事業運営は常に困難を伴うものですが、現代のリーダーたちはAI統合という新たな大きな課題に直面しています。2026年までに、派手なAIデモの熱狂は冷め去りました。今、真に問われているのは、AIをいかに印象的に見せるかではありません。運用を破綻させたり、顧客の信頼を失ったりすることなく、いかに実際のシステムで機能させるかという点です。

あなたはAIの実験段階から脱却し、信頼性が高く、拡張可能なAIシステムを確立することに苦戦していませんか？

この記事では、Duc Doba（Tokyo Techies CEO）、Masaya Mori（博報堂DYホールディングス）、Masahiro Chaen（デジライズ）が参加した経営者向け円卓会議に基づき、AI導入の次のフェーズに関する地に足の着いた視点を提供します。この円卓会議では、AIの初期の「導入」への熱狂は壁にぶつかり、運用可能にすることが求められているという点で意見が一致しました。

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本記事では、AIを運用可能にするための4つの不可欠な柱を学び、シンプルな実験から回復力のあるエンドツーエンドのAIワークフローへの移行を実現する方法をご紹介します。

AIを単に「導入する」という初期の試みは行き詰まり、今こそ運用を開始する時です。真の目標は、AIを日常のビジネス運用の中で信頼性をもって機能させることです。Duc Doba氏は円卓会議で次のように述べました。

「2026年は、印象的だったAIデモを作成することから、現場で効果的に機能するAIワークフローを実際に確立することへの移行を示す年になると信じています。」

この移行を乗り切るために、組織は以下の4つの重要な柱に焦点を当てる必要があります。

‍1. 20%ルール：なぜリーダーは技術的であり続ける必要があるのか

• 結論： 多くのCEOはAI戦略をIT部門に完全委任しがちですが、リーダーシップは現場の作業に携わり続ける必要があります。
• 理由： AIに対する「盲信」を防ぎ、エラーに対する脆弱性をなくすためには、リーダーがエンジニアの考え方を理解する必要があります。
• 事例： Duc Doba氏は、AIの誇大宣伝と生産現場の現実を区別できるように、今でも時間の20%を開発に費やし、実際に機能するものだけを会社が拡張できるようにしています。

2. APIで「神経系」を構築する

• 結論： 多くの企業はAIモデルに焦点を当てていますが、Duc氏はより大きな問題はインフラストラクチャ、具体的には明確なAPI（デジタルコネクタ）の欠如であると指摘しています。
• 理由： AIモデルは行動を起こせなければ役に立ちません。APIファーストのアプローチがなければ、AIは「手足のない脳」のようなものです。
• 行動： 企業は、AIがツール間でデータを安全に移動できる接続システムを構築する必要があります。これらの接続が整って初めて、高品質を維持しながらAIツールを迅速に構築する次のステップに進むことができます。

3. スピードと品質のバランス

• 結論： AIを成功裏に拡張するには、スピードと信頼性のバランスを取る必要があります。
• 理由： スピード（ベトナムなどの文化で一般的）は迅速な反復を可能にしますが、大企業の厳格なニーズを満たせない場合があります。信頼性（日本などの文化で一般的）はリスクを軽減しますが、進捗を遅らせる可能性があります。
• 事例： Tokyo Techiesでは、Duc氏はベトナムの迅速な実行力と日本の高品質基準を組み合わせ、ユーザーの信頼を得ながら迅速に動くエンタープライズAIシステムを構築しています。

4. 「人間のガードレール」を実装する

• 結論： 最終的な意思決定権限は人間に委ねられなければなりません。AIと安全に共存するためには、明確なガードレールが不可欠です。
• 理由： 最終的なループから人間を取り除くと、「AIの均質化」のリスクが高まり、独自のブランドの優位性や主要なセーフティネットが失われます。AIには感情的知性や物理的な制約の理解が欠けています。
• 原則： AIは意思決定をサポートすべきですが、最終的な結果については常に人間が責任を負う必要があります。

AI運用への移行におけるベストプラクティス

柱を超えて、AIを拡張するには明確な運用ルールが必要です。

• トレーサビリティを優先する： AIの回答を見るだけでなく、その回答に到達するために使用された手順を確認できるようにします。
• 接続性に焦点を当てる： 単独で動作するツールを避け、システムを接続して、すべてのワークフローが最初から最後までスムーズに動作するようにします。
• AIは効率化に、戦略は人間に： AIにはデータ処理とルーティンタスクを任せ、アイデアや重要な意思決定については経験豊富なチームが担当し続けます。

まとめ 

AIの次のフェーズでの成功は、プロンプトの品質ではなく、ワークフローの回復力によって測定されます。AIをシンプルなデモからエンドツーエンドの運用に移行するには、トレンドを追うことから、日々の運用をサポートする強力で信頼性の高いシステムを構築することへのシフトが必要です。AIは拡張を容易にしますが、リーダーシップが運用を安全にします。

‍結論： あなたの組織は、デモ作成を止め、信頼できるAIワークフローの構築を始める準備ができていますか？運用を開始すべき時は今です。

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