専門家の9割がAI導入不足と指摘、活用強化の方向性を示す

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ZDNET の主要ポイント

• プロフェッショナルは、AI が期待通りの価値を生んでいないと信じている。
• 多くの組織がツール過多に悩まされている。
• 明確なユースケースに焦点を当てて、成果の向上を図るべきだ。

グローバルなコンテンツおよびテクノロジー企業であるトムソン・ロイターが発表した「2026 プロフェッショナルの未来レポート」によると、従業員の91% が自社の AI 活用は期待される価値達成に至っていないと回答している。

トムソン・ロイター社の最高経営責任者（COO）であるケルスティ・ロス氏は、ZDNET に対してこう語っています。複数の業界から集めた 1,800 人の専門家を対象としたグローバル調査に基づくこの研究では、AI への野心と現実の間に広がる格差が浮き彫りになりました。これは今や、極めて重要な課題となっています。

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18 ヶ月前は、従業員たちが AI の実験に意欲的で、上司たちもその探求を支援することに熱心でした。しかし現在は状況が一変しています。専門家は AI を利用してトークンを大量消費しており（token-maxing）、上司たちは IT 請求書の増加傾向を懸念しています。

MIT の研究では、AI プロジェクトの 95% が価値を生み出せていないと示唆されており、企業が腰を引いているのも当然のことです。

AI は極めて断片化され、分断されている

「人々はようやく、これらの技術には多額の費用がかかること、そしてまだ明確な価値が見えていないことに気づき始めています」と、ロス氏は述べています。

「こうして議論は、古典的な変化管理の枠組みへと移りました。『確かに技術やツールは揃ったが、本当に業務プロセスや運用方法を変えて効果性を高めているのか？』という問いです。」

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アジェンシー AI モデルや深層調査ツールといった新たな技術は、引き続きビジネス現場に流入し続けています。Boomi の CEO スティーブ・ルーカスが最近 ZDNET に語ったように、現在の AI 全体像は極めて断片化され、分断された状態にあります。

「専門家は今、数年前や数ヶ月前には存在しなかった用語の数々を理解しています。フロンティアモデル、プライベートモデル、ドメインモデル、オープンウェイトモデル、アジェンシーフレームワーク、アジェンシーハーネス、そしてアジェンシーループなどです。」

自社の調査を踏まえ、自身の経験も交えたロスは、AI から価値を生み出す企業や専門家が注力すべき2つの領域を提案しました。それは、根拠に基づいた探求と、堅牢な実用ケースの確立です。

根拠ある探求を支援する

調査に回答した専門家の多くは、AI ツールが果たすべき役割について明確な認識を持っていました。具体的には、「機密データを保護すること（96%）」「権威あるコンテンツに基づいて出力を行うこと（94%）」「説明可能で防御可能な推論を提供すること（90%）」の 3 点が求められています。

しかし、職場で AI を活用している専門家のうち 5 人に 2 人（41%）は、高品質なツールへのアクセス権がないと回答しています。

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調査によると、AI 戦略が存在していても、その実行は遅れがちです。明確な AI 戦略を掲げる企業の専門家のうち、35% は「日々の業務でそのアプローチが視認できない」と回答しています。

ロス氏はこれを「ツールの乱発（ツールブラスト）」と呼んでいます。組織側が明確なビジネス成果を見据えずに、多様な AI サービスを従業員に押し付けるケースです。「与えられたツールは多いが、結局何をすべきなのか分からない」という声をよく耳にします。多くの企業では、従業員がどのツールを使うべきか明確ではありません。その結果、コスト増以外の効果を実感するのは極めて困難になります。

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ZDNET の最近の報道によると、テックアナリストのガートナーは「2027 年までに企業の 40% が自律型 AI エージェントを格下げまたは廃止する」と予測しています。その背景には、AI エージェントが期待通りの価値を生み出せないという懸念があります。

ロス氏は、賢明なビジネスリーダーは、リスクを負いすぎずに専門家が新技術を探索できる余地を与えながら、解決困難な課題に対する実用的な AI ソリューションを模索すべきだと説きます。

彼女はかつてトムソン・ロイターでこの方針を実践しました。同社は生成 AI に対してオープンマインドなアプローチを採用し、

「魅力的なツールがあれば、マーケティング、営業、コーディングのチームに所属するメンバーが試してみたいと思った場合、私たちはそれを許可していました」と語っています。

ロス氏によれば、コスト削減目標を最優先にするのではなく、社員に AI ツールのテストを促し、より良い働き方を見つけられるかどうかを探ることを企業は推奨しています。

「ツールは用意しました。これで何ができるか、再考してください」と私たちは伝えてきました」と彼女は語ります。「もちろん、成果に差があり、支援が必要なチームもあれば、そうでないチームもあります。しかし、現代においてこれらのツールが果たせる役割について考えるよう促したこのアプローチは、私たちにとって非常に効果的でした。」

この戦略の重要な要素として、ロス氏は、どのツールが実際にメリットをもたらすかを明確にし、メリットがない場合は探求を直ちに中止する姿勢の重要性を指摘しました。

「初期段階では、約6週間にわたりあらゆる試みを行いました。チームの機能に応じて、必要なライセンスを取得し、自由に実験できる環境を整えていました」と彼女は説明します。「結果を検証し、成果が良好であれば他チームへ展開し、成果が芳しくない場合は即座に中止して次の課題に取り組みました。このように、初期段階でのアクセスと試行錯誤の重要性は計り知れません。」

堅牢な実運用ケースを定義する

ロス氏によれば、生成AIや自律型AIで先行している企業は、探求段階の成果を実用的なサービスへと昇華させた組織であり、後れを取っている企業はその転換に失敗したところだと言います。

「成功している企業は、今や『よし、このツールを選んだ。これを使ってビジネスプロセスを新しい方式で運用する。そうすれば改善とコスト削減が見込める』と口にするようになりました」と彼女は語り、その直後に重要な注意点を付け加えました。「しかし、多くの企業はまだ遊び場にいるというのが正直なところです。うまくいっている企業は、特定のユースケースに非常に特化しています。」

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トムソン・ロイターでは、特定のユースケースに焦点を当てており、その対象はエンジニアリング、カスタマーサポートとサクセス、マーケティング、編集およびコンテンツ運用、そしてコアテクノロジー運用の 5 つの主要領域です。

「もちろん、すべての人の仕事をより良くしたいと考えていますし、最善を尽くします」と彼女は話しました。「しかし、最も大きな向上が見込めるのはこの 5 つの分野であり、ここが最も注力すべき場所なのです。」

これらの領域では、AI ツールが見つかり、テストされ、展開された後、その有効性が測定されます。

現在、トムソン・ロイターの従業員の 87% が日常業務で AI ツールを積極的に活用しています。組織全体において、成功する生成 AI や自律型 AI（アジェンティック AI）とはどのようなものであり、従業員の日常業務はどのように変化しているのでしょうか？

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ロス氏は、顧客サポートや営業支援の現場を例に挙げます。ここでは従業員が、社内の AI プラットフォーム「Open Arena」や、最先端モデルである Claude を活用できます。

営業担当者の報告書や Salesforce プラットフォームから情報を収集する作業に数時間を費やす必要はありません。承認された AI サービスを利用すれば、質問への回答を数秒で得られるのです。

「新しい世界では、Claude でプロンプトを入力して必要な情報を引き出し、要約を作成させます。そこで重要な機会がどこにあるか、その顧客先に潜在的なリスクはないか、あるいは直近にサポートへ連絡があり、不満を抱いていたといった背景も把握できます。これにより、会議への準備を格段に素早く整えることができるのです」と彼女は語ります。

トムソン・ロイター社の従業員は、市場調査や文書作成、製品やサービスの収益性の追跡などにも AI を活用しています。

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過去数年間、27,000 人のグローバル workforce に AI を組み込む実務に携わってきた Roth 氏は、AI を本番環境で運用する上で最も重要だと学んだのは、経営層が専門家の不安を払拭するために努力しなければならないという点だ。

「人間は変化を好まない。AI の神秘性を早期に解きほぐすことが鍵であり、その後は人々に実際に触れさせて怖がらないようにすることだ」と Roth 氏は語る。「現在はより成熟した段階に入りつつあり、導入を進めてきた成果を踏まえると、進むべき方向性と一貫性の両方が極めて重要になっている」