投稿者 global-ai-media 
世界のCEOの多くがAI導入を急ぐあまり、ビジネスの「基本」を見失っているという指摘がなされています。ダボス会議（世界経済フォーラム）に合わせて発表されたPwCのグローバル調査結果をもとに、AIブームが一巡し実用段階に入った今こそ、日本企業が立ち返るべき戦略、データ基盤、そしてガバナンスについて解説します。
AI導入の加速と「置き去りにされた基本」
PwC（プライスウォーターハウスクーパース）が発表した第29回世界CEO意識調査において、グローバル会長が発した「多くのリーダーが基本を忘れている」というメッセージは、現在のAIブームに対する冷静な警鐘といえます。生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）の登場以降、世界中の企業が競争優位性を求めてAI活用を急ぎました。しかし、その過程でビジネスの本質的な価値創出や、それを支える組織体制・データ基盤の整備といった「基本動作」がおろそかになっている現状が浮き彫りになっています。
調査によると、過半数の企業が依然としてAIによる本質的な変革の途上にあります。これは日本企業にとっても対岸の火事ではありません。多くの国内企業が「他社がやっているから」という理由でPoC（概念実証）を繰り返すものの、実業務への組み込みやROI（投資対効果）の算出で足踏みをしている現状と重なります。
日本企業が直面する「アナログとデジタルの狭間」
「基本を忘れている」という指摘を日本の文脈で捉え直すと、それは「DX（デジタルトランスフォーメーション）の未完了」を指していることが多いと言えます。AIはあくまでデータを処理・生成するエンジンですが、その燃料となるデータが整備されていなければ機能しません。
日本企業では、依然として業務プロセスが属人的であり、紙書類やPDF、あるいは整理されていないExcelファイルに情報が散在しているケースが多々あります。この状態で最新のLLMを導入しても、RAG（検索拡張生成：社内データを参照して回答させる技術）の精度は上がらず、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを高めるだけです。「AIを入れる前に、業務フローを整理し、データを構造化する」という地道な作業こそが、今求められている「基本」です。
ガバナンスと組織文化：守りと攻めのバランス
また、日本特有の商習慣や組織文化における「基本」への回帰も重要です。日本企業は伝統的にリスク回避志向が強く、AI導入においても「情報漏洩」や「著作権侵害」への懸念が先行しがちです。
しかし、リスクを恐れて全面禁止にするのは、長期的な競争力を削ぐことになります。重要なのは、AIガバナンスを「ブレーキ」としてではなく、「安全にスピードを出すためのガードレール」として機能させることです。具体的には、以下のような取り組みが挙げられます。
- ガイドラインの策定：禁止事項を並べるだけでなく、具体的なユースケース（議事録作成、コード生成、マーケティング文案作成など）ごとの推奨プロンプトや注意点を提示する。
- Human-in-the-Loop（人間参加型）の徹底：AIの出力をそのまま顧客に出すのではなく、必ず人間が最終確認を行うプロセスを業務フローに組み込む。
- 法的リスクの継続的なモニタリング：改正著作権法や、EUのAI法（AI Act）など、国内外の規制動向を法務部門と連携して追跡する。
日本企業のAI活用への示唆
PwCの調査結果と日本の現状を踏まえると、今後のAI活用において意思決定者が意識すべき点は以下の通りです。
1. 目的と手段の再定義
「AIを使って何をするか」ではなく、「どの経営課題を解決するためにAIが必要か」という原点に立ち返ってください。人手不足の解消、技能継承、新規事業の創出など、目的が明確であれば、必要な技術スペックやコスト感も自ずと定まります。
2. 「急がば回れ」のデータ整備
魔法のようなAIツールを探す前に、社内のデータ資産を見直してください。独自データこそが、汎用的なLLMを使用した際の差別化要因となります。MLOps（機械学習基盤の運用）の観点からも、データの品質管理はAIシステムの寿命を左右します。
3. 従業員のエンパワーメントとリスキリング
AIは従業員を代替するものではなく、能力を拡張するツールです。日本的な雇用慣行（長期雇用）を活かし、配置転換やリスキリング（再教育）を通じて、AIを使いこなせる人材を社内で育成することが、結果として組織全体の生産性を底上げします。
AIの技術進化は速いですが、それを使いこなすのは人間であり、組織です。技術の目新しさに惑わされず、ビジネスの「基本」を固めた企業こそが、AIの真の恩恵を受けることができるでしょう。