投稿者 global-ai-media 
生成AI（GenAI）の普及が一巡しつつある今、次なる焦点として「Decision Intelligence（意思決定インテリジェンス）」が注目されています。LLM（大規模言語モデル）単体では解決できない「信頼性の高い意思決定」という課題に対し、企業はどのように向き合うべきか。2026年のメインストリーム化を見据え、日本企業が押さえるべき技術的展望と実務への示唆を解説します。
生成AIは「意思決定」ができるのか？
ChatGPTをはじめとする生成AI（LLM）は、文章作成、要約、コード生成といった「創造的タスク」において劇的な生産性向上をもたらしました。しかし、ビジネスの根幹である「意思決定」をLLM単体に委ねることには、技術的に大きなリスクが伴います。
元来、LLMは「次に来るもっともらしい単語」を確率的に予測するモデルであり、論理的整合性や事実の正確性を保証する機能（真理値の判定）は持っていません。これをビジネス現場に置き換えると、「非常に説得力のある提案書を書くことはできるが、その事業プランが利益を生むかどうかの厳密な判断はできない」という状態に似ています。この「確率的（Probabilistic）」な性質こそが、信頼性が求められる業務における最大のボトルネックとなっています。
Decision Intelligence（DI）とは何か
そこで注目されているのが、「Decision Intelligence（意思決定インテリジェンス）」という概念です。これは、単一のAIモデルを指す言葉ではなく、データ分析、機械学習、数理最適化、そしてビジネスルールなどの複数の技術を組み合わせ、ビジネス上の意思決定を支援・自動化するためのフレームワークを指します。
具体的には、LLMが持つ「非構造化データの解釈能力」と、従来のルールベースシステムや予測モデルが持つ「確定的（Deterministic）な論理処理」を融合させるアプローチです。例えば、サプライチェーンの最適化において、LLMが市場ニュースや気象情報を読み解き、数理モデルが在庫リスクを計算し、最終的な発注数を算出するといった連携がこれに当たります。
日本企業における「説明可能性」と組織文化
日本企業においてAI活用を進める際、避けて通れないのが「説明可能性（Explainability）」と「合意形成」の文化です。LLMが出力した回答に対して「なぜそう判断したのか」がブラックボックスのままでは、稟議を通すことも、コンプライアンス上の責任を負うことも困難です。
Decision Intelligenceのアプローチは、意思決定のプロセスを構造化するため、この課題と相性が良いと言えます。AIはあくまで選択肢と根拠（データや計算結果）を提示し、最終的な判断は人間が行う「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を前提とすることで、日本企業の組織文化にも馴染みやすくなります。特に金融の与信審査、製造業の品質管理、小売業の需要予測といった領域では、LLMの柔軟性と従来のロジックの堅実性を組み合わせたハイブリッドな実装が、2026年に向けて標準化していくと考えられます。
2026年に向けた技術的課題とリスク
一方で、実用化には課題も残されています。最大の課題はデータのサイロ化（分断）です。高度な意思決定を行うためには、社内の財務データ、顧客データ、そして外部の市場データが有機的に連携している必要があります。また、LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）が意思決定プロセスに混入するリスクをどう排除するか、ガードレール（安全性確保の仕組み）の設計も急務です。
ベンダーのデモで見られるような「全自動経営」は当面の間、現実的ではありません。まずは「定型的な判断業務の支援」から始め、徐々にAIのカバー範囲を広げていく段階的な導入が、失敗を防ぐ鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の商習慣を踏まえると、以下の3点が実務上の重要な指針となります。
1. 「生成」と「判断」の役割分担を明確にする
LLMはインターフェースや情報の整理（要約・抽出）に活用し、数値計算やロジック判定には従来のプログラムや特化型AIを組み合わせる「コンポジットAI（複合AI）」のアーキテクチャを採用すべきです。LLM一本槍でのシステム構築は、品質保証の観点から避けるのが賢明です。
2. データガバナンスの再構築
AIに的確な判断をさせるためには、学習・参照させるデータの品質（Data Quality）が命です。特に日本企業はドキュメント文化が根強く、紙やPDFのデータ化が不十分なケースが多々あります。AI導入以前の「データの整備・構造化」への投資が、2〜3年後の競争力を左右します。
3. リスク許容度の策定と人間中心の設計
「どのレベルのミスなら許容できるか」というビジネス上のリスク判断を定義せずにAIを導入することは危険です。AIによる判断を人間がどのように監査・承認するか、業務フローの中に明確なチェックポイントを設けることで、AIリスクを管理可能な範囲に留めることができます。