※本記事は、IBMのポッドキャスト「Mixture of Experts」が、IBM Think 2026（米国ボストン開催）から収録したライブエピソード「Live from Think 2026: AI operating model, VC funding & CAIO evolution」の内容を基に作成されています。本エピソードは、ホストのTim Hwang氏が、IBMのAI Transformation LeaderであるAmbhi Ganesan氏、IBM PowerのGMでありIBMインフラストラクチャのCTOでもあるHillery Hunter氏、そしてゲストとして初参加の、AVOA創業者でCIO戦略アドバイザーを務めるTim Crawford氏を迎え、IBMの新しいAIオペレーティングモデル、IBM Institute for Business ValueのCEO調査（CEOの64%がAI生成インプットに基づく重大な戦略的意思決定に抵抗がないと回答）、そしてAIがVC投資を席巻する現状について議論したものです。動画は https://www.youtube.com/watch?v=YHKXflgkHak でご覧いただけます。本記事では、ポッドキャストの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。本ポッドキャストで述べられている意見は出演者個人のものであり、必ずしもIBMその他いかなる組織・団体の見解を反映するものではありません。
1. はじめに：IBM Think 2026 からのライブ収録
1.1 Mixture of Experts の紹介と本エピソードの座組み
Tim Hwang： 私はTim Hwangです。Mixture of Expertsへようこそ。本日はボストンで開催されているIBM Think 2026から、ライブでお届けしています。この番組では毎週、テクノロジーの最前線で活躍する優れた頭脳を持つ方々にお集まりいただき、その週の人工知能に関するニュースについて議論を交わし、皆さんを導いていきます。
Tim Hwang： 今回はThink 2026の会場からの収録ということもあり、まず少し時間を取って、ここで起きていることすべて、そして私たちが目にしているトレンドについて語り合いたいと思います。私自身、会場のエレベーターで降りてくるときに「見るべきものが本当に多すぎる」と感じたほどでした。これは私たちにとって初めてのライブエピソードなのですが、素晴らしいパネルが揃いましたので、その熱気も交えながら議論を深めていきたいと思います。
1.2 登壇者と本日の三大トピック
Tim Hwang： 今週のエピソードには、IBMのAI Transformation LeaderであるAmbhi Ganesanさん、IBM PowerのGMでありIBMインフラストラクチャのCTOでもあるHillery Hunterさん、そして今回初めてご参加いただく、AVOAの創業者でありCIO戦略アドバイザーを務めるTim Crawfordさんをお迎えしています。
Tim Hwang： 本日は大きく三つのストーリーを取り上げます。まず、先頃公開されたIBV CEO調査について。次に、VCの投資環境をAIが席巻しているという、非常に興味深いデータポイントについて。そして、それらの議論の前提として、Think 2026の会場で私たちが感じているトレンド全体についてもお話ししていきます。Hilleryさん、Ambhiさん、Timさん、本日はよろしくお願いします。それでは早速、今年のThinkを通じて何が最も重要だと感じたか、というところから始めていきましょう。
2. Think 2026 が示すAIの成熟──サイロからエンドツーエンドへ
2.1 ドメイン個別適用から「完結したライフサイクル」への移行
Tim Hwang： Hilleryさん、あなたから始めましょうか。今年のイベントを通じて、最も重要なものとして、あなたの目に留まったのは何でしたか。
Hillery Hunter： クライアントの皆さんが、ここでの体験への反応として寄せてくださったフィードバックに少し応える形でお話ししますね。多くの方が、IBMがAIをエンドツーエンドで生産性を真に押し上げる形で統合していることに、大きな期待を寄せてくださっています。ほんの数か月前を振り返ると、私たちはソフトウェア開発者のライフサイクルにおけるAIや、IT運用におけるAIといった話をしていました。つまり、ドメインごとに区切った形で語っていたのです。けれども多くのクライアントが、ここで目にしているビジョンは、それらのピースが一つにまとまってきていることだ、と感想を寄せてくださいました。個別のサイロ化されたAIの適用ではなく、完結したライフサイクル、成果の完全性について語れるようになっている、と。私も同感です。展示フロアでも、基調講演でも、発表された内容のなかにも、それが表れていると思います。
Tim Hwang： その成熟ぶりはとても興味深いですね。
2.2 コーディングエージェント「Bob」のステップ関数的進化と全スタックへの社内浸透
Tim Hwang： Ambhiさんに振ってみたいのですが、会場では「Bob」がどこにでもいますよね。あのキャラクターが至るところにいて、すべてのカウンターに看板が立っている。あれほど遍在しているのを見ると、Bobで起きていることもこの成熟の一部なのではないか、エージェントがエンドツーエンドのライフサイクル全体を担うものへと変わっていく流れの一部なのではないか、と感じます。少しお話しいただけますか。
Ambhi Ganesan： ええ。今週の初めにBobについて素晴らしい発表ができました。コーディングエージェントが時間とともにどう変わってきたか、という点で画期的な改善が見られています。これまでのエピソードでもお話ししてきましたが、これらのコーディングエージェントの成熟には、全体としてステップ関数的な飛躍が見られます。ただ、決定的なのは、私たちがBobを単なるコーディングエージェントとは捉えていない、考えていないという点です。もちろん、開発者がアプリケーションを構築するためのコード生成や、モダナイゼーションのためにBobを活用しています。それらはすべてその通りです。けれどもBobは、社内で非常に強力な道具になっているのです。私のコンサルタントやチームにとって、これを大いに活用しています。
Ambhi Ganesan： スタック全体にわたって使っています。たとえば定義づけから始まり、PowerPointのデッキを作成すること、Excelファイルを操作することまで、私たちが日々行うあらゆる業務にこれを組み込んでいるのです。本当に素晴らしいケイパビリティで、いわば私たちのために解き放たれた「スーパーツール」のようなものです。
Tim Hwang： 文字通り、あらゆることに使っているのを目の当たりにしている、という感じですね。私も触ってみたくなりました。素晴らしいです。
2.3 ハイプ期から「学んだ教訓」のフェーズへ
Tim Hwang： Timさん、収録前に少しお話しされていましたが、私たちはいま、ある種「学んだ教訓」のフェーズに移りつつある、と感じていらっしゃるそうですね。ハイプの段階を少し抜け出して、「では、この技術の長期的なビジョンは何か」という段階に入りつつある、と。この分野に長く携わってこられた方として、いま浮かび上がってきている教訓について、お話しいただけますか。
Tim Crawford： ありがとうございます、Timさん。そしてお招きいただき感謝します。私たちが現実的に捉えなければならないことの一つは、AIは新しいものではない、ということです。私たちはこの技術に取り組む機会をすでに得てきました。そしていま始めているのは、組織にとって最も高いリターンを得るために、どこにこれを適用できるかを見極めようとすることです。同時に、その成熟の一環として、私たちはAIのビジネスインパクトについても考え始めています。つまり、組織全体をより一体的に捉えて考えなければならない、ということです。
Tim Crawford： もはや単に一つの部署や別の部署、一つの機能や別の機能だけを見ているのではありません。私たちは実際に、この一体的なプロセスと、それがどのようにビジネスの運営のあり方を変えていくのかについて考え始めているのです。こうしたことが、成熟の一環としてようやく起き始めている、と私は見ています。
Tim Hwang： ここまで来るのに、しばらくかかりましたね。その「しばらく」というのは数年ですが、AIの時間軸で言えば永遠のようなものです。
Tim Crawford： AIの時間軸では永遠ですね。ただ、ここ数回のイノベーションの反復を見れば、私たちは猛烈なスピードで動いていて、それは今後も続いていきます。
3. インフラ運用の再定義とエグゼクティブのリテラシー
3.1 IBM Concert と、もはや「AIOps」では括れない運用の会話
Tim Hwang： その流れに少し乗せてお聞きしたいのですが、大きな発表の一つは、見出しを見る限りIBM Concertだったようですね。自動化されたインフラがどう見えるか、という話で。ただ、それは「ツール」であると同時に、ビジネスプロセスをまったく別の捉え方で考えることでもあると思います。その関係性についてお話しいただけますか。
Hillery Hunter： ええ、まさにその通りです。興味深いのは、ほんの数か月前であれば、私たちは「AIOps」という言葉を使っていたでしょう。けれども、いまその言葉を使うこと自体が、もはや適切ではない特定の枠に自分を押し込めてしまうのです。なぜなら、私たちはもっとずっと広範な会話をしているからです。ランドスケープを理解すること、それがセキュリティや脆弱性の観点からどれだけ良好に保守されているかを理解すること、より複雑なソリューションを実装できるという観点から自社のアセットを見ること。こうしたことまで含まれるのです。
3.2 Infrastructure as Code とAIによる専門スキルの民主化
Hillery Hunter： 実際に、自動化やスクリプトを作成できる能力のおかげで、より複雑な環境を管理できるようになったクライアントがいます。そこには、高可用性の手法やDR、クラウドへのフェイルオーバー、そしてオンプレミスへの復帰といったことも含まれます。歴史的に見れば、こうしたことには多くの専門的なスキルが必要でした。けれども、Infrastructure as Code、AIを使ってInfrastructure as Codeを生成する能力、そしてそのAIを使って環境を監視し、すべてが期待通りに動いていることを理解する能力。これらが組み合わさることで、まったく新しいスキルセットが誰の手にも渡せるようになるのです。
Hillery Hunter： これは変革的です。Concertの観点から自社のエステート全体で何が起きているかを可視化できること。AIが支援してくれることで、より高品質なエステートを管理できること。そして、たとえばIBMの自動化製品を使って、それを継続的に最適化できること。膨大な量の新しいケイパビリティが、突如としてあらゆる人の手に渡るのです。
Tim Hwang： これはほとんどあらゆるレイヤーで起きている感じがしますね。ユーザーのレイヤーから組織のレイヤー、そしてビジネス全体まで。AIアシスタントをいくつか使っていると、追いつくべきものがあまりにも多くて、それを監視するためにもう一揃いのツールが必要になる、というほとんどそういう感覚すらあります。
3.3 エグゼクティブのリテラシーが組織のAIスピードを決める
Hillery Hunter： 一つフレーズを共有してもいいですか。これは会場に参加していたある方から先ほど聞いたものです。その方は「エグゼクティブのAIリテラシーと個人的な利用の度合いが、その組織のAIのスピードを決める」とおっしゃっていました。私はこの言葉がとても気に入っています。というのも、リーダーがその道のりの中で実現可能なすべてのことに精通している、というのは、本当に非常に個人的なことだからです。これは単に開発者が新しいアプリケーションコードを書く、という話ではありません。これは組織全体にわたる、浸透的で広範な会話なのです。
Tim Crawford： それは実際、私のリサーチでも見えてきていることです。経営層の賛同があると、そのAIプロジェクトのダイナミクス、つまりAIが特定のビジネスプロセスに与えるインパクトが、明らかに変わります。リテラシーがそこで大きな役割を果たすのですが、同時に、私たちがAIについて交わす会話の質も変わってきます。なぜなら、いまやそれはよりバランスの取れた見方になっているからです。「AIが何をしていて、どのようにしているのかを信頼し理解する必要があり、その機会を受け入れていることを確かにしたい。けれども同時に、それに伴うリスクも理解している」という見方です。それこそが、時間をかけて信頼を築いていくものなのです。
Tim Crawford： ですから、これは誰とパートナーを組むか、どの技術を使うか、という組み合わせですが、それと同時に、Timさんがおっしゃったように、チームが上から下まで、これが自社の中で、そしてそれが何であれ、その中でどう機能しているかを理解していることを確かにする、ということでもあります。それは顧客エンゲージメントかもしれませんし、営業の自動化、製造やサプライチェーンかもしれません。これが企業にとって実際にどう展開されていくかには、さまざまな例があるのです。
4. リスク・セキュリティ・ガバナンス──クラウド時代からの教訓
4.1 責任あるAI展開のガードレールと「ガバナンスは後付けにしてはならない」という原則
Tim Hwang： このセグメントを離れる前に、リスクについて少し話しておきたいと思います。会場を歩き回っていて感じるもう一つの大きなテーマが、こうしたすべてを取り巻くセキュリティの問題だからです。セキュリティの「表面」も変わってきている感じがします。どう監視するのか、何に注意を払うのか、そもそも何に注意を払う必要があるのか。それが進化しているように見えます。
Ambhi Ganesan： ええ、Timさんがおっしゃったことにまったく同感です。経営層が学んでいく中で、彼らはAIのスーパーパワーについてだけでなく、適切な種類のガードレールをどう適用するか、という点についても学ぶことが同じくらい重要です。そうすることでAIを責任を持って展開できるからです。これはセキュリティの要素であり、コンプライアンスの要素でもあります。どちらも絡んでくるのです。
Ambhi Ganesan： ではどうやってそうしたリスクを軽減するか。以前にも少しお話ししましたが、たとえば何らかのチャットボットを設置するとします。過去にもこうしたことは起きてきましたが、公開向けのチャットボットを設置するなら、一般に開かれている以上、まったく不適切なことを吐き出さないようにするための基本的なガードレールが備わっているべきです。そういう類のことには、フレームワークがあり、最初の段階で導入できる実績ある方法論があるのです。そして私がいつも言っているように、ガバナンスは決して後付けであってはなりません。時速1000マイルで走りたくなるのはよく分かりますが、だからといって、その速さで走るときにガードレールを設けるという決定的に重要な要素を忘れていいわけではありません。そして、それを導入するのにそう長くはかからないのです。
Tim Crawford： そのガバナンスの点を少し掘り下げてもいいですか。とても重要だと思うので。私はエンドユーザー組織とベンダーの両方、多くの企業と話をしますが、業界で痛々しいほど欠けているもの、しかしIBMが多く語っているものが、ガバナンスです。これはいくら強調してもしきれません。AIがもたらす機会だけを見て、講じるべきリスクとガバナンスモデルを理解しないなら、それはトラブルを招いているのと同じです。組織の中で適切なバランスをどう作るかを理解しなければなりません。
Tim Crawford： そしてこれは、必ずしも悪意ある目的から生じるとは限りません。組織に侵入したり、ローグなエージェントを利用したりする悪意ある攻撃者とは限らないのです。ごく特定の目的を持っていたエージェントが、横道に逸れてしまい、それに気づいたときには手遅れだった、ということもありえます。膨大な量のリソースやトークンを消費してしまい、データがどう扱われたかという点で損害を出してしまっている。ですから、最初から、機会とともに、それに伴うガバナンスの部分を理解する、その両方のバランスを正しく持っておくことが重要なのです。そうすることで、過度なリスクを方程式に持ち込まずに済むのです。
4.2 CISOへの「パーティ質問」実験──クラウドの安全性をめぐる認識の逆転
Hillery Hunter： そこに乗せて付け加えさせてください。クラウドの時代から個人的に学べることが、たくさんあると思うのです。私が2018年から2020年あたりのタイムフレームでクラウドにフルタイムで携わっていた頃を覚えています。私たちはCISOたちとラウンドテーブルを開いていて、私はいつも冗談めかして、これが自分のお気に入りの「パーティの質問」だと言っていました。それは「あなたのクラウド環境は、これまでオンプレミスで持っていたものより、安全ですか、それとも安全でないですか」というものです。当時は、80〜90%が「クラウドのほうが悪い」と答えていました。クラウドのほうが悪い、と。
Hillery Hunter： ところが、2021年、2022年、2023年、そして今日にかけて、ほぼすべてのCISOが、自分のクラウド環境のほうが安全だと言うようになりました。なぜか。Infrastructure as Code、コンプライアンスの自動化、セキュリティ境界といった全体像が一つにまとまったからです。プロビジョニングにおいてコードで自動化され、誰の手もファイアウォールに触れない、といったことです。ここから学べることは膨大にあると思います。AIに先んじて、構造をもってガバナンスし、技術をもってガバナンスし、利用可能なツールを使ってそうした課題を解決できる人たちは、はるかに速く動くことができ、AIが安全だという確信に到達できるのです。ちょうどクラウドの時代に、クラウドもまた仕事をするうえで非常に安全な場所になりうると確信できるようになったのと同じです。
4.3 オンプレ安全という「思い込み」への自己反省
Tim Crawford： それはツールそのものだけの話ではありません。というのも、同じ時期に、私たちは自分自身についてもあることを学んだからです。「自社のデータセンターはクラウドより安全だ」という発言をするとき、私たちは多くの思い込みをしていた、ということです。そこには数多くの前提が入り込んでいました。
Tim Crawford： そして、自分たちがどう運用しているかをより深く学び、場合によっては自分自身と腹を割って正直に向き合い、代替案を比較し対照することによって、「これは違う見方をする必要がある」と気づき始めるのです。だからこそ、私たちがエージェンティックな時代へと進んでいくいま、その成熟が私たちを助けるために本当に役立ちつつあるのだと思います。
5. AIによる意思決定とCEOの信頼（IBV CEO調査）
5.1 PowerPoint生成ツール禁止を撤回した研究部門のエピソードと「64%」という統計
Tim Hwang： いまの話で思い出すのは、ある組織のエピソードです。その組織は、ハルシネーションを恐れて、研究部門がPowerPoint生成ツールの利用を許可してくれないことに非常にいらだっていました。ところが、人間がPowerPointで犯すミスの率を説明したところ、考えが変わったのです。さて、次に取り上げたいのが、今年のIBM Institute for Business ValueのCEO調査が公開された件です。これは2000人のCEOを対象にした調査ですが、そこから出てきた最も目を見張る統計の一つを読み上げますね。「CEOの64%が、AIが生成したインプットに基づいて重大な戦略的意思決定を行うことに抵抗がない」というものです。とても興味深いのは、つい最近まで私たちは「こんなものに触るな、ハルシネーションだらけで、決して信頼できるようにはならない、近寄るな近寄るな」と言っていたことです。私たちはいま、ある閾値を越えたのでしょうか。これは重要な閾値だと思いますか。
5.2 AIによる意思決定の歴史と、説明可能性・トレーサビリティの重視
Ambhi Ganesan： ここにはニュアンスがあるべきだと思います。AIが生成する意思決定や、意思決定のためのインプットというのは、新しいものではありません。それは大昔から存在してきました。たとえば、伝統的な機械学習モデルは、10年、12年も前からありました。リスク分析のためのモデルもありましたし、在庫最適化のためのモデル、つまりどの製品をどの時点で棚に置くか、といったモデルもありました。そうしたものはずっと前から存在していて、一部の意思決定はAIの助けを借りて行われてきたのです。
Ambhi Ganesan： ただ、決定的なのは、私たちが常に一つの視点として維持してきたことですが、こうした意思決定や、意思決定のための推奨を生成するだけでなく、常にそれに説明可能性と、その意思決定のトレーサビリティを添える、ということです。それがいま、エージェンティックAIの領域にも現れ始めていると見ています。ですからCEOがAIへの信頼について語るとき、私たちはエージェンティックAIの世界に対しても同じマントラを繰り返しているわけです。結論として、AIを意思決定に活用すること、それを使って下すべき意思決定を推奨すること、という考え自体は新しいものではないのです。
Ambhi Ganesan： 私たちは過去にやってきたいくつかのアプローチを引き継いでいて、いまそれをエージェンティックAIの観点から見ているCEOやシニアリーダーたちが、「正しいアプローチが見えてきた、それに基づいて意思決定を下せる」と言っているのです。彼らはハルシネーションやいくつかのリスクについて考えてきたかもしれません。けれども、本番環境にエージェントを置くとき、私たちはいまや原則として、常にトレーサビリティを示すようにしています。「このエージェントが入って、別のエージェントを起動し、そのエージェントが次のようなツール呼び出しを行った」という具合に、その可視性を持たせるのです。そうした可視性があると、それらの意思決定を信頼することが、あるいは何をどう順序立てるかについて適切な判断を下すことが、容易になるのです。
5.3 この数字の「脆さ」と、2026年に重大な侵害がAI観をリセットするという予測
Tim Hwang： 聴衆の中には、私も含めて、いまの話を聞いても「それはすべて分かる、でもやはり少し怖さがある」と感じる人がいると思います。Timさんが先ほどおっしゃった、難しい会話の点や、これを正しくやらなければエージェントが大量のリソースを消費してしまう、という点に戻りますが、64%というのは印象的でありながら、同時に「脆い」とも言えるのではないでしょうか。いくつかの大きなインシデントが、この数字を大きく変えてしまうこともありうる。たとえば2027年になって、何かが起きたためにIBVの調査の数字がずっと低くなっている、ということもありえる。そう思われますか。
Tim Crawford： ある種のコミュニティでは、実際に「2026年に、私たちのAIの捉え方をリセットするような重大な侵害が起きるだろう」という会話があります。ですから、それを懸念する声があるのです。私には、その64%という数字は高すぎるように感じられます。なぜなら、それは「うまくいかなくなるまでは肯定的」だからです。どういうことかと言うと、それは暗黙の信頼に基づいているのです。今日、もしその信頼が裏切られれば、その数字は急落するでしょう。
Tim Crawford： これはHilleryさんがおっしゃっていたことにつながります。こうしたシステムについて、AIが私たちに提示しているものをどう掘り下げ、得ている情報が本当に自社のビジネスを良くできるものだと確かめるか、ということです。なぜなら、経営層は自社に関する戦略的な意思決定を、こうした判断のうえで下しているからです。右に行くか左に行くか、新しい市場に入るか、新しい顧客を狙うか、顧客との関わり方の方向性を変えるか。これらは企業にとって地殻変動的なシフトであり、コストがかかり、実行が難しく、極めてリスクが高いものです。もし誤った決定を下せば、企業を消滅へと追い込みかねません。ですから、今日この数字に表れている信頼には、いくらかの危うさがあるのです。私は、何かが起きて状況を少しリセットするだろうと思っています。そしてその後、私たちはそれを正しく軌道に乗せ、得ている情報を本当に信頼でき、そこから前進できるよう、いくつかのガードレールを設け始めるのだと思います。
6. CAIO（最高AI責任者）という役割の進化
6.1 76%がCAIOを持つという統計と、「チームとして成功にコミットする」モデル
Tim Hwang： Hilleryさん、多くの取締役会や経営陣と仕事をしてこられたあなたの視点をぜひ伺いたいのですが、この調査には「回答した組織の76%がCAIOを持っている」という統計があります。私が思うのは、「CMOという役職があるのは当たり前」というわけでも、「CIOという役職があるのは当たり前」というわけでもない、ということです。これらは、ある時点で組織が「この役割を持つ必要がある」と判断して生み出された役割であり、そうした役割は生まれては消えていきます。この新しい役割は、企業の経営陣の中に時間をかけて定着していくものだと思いますか。それとも、私たちはその過程のどのあたりにいるのでしょうか。
Hillery Hunter： いくつか異なる形態のCAIOがあると見ています。ちなみに、この「CAIO」という呼び方をどう発音すればいいのか、定義したいくらいですね。さて、いくつかの異なる現れ方があります。基本的にチーフAIエヴァンジェリストのような人もいれば、最も高いAIのコンピテンシーを持つチームのリーダーである人もいます。本当にさまざまな定義があるのです。そして一般的に言えば、その役割が恒久的に残るかどうかは、その人が組織をハイプサイクルや学習曲線を通り抜けさせるのを助けようとしているのか、それとも一貫して技術を提供し続けようとしているのか、による部分があります。
Hillery Hunter： ただ、C-suite全体の役員構成の中で、AIプロジェクトから実際にリターンを得ている組織で私が見ている最も効果的なモデルは、その人物がチームの一員として機能している場合です。クラウドの時代に立ち返ると、もしチーフ・クラウド・トランスフォーメーション・オフィサーやVP of Cloudが単独でいるだけなら、その人はCISOからNoと言われ、チーフ・リスク・オフィサーからもNoと言われ、スケジュールの都合でアプリケーションのオーナーからもNoと言われてしまいます。まったく同じことがAIでも繰り返されていて、それらの同じペルソナが懸念をテーブルに持ち込み、それがブロッカーになり、所要時間を引き延ばしてしまうのです。けれども、もし彼らが「Yesに至ること、AI実装を成功させること」に対する共同責任を負うチームとして機能すれば、セキュリティもテーブルに着き、AIの専門性もテーブルに着き、共同で成功を委ねられることになります。
Hillery Hunter： そうした形をとっている組織をいくつも見ていますし、それらの組織はガードレールを備えながら前進しています。すべてが共同で設計されているからです。そうした組織は、CAIOがいて、その人が組織内の多くの関係者を回って許可を求めなければならない組織よりも、速く動く傾向にあるのです。
6.2 CAIO役割の成り立ちの多様性と、オペレーション領域への越境、来年以降の予測
Tim Hwang： この役割がそもそもどう生まれてくるのか、その素描を聞かせていただけますか。CEOが「これをやらなければ」と言うことで生まれるのか。CISOと仕事をした経験から言えば、彼らは自分の権限を強く守ろうとしますよね。この役割は、こうした時に非常に大きな企業の中で、どうやって切り出されているのでしょうか。
Hillery Hunter： ここでも複数のモデルが見られます。チーフ・データ・オフィスとの兼任である場合もあります。つまり、データ組織の拡張である場合です。別のケースでは、組織が競合と同じだけ遠く、同じだけ速く進むための戦略的な意図を確実に持つ、ということのためだったりします。ですから、私個人としては、この役割が単一の鋳型から来た、単一の出どころがある、とは見ていません。ただ、企業が「我が社にはCAIOがいる」と言うのは、とても良いシグナルだと思います。少なくともそのとき、コンピテンシーの中心に声があり、その会話がCEOや取締役会にとって重要だということになるからです。そうでなければ、わざわざもう一つのC-levelの肩書きを作りはしないでしょう。
Ambhi Ganesan： もう一つの側面として、最高AI責任者がオペレーションの領域、よりビジネス寄りの領域へと足を踏み入れるケースも増えています。これは設計上そうなっている場合もあります。というのも、こうしたAIの課題に取り組むことを考えると、私たちがずっと言ってきたように、それは単なる技術の問題ではないからです。トップダウンの機能やワークフローをどう捉え、それをどう再構想するか、どうすれば適切なガードレールを組み込めるか、といったことを見ていくわけです。これには、純粋に技術側だけでなく、多くの調整が必要になります。ビジネスのオーナー、法務、コンプライアンスの責任者などと協働しなければなりません。ですから、これは横断的な要素なのです。それゆえ、少なくとも一部の企業では、こうした役割がオペレーションの領域へと進化しているのです。
Tim Hwang： 来年、あるいはそれ以降、このトレンドは強まっていくのでしょうか。どう思われますか。
Ambhi Ganesan： 予測というのは常に難しいものですが、二つの方向に転びうると思います。少なくとも、この役割が「AIプロジェクトやAIイニシアチブを全社的に推進するための道具」と見なされている企業では、それは完全に浸透していくでしょう。ただ、AIの採用が成熟して、誰もがそれを使うというレベルに達した定常状態では、おそらくこの役割は必要なくなります。理想的な状態では、誰かが取りまとめてあれこれ調整する必要はなくなるでしょう。もう一方の側面として、私たちはこの役割が変わっていく可能性を完全に過小評価しているかもしれません。ケイパビリティは日に日に進歩し続けています。ですから、ワークフローの変革について考えているうちに、こうした役割がCHROと非常に密接に連携して、人材の側面をどう推進するか、という会話を主導するようになる、ということもありえます。ですから推測は難しいのですが、いくつかの方向に進みうると思います。
6.3 CIOのペルソナ次第という視点と、CDOの歴史的類比、CXOレベルの役割かという問い
Tim Crawford： いくつか考えがあります。まず第一に、経営陣の「遺伝的な構成」を見なければなりません。CIOの領域に長くいて、自分自身もCIOだった経験から言えば、この多くはあなたが擁しているCIO次第で決まります。一つ心に留めておくべきは、CIOといってもCIOはCIOにあらず、ということです。同じ肩書きを持っていても、異なるペルソナがありえます。戦略的な人もいれば、そうでなく、より戦術的な人もいます。ですから、CIOへの期待や、組織のその部分をどう見るかによっても、AIに責任を持つ人を置くかどうかが左右されるのです。
Tim Crawford： 第二に、組織内でAI機能やその目的を率いる手助けをし、その部門横断的な会話をまとめる人が必要かと言えば、絶対に必要です。AIカウンシルが必要なのです。もし組織内でAIカウンシルについて語っていないのなら、それを何とかすることを強くお勧めします。第三に、私はそれが本当にCXOの役割なのか、という点には大いに疑問を持っています。もし適切なCIO、より戦略的でビジネス志向のCIOがいるなら、CAIOは必要ないと思います。CDOと同じように、そのプロセスを導く誰かは依然として必要ですが、それがELTでピアと見なされ、戦略的な会話の一部となるCXOレベルの役割なのか、と言われると、私はそうは思いません。なぜなら、私たちは非常に特定の技術、しかもある時点での技術について話しているからです。
Tim Crawford： 時間を遡れば、数年前に採用された多くのCDOは、適切なCIOがその座にいなかったから採用された、という側面が大きいのです。つまりCDOは、CIOの補強あるいは拡張だったのですが、彼らにはCXOの肩書きが与えられました。ですから、その遺伝的構成と、ELTの中で戦略的にどこへ向かおうとしているのかを理解することが重要なのです。
7. AIがVC投資を席巻する現状（Crunchbase）と総括
7.1 AI資金調達370億ドル・VC投資の66%という統計と、業界固有の課題解決へ向かうスタートアップ
Tim Hwang： 終盤に差しかかってきましたので、Hilleryさん、最後のストーリーをあなたに振りたいと思います。Crunchbaseが報じた新しい記事で、私たちがいる「この瞬間」を思い出させてくれる良い材料だと思いました。直前までのコメントの背後に潜んでいたのは、「私たちはこのプロセスの早い段階にいるのか、遅い段階にいるのか、いったいどこにいるのか」という問いです。Crunchbaseが報じている統計は、4月の人工知能への資金調達が370億ドルに達し、それが先月の世界のベンチャー投資の66%を占めた、というものです。これはかなりの額です。ただ同時に示唆しているのは、多くの人がまだ「競争する余地は大いにある」と感じている、ということです。「大企業がすでにこの領域を支配していて、ゲームに参加する余地はない」という見方もできます。この空間が時間とともにより競争的になっていると思われますか、それとも競争的でなくなっていると思われますか。
Hillery Hunter： この会話に入る前にお話ししていたことを共有しますね。AIはいまや非常に広範な技術の定義になってしまったので、ときに「この会話の中でAIの境界はどこから始まり、どこで終わるのか」と思うほどです。この空間で私が目にするスタートアップの多くは、実際にはビジネス上の課題を解こうとしています。彼らは皆が皆、基盤となる大規模言語モデルの根本的なイノベーションをやろうとしているわけではないのです。それがかつての姿でした。誰もが自分のモデルを生み出そうとしていた。
Hillery Hunter： けれどもいまは、AIをめぐる会話やAIスタートアップの多くが、ビジネスのために何かを解決し、業界固有の機能を実際に届けようとしたり、サプライチェーンのような領域で長年の課題を解こうとしたりしています。彼らはAIを使っているからAI企業として構成されているわけですが、この分野全体、そしておそらくこの種の数字が計算される仕方そのものが、はるかに大きな広がりを表しているのだと思います。
Tim Hwang： 「200%の資金がコンピューターに流れ込んでいる」みたいな話ですね。
Hillery Hunter： ええ、まさにあなたがおっしゃる通りです。
7.2 前例なき技術投資の爆発、「今やAIでないものはあるのか」という問いとクロージング
Tim Hwang： では、この数字は本当に有益なものだと感じますか。ある意味では、AIがいまやあらゆるところにある、ということの証なのでしょうか。
Hillery Hunter： 見方によりますが、いま技術投資には前例のないレベルの関心と爆発が起きている、ということに尽きます。それが、こうした数字の多くが語っていることだと思います。そしてそれはインフラからソフトウェアまで、あらゆるものに及んでいます。ですから、私たちの誰かがいま手がけていることの中に、AIでないものなど何かあるでしょうか。ないことを願うくらいです。なぜなら、それは現時点で非常に効果的な技術だからです。それゆえ、スタートアップが自らをどう位置づけるかという点でも、多くの場合、確かにAIを使ってはいるけれども、彼らはより大きな別の課題を解いているのです。
Tim Hwang： 素晴らしいですね。Ambhiさん、Hilleryさん、Timさん、これは私たちにとって初めてのライブエピソードでした。とてもうまくいったと思います。素晴らしいパネルでした。ご参加いただき、ありがとうございました。
Hillery Hunter： こちらこそありがとうございました。
Tim Hwang： そしてリスナーの皆さんにも感謝します。お聴きいただいた内容を楽しんでいただけたなら、Apple Podcasts、Spotify、その他あらゆるポッドキャストプラットフォームで私たちを聴くことができます。それでは皆さん、また来週、Mixture of Expertsでお会いしましょう。