次のデプロイ前に、
AI成果に関して部門横断的な権限を持つシニアリーダーを一人選出し、関連する予算配分とは切り離した専用予算を確保し、スケーリング成果に連動したパフォーマンス評価を設ける。
Content as a Service v3 - thought-leadership - 2025
レポートの内容
多くの組織がAIに投資しているにもかかわらず、本格的な活用に成功しているのはごく一部です。アドビのグローバル調査が示すのは、その差が技術の優劣ではなく、AIを中心に構築された業務モデルにあるという事実です。本レポートでは、組織が停滞する原因、リーダー企業が実践する差別化要因、そしてAI投資をビジネスの成功に結びつけるための具体的なステップを解説します。
AI対応力を左右するのは業務モデル
AIへの対応力は、もはやモデルへのアクセス件数や試験運用の数で測るものではありません。多くの組織がすでにAIに投資し、初期のユースケースを本番環境に導入しています。しかし、同程度の技術・投資・意欲を持つ組織の間でも、成果には大きな開きがあります。真の差別化要因は、AIを取り巻く業務モデル——誰が責任を担い、どのように意思決定され、成果がどう測定され、AIが日常業務にどう組み込まれているか——にあります。
AIを本格展開できる組織と実験段階で停滞してしまう組織の違いを明らかにするため、アドビはIncisivに委託し、12業界と11のグローバル市場にわたる5,633名の上級幹部を対象とした調査に加え、50名以上の幹部への詳細なインタビューを実施しました。調査結果からは、明確な構造的格差が浮かび上がりました。
試験運用または
AIの
こうしたリーダー企業は、AI投資を持続的なビジネス成果へと変えるための仕組みと実践を確立しています。重要なのは、AIを全社展開する前から、その基盤づくりに着手していた点です。
「リーダー
企業は、 業務 モデル その ものを AIの 中核能力—— モデルの 出力を ビジネス 成果へと 変換する 仕組み——と して 捉えています。 彼らの 違いは 構造に あります。 AIへの 取り組みを 拡大する 前に、 責任体制、 測定指標、 意思決定権限を 確立しているのです。」
Christopher Young
シニアディレクター、グローバル業界戦略部門、Adobe
AIの成熟化は、試験運用および展開段階で停滞しがち
AIへの取り組みが停滞するポイントは、組織によって異なります。運用モデルの成熟度がその軌跡を左右し、同水準の技術投資でも成果に大きな差が生まれる理由を明らかにします。
停滞する中間層
多くの組織が抱える課題は、AI自体の問題ではなく、規模拡大の問題です。その実態を如実に示しているのが「停滞する中間層」です。このグループは研究対象組織の58%を占め、AIユースケース の本番稼働や初期成果を持ちながらも、試験導入または展開段階で足踏みしています。欠けているのは全社的な運用モデルです。各部門が独自にAIユースケースを展開していますが、組織横断的な責任体制や連携の仕組みがなければ、個別の成功は孤立したままで全社規模には広がりません。
その結果、組織は前進を伴わない活動に陥ります。既存の展開が停滞する中、企業は新たなAI試験運用を次々と立ち上げ続け、活動量は増えても複合的な価値をもたらすAIプログラムの数は横ばいのままです。このギャップはテクノロジーを追加するだけでは埋まりません。人員規模や投資額が同程度の組織でも、その状態はまったく異なる場合があります。展開段階から拡大段階へ移行するには、展開の進化だけでなく、運用モデルの進化が不可欠です。
「リーダーシップ
チームから、 AIへの 取り組みが どれだけ 進んで いるか 聞かれました。 多くの ローンチ、 活発な 活動、 充実した ロードマップと、 当初の 答えは 申し分ない ものでした。 しかし、 実際に 変化を もたら した 取り組みが 何件あるかを 問われた 時、 状況は 一変しました。 実際に 数えてみると、 その 数字は 惨憺たる ものでした」
最高戦略・変革責任者、
消費財企業
準備状況の格差
展開状況を運用モデルの成熟度と照らしてマッピングすることで、初期段階、脆弱な段階、準備が整った段階、リーダー企業の4つのセグメントが明らかになります。それぞれが異なる発展の軌跡とリスクを抱えています。導入段階だけで組織を評価すると、誤解を招く場合があります。なぜなら、同じ展開レベルにある組織でも、大規模展開を持続させるために必要な基盤を備えているかどうかは大きく異なる場合があるためです。
この分布は、スケールアップの準備が整っていない組織に大きく偏っています。71%が初期段階、13%が脆弱な段階に分類され、合計84%の組織が依然として大規模展開のための基盤を構築している段階にあるか、あるいは持続性に欠けうる仕組み上で前進していることを意味します。AIワークフローをスケールする能力を示すリーダー企業として認定されているのはわずか6%です（図2）。
戦略と仕組みのギャップ
調査対象の12業界すべてで、AI戦略の策定は進んでいるものの、それに合わせた事業運営の変革は後れを取っています。戦略とガバナンスが成熟度の上位に位置する一方で、仕組み、テクノロジー、ワークフローは成熟度が最も低い柱にとどまっています（図3）。このパターンは、組織が意思決定者の権限で承認できる施策では前進している一方、現場チームが日々継続しなければならない構造的変革では進みが鈍いことを示しています。
重要なポイント
展開段階から拡大段階への移行こそ、AI成熟度の真の試練です。組織は計画や方針の確定を待つのではなく、初日から 仕組みとワークフローを戦略やガバナンスと並行して構築 する必要があります。
AIのアイデアが、展開に必要な仕組みを上回るスピードで前進している
AIの展開には、有望なユースケースだけでは不十分です。アイデアがどのように優先順位付けされ、資金提供され、測定され、レビューされ、そして業務へ統合されるかが、進展を左右します。これらの領域でのギャップが、AI試験運用を再現可能な企業全体の能力へと発展させる障壁となっています。
承認プロセスの壁
AI主導のユースケースのアイデアから本番稼働へと至る経路は依然として狭く、多くの組織には提案を効率的に評価する体制が整っていません。提案される100件のアイデアのうち、本番運用に達するのはわずか15件程度であり、却下されたものが必ずしも誤った提案とは限りません。
多くの提案が停滞するのは、承認済みの統合アーキテクチャを基盤とした規定の導入経路、一般的なユースケース向けの標準化されたセキュリティレビュー、事前に合意された予算区分といった仕組みが組織に整っていないためです。その結果、提案のたびに一から審査が行われます。最も大きな減少が発生するのはIT評価の段階であり、これはアイデア選別プロセスにおける最大の離脱ポイントとなっています。その次に大きな減少が発生するのがセキュリティレビューの段階です（図4）。
4つの運用モデルのギャップ
同じ4つの構造的ギャップが、業界、地域、組織規模を問わず共通して現れます。いずれのギャップも、AIを大規模に活用するための支援において、企業の仕組みが追いついていないことを示しています。
オーナーシップの
AIの仕組みは存在しても、AIの責任者が存在しない場合があります。リーダー企業は、予算権限を持つ正式な責任者を配置している可能性が4.7倍高くなっています。一方で、委員会や兼務の役割に依存する場合は、意思決定や進捗が停滞します。
ビジネスと
AIを支援するためにビジネス部門とIT部門が十分に連携している組織は、わずか22％です。残りの大多数は、定型業務向けに設計されたチケット管理や業務指示書に頼っており、進化するAIのユースケースには対応できていません。
測定の
AIのROIを包括的に測定する組織はわずか11％に過ぎず、全く測定していない組織も10%に上ります。活動状況のトラッキングで処理件数は把握できても、成果物の品質、手戻り、そしてレビューに伴う下流工程のコストは捉えられません。
スキルの
スキルと人材は、組織の54％が最大の障壁として挙げています。最も不足しているのは、プロンプト作成能力ではなく、アーキテクチャ設計力、AIに関する戦略的思考力、そしてワークフロー設計力の分野です。
重要なポイント
AI導入を経験した経営幹部が共通して後悔することは、体制整備への着手が遅すぎたという点です。運用モデルの設計こそ、AI導入の第一段階として位置づけるべきです。展開を開始する前に、指標を定義し、予算を確保し、オーナーシップを明確にし、ビジネス部門とIT部門を連携させ、変更管理に投資しましょう。
リーダー企業が働き方の変革で生み出す価値の好循環
リーダー企業は、単にAIを導入するだけではありません。責任の所在を明確にし、稼働前に成果を測定し、ビジネス部門とIT部門が連携して計画を立て、失敗から学び、実際のワークフローでAIの価値を証明する実践者を積極的に支援します。こうした行動が組み合わさることで、個別の成功が再現可能な規模へと発展していくのです。
多くの組織が成熟に苦しむ「仕組み」と「ワークフロー」の領域こそ、リーダー企業が際立つポイントです。AI戦略やガバナンスを強化している企業は多いものの、リーダー企業はさらに踏み込み、AIを実際の業務に組み込むための、より難しい組織変革も実現しています。これは、AIプログラムの運用管理から、規模拡大の条件を整えることへの転換です。この転換を可能にする5つの行動があります。
これらの行動は具体的な価値に直結します。リーダー企業は同じ技術を使いながらも、コスト削減、サイクルタイム、処理量において 1.4〜1.6倍 の高い改善効果を達成しています。
5つの連動する行動
リーダー企業の5つの行動は、互いに強化し合う関係にあります。オーナーシップが責任を生み、測定が共通の根拠を確立し、連携が部門間をつなぎ、文化と推進者が新しい働き方の浸透を後押しします。すべての起点となるのは、真のオーナーシップです。予算権限とパフォーマンスの責任を持つ専任の責任者なくして、他の行動を定着・維持することは困難です。
孤立したAIの成功を持続的な企業価値へと転換するための、5つの実践的な教訓
- 責任者を
1人に 絞る ほうが、 委員会よりも 効果的 リーダー 企業の 92％には 正式な AI 責任者が 存在します。 一方、 対象と なる 業界の その他組織では その 割合は 20％に とどまります。 オーナーシップには、 専任の 予算、 部門横断的な 権限、 パフォーマンスへの 説明責任が 伴います。 責任者を 任命する ことは、 他の あらゆる 要素が 依存する 最も 重要な 意思決定です。 - 測定は
導入後ではなく、 導入前に 始める リーダー 企業は プログラム 開始時から 測定を 組み込み、 AI プログラムが 稼働する 前に 成果、 基準値、 アトリビューション 手法を 定義します。 AIが 本番運用に 到達した 後では、 測定の 機会は 失われてしまいます。 - ビジネス
部門と IT 部門が 共に 意思決定する 真の パートナーシップは、 ビジネス 部門と IT 部門が ブリーフの 作成前に、 共に 問題を 定義し、 目標と 主要成果を 共有する ところから 始まります。 これに より、 順次的な 引き継ぎ型の 進め方に 代わって、 共同での 計画策定と 連帯した 説明責任が 実現します。 - 失敗は
学びの 源泉に する リーダー 企業は、 失敗が 組織に 破壊的な 影響を 与える 事態を 防ぎます。 リーダー 企業に おける 破壊的な 失敗率は 1％未満である 一方、 ある 業界では、 失敗に 対して 非難する 傾向が 55 倍高く なっています。 リーダー 企業は、 失敗に対する 対応と して、 回避ではなく 検証を 定着させています。 - 推進者には
称賛だけで なく 予算を リーダー 企業は、 既に AIを 機能させている 実践者を 見つけ 出し、 評価に 加えて 少額の 予算と 後ろ盾となる 支援を 提供します。 これは、 最も コストが 低く、 最も 高い リターンを もたらす 文化への 投資です。
この5つの教訓を組み合わせて実践することで、各導入が次の導入に向けた条件を強化する、価値創出の循環が生まれます。オーナーシップが明確になれば測定が向上し、共有された実証データがパートナーシップを強固にし、学びが成功事例の普及を後押しします。これが、価値の格差が複利的に拡大する理由です。これらの行動を定着させることができない組織は、導入サイクルを重ねるたびに、さらに後れを取るリスクがあります。
「モデルは
汎用品です。 誰もが 同じ GPT-4、 をGemini、 Kimi、 Llama 使っています。 差は ありません。 優位性は モデルに あるのではなく、 どう 活用するか、 そして それが 機能しているか どう かを 素早く 判断できるかに あります。 それが すべての 違いを 生み出すのです」
最高技術責任者、
金融サービス
重要なポイント
5つの行動様式を、一人の責任あるオーナーを起点とした連携システムとして捉えてください。AIにおいて複利的に効果が積み重なるのは、運用モデルです。 それを意図的に構築することで、AIを展開するたびに価値の差は広がります。
AIの展開は一足飛びではなく、一連の意思決定の積み重ね
AIを前進させるには、マーケティング・テクノロジー・データ・リスク・ガバナンスにまたがる、一連の連携した意思決定が必要です。一つひとつの取り組みが次の土台となり、AIの成熟度 を高める条件を整えます。
モデルの
成果指標を定義し、デプロイ前のベースラインを確立し、影響を受けるすべてのステークホルダーとアトリビューション手法について合意を得る。ベースラインはモデルが本番環境に移行した後は再現できない。
ブリーフを
要件策定の前に双方を招集する。共に問題を定義し、双方にとっての成功基準を合意した上で、段階的な引き継ぎを共同プランニングに置き換える。
失敗が
AIプログラムが期待を下回ったとき、まずシニアレベルで分析的な問いから始める。失敗は責任追及や後退ではなく、証拠と学びを生み出すものだというメッセージを組織全体に発信する。
AIリーダーを
すでにAIを実践して成果を上げている人材を特定する。その人材を称え、ワークフローを隣接チームへ展開するための少額の予算を提供し、組織内の摩擦から守る。
AIの野心を確かな成果に変える
AIは、企業がお客様を発掘し、コンテンツを制作し、あらゆるチャネルでエクスペリエンスをオーケストレーションする方法を根本から刷新している。その潜在力を最大限に引き出すには、モデルへのアクセス以上のものが必要だ。統合されたデータ、連携したコンテンツワークフロー、そしてAIを確信を持って活用するためのガバナンスが不可欠となる。
アドビはその基盤を提供する。Adobe Experience Platformはお客様データを統合し、AIのインテリジェンスレイヤーとして機能することで、毎年1兆件を超えるエクスペリエンスを実現している。Adobe CX Enterpriseはその基盤をエンドツーエンドのエージェント型システムへと拡張し、最初の接点から長期的なロイヤルティに至るカスタマーライフサイクル全体をオーケストレーションする。統合されたコンテンツサプライチェーンは、ブランド標準と共有ガバナンスを維持しながら、AIをクリエイティブと制作のワークフローに直接組み込む。
その結果として生まれるのは、AI実証実験の域を超えて価値創出へと至る道筋だ。チームがすでに活用しているツールと連携するオープンなエコシステム上に構築されており、スケールアップの準備が整ったとき、アドビはテクノロジーと専門知識で組織がAIを持続的な競争優位へと転換する支援をする。
調査方法
本レポートは、アドビの依頼によりIncisivが実施したグローバル調査にもとづきます。本調査では、12業界・11のグローバル市場にわたる5,633名の上級幹部を対象にアンケートを実施し、さらに50件を超える詳細なインタビューを行いました。回答者全員がAI投資に関する正式な意思決定権を持ち、52%はVPレベル以上の役職に就いています。対象組織の年間売上高はいずれも1億ドル以上で、そのうち60%は年間売上高10億ドルを超える組織が占めています。
分析の結果、342の組織がリーダー企業として特定されました。これは有効回答者5,323名の6%に相当します。これらの組織は、高い導入速度と成熟した運用モデルを兼ね備えています。組織構造はリーダー企業であるかどうかを予測する上で有意な指標である一方、企業規模、業界、AIへの投資額は有意な指標ではありませんでした。
Title
アドビ2026年AI対応に向けた準備状況レポート
cardDate
2026-08-31
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CardDescription
AIを大規模に展開する組織とそうでない組織を分ける要因、そしてそれらの組織がどのようにAI導入を持続的なビジネス価値へと転換するのかについて、アドビのグローバル調査をご覧ください。
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