Kai-Fu Lee の新しい本「AI の未来はここにある」を読んでください。なぜ 90% の企業が AI の導入に資金を投じているのに、実際にお金を取り戻しているのは 40% だけなのでしょうか?
ちなみに、私は有名な起業家、Kai-fu Lee 氏と同じ WeChat グループに所属しています。 しかし、ほとんどの場合、私も他の皆さんと同じように、彼の現在の状況についてはメディアから知りました。時折、彼がグループに現れて、業界について 1 つか 2 つのコメントを残しているのを見かけました。 しかし、今回は違います。彼は新しい本「AI の未来はここにある: 変化の波における CEO、企業、および個人のための変革戦略（新しいタブで開く）」をリリースしたばかりです。この本の冒頭で引用された一連の数字は、私が過去数年間に企業の AI 変革に同行してきたときに見てきたものとまさに一致しています。
AI 変革に関する通説の誤りを暴く一連の数字
Kai-Fu Lee 氏は著書の中で、マッキンゼー（新しいタブで開く）の年次報告書「2025 年の AI の現状」からの調査データを引用しています。90% 近くの企業がすでに AI を使用していますが、AI が大きな経済的利益をもたらしたと答えたのは 39% だけでした。 つまり、10社中9社はすでにAIボートに乗り込んでいるが、実際に岸まで漕ぎ出したのは半数にも満たないということだ。
正直に言うと、このギャップはモデルが十分に賢くないからではありません。 Kai-Fu Lee 氏は、MIT NANDA プロジェクトの 2025 年の報告書を引用し、それを「学習ギャップ」と呼んでいます。AI プロジェクトが失敗することが多いのは、システムが企業のワークフロー、コンテキスト、フィードバック ループに真に接続されていないためです。 より深い理由は、シナリオの配置が間違っていることです。価格決定やサプライ チェーンの最適化など、財務報告を実際に改善できるシナリオは、実装のしきい値が最も高く、ほとんどの部門が関与します。会議の議事録やコピーライティングの初稿など、展開が簡単なシナリオは、損益計算書にほとんど影響を与えません。 ほとんどの企業の AI 投資は、最終的に後者に重点を置くことになります。
Kai-Fu Lee 氏は、かつて Google のグローバル副社長兼中華圏社長を務めていました。彼は現在、Zero One Thing の創設者兼 CEO であり、Sinovation Ventures の会長でもあります。本書のおすすめリストは、ただ適当に作ったものではありません。 そこには大量の金が含まれています：ノーベル賞受賞者のジェフリー。 ヒントン、マイケル。 スペンサー、マイクロソフト CEO サティア。 Nadella 氏と AMD 会長 Su Zifeng 氏は両方とも推奨事項を執筆しました。私はスペンサー氏の言葉を二度読みました。 彼は、AI が企業に与える最も大きな影響は、「経営者は知っているが、意思決定者は見ることができない」という情報の非対称性を解消することだと述べています。この文は、前の 39% の情報と組み合わせると、この本全体で扱う中心的な問題になります。 つまり、AI はすでに十分に賢くなっていますが、企業はそれをエッジで使用する方法をまだ学んでいませんか?
間違い 1: CIO はこの責任を負うべきではありません
この本の中で、私にとって特に馴染み深いと思われた会話があります。 Kaifu Lee 氏は CEO に「AI 変革の推進に本気で取り組んでいますか?」と尋ねました。相手は「最高情報責任者に全責任が与えられている」と答えた。 「KPI は何ですか」と再度尋ねると、答えは通常、「いくつかの AI エージェントをデプロイして使用量を増やす」で終わります。 「ROIはどうですか？」と尋ねると、会話が行き詰まります。
彼は 3 層の問題を素早く分析しました。CIO の義務は安定性を追求することですが、AI 変革はリスクを伴う変化であり、機能の不一致です。財務報告を真に改善できる AI シナリオでは、多くの場合、サプライ チェーン、財務、価格設定の部門を越えた動員が必要ですが、これは CIO の権限の範囲を超えており、権限の超過です。新世代の AI テクノロジー アーキテクチャをゼロから構築することは、一般的な社内 IT チームの能力を超えており、技術的能力が不足しています。 3層を重ねれば当然その変化は止まらなくなる。 これは、数日前に記事 企業は AI を輸入、上司はただ見ているだけではいけない を書いたときに私が常に明確にしておきたかったことでもあります。
間違い 2: 下から上に行くと「ポケット拒否権」の影響を受ける
2 番目の間違いはさらに微妙です。 同社はまずモデル構造をレイアウトし、次にさまざまな部門から要件を収集します。マーケティング部門にはコピーライティング ツールが必要で、顧客サービス部門には自動応答ロボットが必要で、人事部門には履歴書審査システムが必要です。 このメカニズムは実用的に見えますが、実際には、真に価値のあるシナリオを生み出すことはできません。なぜなら、これらのシナリオは本質的に部門横断的なものであり、どの部門のウィッシュリストにも掲載されないからです。
さらに厄介なのは、中間管理職らの暗黙の抵抗だ。 リー・カイフーは「ポケット拒否権」と呼ばれる用語を使用しました。上司は表面的にうなずき、会議の後は仕事をポケットに押し込み、日常業務の中で自然に消えていき、説明責任の痕跡を残さないのです。 MIT NANDA プロジェクトのレポートでは、企業内での自社構築 AI プロジェクトの導入成功率は約 33% であり、これは外部の戦略的協力ルートの約半分であるという数値的証拠が示されています。 中小企業が AI エージェントを導入する に同行した私の実際の経験では、同じ抵抗パターンを何度も見てきました。
間違い 3: AI エージェントの束では頭脳を形成できない
3 番目の間違いは、SaaS ベンダーの AI エージェントに幻惑されてしまうことです。 過去 1 年間で、私は十数個の会議記録ツール、契約書作成ツール、レポート要約ツールをインストールしました。それぞれが単独では優れているように見えますが、財務、サプライ チェーン、販売、顧客サービスのデータを同時に接続できるものはありません。 Kai-Fu Lee 氏の判断は単純明快です。ソフトウェア ベンダーは AI エージェント機能をあらゆる製品に追加することを急いでいます。彼らは基本的に座席を販売するという古いビジネスモデルを擁護しているだけで、実際には企業の問題解決を支援しているわけではない。 10個の情報を積み重ねても、それは10個です。
これら 3 つの間違いは、私が企業の AI 導入に同行している過去数年間、ほぼすべてのワークショップで少なくとも 1 つ遭遇しました。 唯一の違いは、Kai-Fu Lee が体系化して名前を付け、診断用の質問「Information Chang に設定した KPI は次の四半期の財務報告書に反映できますか?」を与えたことです。 この文章をそのまま引用してお借りして、今後のお客様全員に問いかけるつもりです。
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上司がやるべきことはテクノロジーを理解することではなく、責任を負うことです
本の後半では、Kai-fu Lee 氏がソリューションについて語り始めます。それは、エンタープライズ AI 意思決定センターを構築し、CEO に「ボス AI」を装備し、DRI (直接責任を負う個人) を使用して組織構造を再構築することです。 この部分は前半よりも抽象的ですが、論理は一貫しています。AI 変革は情報部門のプロジェクトではありません。それは CEO の責任であり、その責任は特定の人々に負わなければなりません。 「AI変革を推進します」といったスローガン的な主張にとどまるわけにはいかない。 これは、中上級マネージャーがエージェント最高司令官に昇格 で話した内容と同じ方向です。他人が AI をインポートしてくれるのを待つのではなく、自分で AI を指揮する方法を学ぶほうがよいのです。
この本を一人で読むべき人は誰ですか?
あなたが経営者や上級管理職である場合、この本は、CIO に読んで重要な点を報告してもらうのではなく、時間をかけて読む価値があります。 理由は簡単です。この本で診断された最初の間違いは、責任を負うべきではない人に問題を引き渡したということです。 ご興味がございましたら、Books.com.tw（新しいタブで開く） に直接アクセスしてこの本を購入し、ご自身で読んでください。
これを読んだ後、少なくとも 1 つの質問を自問することができます。AI 変革のために設定した KPI は、次の四半期の財務報告書で確認できるでしょうか?
