責任を負うのかを見極める必要がある」（ダーヘル氏）

　ダーヘル氏によると、信頼できるAIシステムを構築するには、人間の責任と監督に関する明確な戦略を持つことに加えて、AIがもたらすビジネス成果に基づいて評価する必要があるという。しかし、報告書によると、稼働時間や精度といった技術的な指標は、ビジネス成果よりも頻繁に追跡されている。

　最後に、AIが複雑化するにつれて、経営幹部がAIの意思決定プロセスを説明することが難しくなってきている。AIの信頼性を確保するには、ガバナンスが不可欠になるとダーヘル氏は述べた。

　「仕事や生活のあらゆる場面でAIの導入を求められている一方で、AIがどのように回答を導き出しているのか私たちが理解できていないため、信頼を巡る非常に大きな緊張が生じている」（ダーヘル氏）

出典：Executives put the spotlight on AI's reliability issue（CIO Dive）

（注1）Is your AI reliable enough to be trusted?（HFS Research）

（注2）For enterprises, the cautious AI era has begun（CIO Dive）

（注3）Enterprise AI investments underperform on ROI, savings（CIO Dive）

（注4）AIQ 2.0: Employees Still Aren't Ready To Succeed With Workforce AI（Forrester Research）

（注5）Enterprises want agentic AI, but a lack of uniform governance leaves projects vulnerable to failure（CIO Dive）