AIは企業の標準となっているが、大衆の採用は大衆の成功を保証していない。 なぜ多くの企業がハイパーを測定可能な価値に変えるために苦労しているのか、そして2025年にAIの採用が失敗する理由は何なのか。 AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy AIはどこにでもあるが、誰もが幸せではない。 2025年、ビジネスにおける人工知能は、もはや大胆な実験ではなく、ベースラインです。 2025年、企業におけるAIの採用は、少なくとも1つのビジネス機能にAIを使用する企業の78～80%に達し、紙の上では勝利のように見える:かつて研究ラボやスタートアップに住んでいた技術は、グローバル企業に組み込まれている。 McKinsey’s Technology Trends Outlook 2025 マッキンゼイの技術トレンド「Outlook 2025」 しかし、数字はより厳しい真実を隠しています。ほとんどの企業にとって、AIは、インフラの請求が上昇し続け、収益は謙虚であり、無数のパイロットがテストに閉じ込められています。 この記事では、AIが測定可能な結果を生み出した場所、期待に応えることができなかった場所、および企業が過度にコミットするか抑制している企業にとってどのようなAI実装の課題が残っているかを調べています。 Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact タイトル:Adoption Does Not Equal Impact 表面上、2025年の大企業におけるAIの歴史は勝利のように見える。世界の企業の約80%が、いくつかの形でAIを運用している。銀行は詐欺の検出のためのモデルを展開し、小売業者は個人的な勧告を実験し、物流会社は需要予測計画をテストする。 しかし、採用は影響とは違います。AIをワークフローに組み込むすべての企業に対して、数十社はそれを「チェックボックスのイノベーション」として扱う - 報道の発表に良い、結果に悪い。AIのパイロットの多くは戦略ではありません。それらは株主のための劇場です。これは、企業がAIで失敗する理由を説明します:多くのプロジェクトは、遺産システムへの統合があまりにも費用がかかるか、または政治的に困難であることが証明されるため、概念の証明を超えることは決してありません。 結果はパラドックスである:企業はAIのリーダーシップを宣言するために競争するが、多くの人がパイロットや報道の報道以外に示すことはほとんどない。実際の採用には、サンドボックスでモデルを立てる以上のことを必要としている。 The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up 失望の最初の波:ROIが加わらないとき 採用が簡単な部分だった場合、貨幣化はより困難であることが証明され、多くの企業は今、AIの失望の最初の波に直面しています:野心的な期待と謙虚な財政的な収益の間のギャップ。 問題はしばしばインフラストラクチャから始まります。大規模なモデルの訓練と展開は高価で、コストはGPUで終わりません。企業は高帯域幅のクラウド環境を維持し、データパイプラインを管理し、独自のデータセットのモデルを細かく調整し、わずかなエンジニアリングの才能を雇う必要があります。 世界のAIインフラ投資は2030年までに3～4兆ドルに達する可能性があるという。 ロイター ロイター その後、組織の不一致が発生します。経営陣はしばしば、AIがマーケティングキャンペーンや新製品の発売と同じ範囲内で結果を出すことを期待します - 数ヶ月ではなく数年です。しかし、AIの報酬は、ERPの近代化やクラウド移行に似ています:長期的な、累積的で、実行規律に大きく依存しています。 彼らはGPU、ライセンス、およびコンサルタントに多額の投資を行っているが、ワークフローを再構築したり、インセンティブを調整したりせずに、テクノロジーは不足している。 AIは数学が間違っているから失敗するのではなく、ビジネスが間違っているから失敗します。これらは最も一般的なAI実装の問題です:弱いデータ、不明確なメトリクス、不十分な統合、そして非現実的なROIの視野。 Where AI actually works: from copilots to supply chains AIが実際に働く場所:コピロットからサプライチェーンまで 失望のなかで、いくつかの企業は、AIが正確に適用された場合、測定可能な結果を生み出すことができることを静かに証明している。成功ストーリーは、コアワークフローへの統合、KPIの明確化、増加的な利益を主要な収益に変えるスケールを共有しています。 最も顕著な例の一つは、 Copilot を Office と Windows に直接組み込むことにより、Microsoft は行動の変更を必要とする「オプション」の AI ツールのを回避しました。代わりに、従業員がすでに日常的に使用しているアプリケーション — Word、Excel、Outlook — 内の機能を拡張しました。 Microsoft について Microsoft について もう一つの例は、 同社は、自己癒しインベントリのイニシアチブが、物流を最適化し、廃棄物を削減し、需要をより正確に予測するためにAIを使用して合計5500万ドル以上を節約したと報告している。実験的なチャットボットや一回のパイロットとは異なり、このイニシアチブは、ウォルマートの業務のコアをターゲットにしている。 ウォルマートのグローバルサプライチェーン ウォルマートのグローバルサプライチェーン マイクロソフトとウォルマートの共通点は、最先端のアルゴリズムではなく、ビジネスの調和である。 電子メールの作成や配送スケジュールの調整などの小さなタスクの自動化は、増加するように見えるかもしれませんが、企業規模では、これらの効率性は重大なROIに合併します。 When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls AIが不足するとき:パイロット、約束、規制壁 マイクロソフトやウォルマートのあらゆる成功物語には、期待に応えることができなかった企業のAIの警告的な物語があります これらのケースは通常、タイトルを作りませんが、取締役会の内部では懐疑主義と予算凍結を促します。 JPMorgan は、取引とリスク管理のための AI に大きく投資し、説明性とコンプライアンスの管理が中心的な懸念となっています。JPMorgan は、AI/ML アプリケーションが倫理的、規制的、および透明性の基準を満たすようにモデルリスクガバナンス構造を維持しています。 SalesforceのEinstein GPTは別の例を提供しています。顧客関係管理の次の境界としてマーケティングされ、生成型AIで販売ワークフローを革命化することを約束しました。しかし、導入の1年で、結果は混合しています:Gucciのサービス運営などのパイロットは、効率性の30%まで増加を報告し、多くの企業は、より速い電子メールのプロジェクトやよりスムーズな通話ノートなどの増加的な改善しか見られません。 顧客はまた「決断疲労」を経験し、ROIに疑問を投げかけ、プレミアムライセンス料を支払う顧客にとって不快な懸念を引き起こしている。 BARRONの BARRONの 財務におけるコンプライアンスの限界、セールスチームにおける文化的抵抗、または不明確なROIメトリクスは、多くの企業の展開がパイロット段階に閉じ込められ、完全な生産に進むことができない。 AIは普遍的な成長エンジンではありません。一部のドメイン(特に規制に拘束されたものや人間の信頼に依存しているもの)は、モデルがどれほど強力であろうと、自動化に抵抗します。 Corporate AI in 2025: wins and misses 2025年の企業人工知能:勝利と敗北 Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally Microsoft について オフィス/Windowsのコピロット フォーチュン500利用 AIを日常のワークフローに組み込む ウォルマート サプライチェーン物流 5500万ドル以上の合計貯蓄事業 スケールは小さな利益を拡大する JPモルガン AI in 貿易 規制および説明性要求事項による制限 野心カプセル セールスフォース アインシュタイン GPT in CRM 混合した結果:一部のパイロットで最大30%の利益、他のパイロットではわずかな改善 すべてのワークフローが平等に利益をもたらすわけではありません。 Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal 最後の教訓:養子縁組の障壁と拒否のリスク 企業のAIの混合した歴史は、リーダーが困難に直面している:失敗にもかかわらず前進するか、テクノロジーが成熟するまで後押しするか。 採用の障壁は依然として大きい。第一に、世界的なコンピューティングパワーの不足、特にGPUや他のAI最適化ハードウェアである。需要は価格を記録的な高値に押し上げ、競売戦争を引き起こし、企業が長期の配達待機に直面している。 次に、インテグレーションが来ます。成功したAIはボルトオン機能ではありません; データパイプラインを供給し、統治を強化し、セキュリティを確保する必要があります。 遺産システムはしばしばこれらの要件をサポートすることができず、AIの報酬を見る前に高価な近代化プログラムに企業を強制します。 人間の要因も同様に重要です。従業員は置き換えられることを心配したり、新しいワークフローに抵抗したり、AIシステムと効果的に協力するスキルが欠けたりします。 最後に、ルール・ルール・ルール・ルール。 これらの規則は、ユーザーと市場を保護することを目的としているが、特に金融、医療、その他の敏感なセクターでの展開を遅らせることもある。 わたしは行動する わたしは行動する しかし、これらの障害にのみ焦点を当てると、方程式の他の半分が欠けます:拒否のリスクです。AIを無視する企業は、技術的負債を蓄積し、時代遅れのワークフローに固執し、競争相手が効率を拡大するのと同じように、1990年代にインターネットを放棄した企業や2010年代にクラウドコンピューティングを失った企業と同様に、AIを転換する企業は、永続的な不利益のリスクです。 バランスのとれた結論は明らかです。AIの採用は混乱し、高価で不確実ですが、完全に選択することはさらにリスクが高くなります。優勝者は必ずしも最初の移行者や最大の支出者ではなく、規律的な採用と長期的な戦略を組み合わせる人々です。 Conclusion 結論 数字は矛盾したストーリーを物語ります:10社のうち8社近くが現在AIを使用していますが、生成型AIパイロットの圧倒的多数(95%まで)は、測定可能なROIをほとんど提供しません。 AIは銀の弾ではありません。その影響は、ビジネス規律よりもモデルのパワーに依存しない:コアワークフローに統合し、測定可能な目標に調節し、人々やシステムを永続的な変化に備える。 それは、今日のほとんどの組織が失望している場合、長期的に優れた技術、より鋭い戦略、あるいは単にAIの約束を達成するための忍耐力とは、究極的に何が勝者を切り離すのでしょうか。
