概要エンタープライズAIの採用は2026年に向けて重要な転換点を迎えつつあり、世界中の組織はパイロット段階を超えてAIをコア業務に組み込み、エージェントシステムを工業化し、戦略的かつ規制された実装を主要なセクター全体に拡大しています。2026年のAIシステムへの世界的な支出が2兆ドルを超えると予測される中、今年がエンタープライズAI採用にとって決定的な瞬間となる理由に注目が集まっています。世界中の組織はパイロットや概念実証を超え、AIをコア業務に組み込み、規制要件をナビゲートし、エージェントシステムを大規模に工業化しています。中東やインドなどの地域では採用が急速に加速しています。金融、エネルギー、政府、デジタルサービスが先導し、インドは主要なAI人材と実行拠点として台頭し、中東は主権モデル、国家データプラットフォーム、セクター特化型の取り組みの大規模かつ戦略的な実装を推進しています。このインタビューでは、ギビス・コンサルティングのCEO、ファリダ・ギブズが、エンタープライズAI採用を促進する要因、先導セクター、そしてCEOやCIOが自律型・エージェント型AIの時代においてイノベーションとガバナンス、長期的なビジネス変革のバランスを取るための実践的な指針を探ります。## 2026年は転換点：中東が主要セクターでAIをパイロットから本番へ移行させる方法2026年がエンタープライズAI採用の転換点になるとあなたは主張していますが、その推進要因は何ですか？「2026/2027年は、規制義務が執行可能になり、主権展開パターンが実現可能になり、AIがついにパイロットプログラムだけでなく、コアビジネスプロセスに組み込まれるための転換点です。」中東について、ファリダは次のように述べています：「中東では、AIをプラットフォームの近代化や製品志向のデリバリーチームの一環として工業化し、イノベーションラボから運用責任へと移行しています。最初は信頼できるデータレベルから始まっていますが。」この地域はAIの野心から実行へと動き出しており、政府や企業は主権コンピューティング、国家データプラットフォーム、セクター特化型プログラムに投資し、AIをパイロットから本番へと推進しています。企業はAIをイノベーションラボから運用チームへと移行させ、信頼できるデータとプラットフォームの近代化に焦点を当て、主要セクターでの採用を加速させています。中東は国家AI戦略に大規模な投資を行っていますが、その中で最も影響力のある取り組みは何ですか？「最も効果的な取り組みは、主権コンピュートとモデル、国家データプラットフォーム、そして中東の政府主導のセクター特化型採用プログラムです。」これらの取り組みは、国家政策の枠組みの下でのローカルモデルの訓練と展開を可能にし、遅延や越境データの摩擦を減らし、公共および民間の関係者にワークロードをパイロット環境から持続的な本番環境へ移行させるインフラを提供します。これらの地域で現在、AIの成熟度が最も高い産業やセクターは何で、その理由は何ですか？「ITインフラ、銀行、政府、エネルギーは、強固なデータ基盤、ROIを重視したユースケース、中央の命令によりリードしています。」これらのセクターは、大規模で構造化されたデータセット、明確な効率化や収益向上のレバー（不正検知、グリッド最適化、市民サービス）を活用し、しばしば規制や閣僚の後援を受けているため、エンタープライズグレードのAI採用が実用的かつ測定可能となっています。## エージェントシステムAIのナビゲーション：安全なエンタープライズ採用のためのリーダーシップ、ガバナンス、運用戦略自律型・エージェント型AIシステムの普及が進む中、これらの技術はリーダーシップや労働力計画にどのような新たな課題をもたらしますか？「エージェントシステムは、運用リスク、労働力の再設計、そして独立して行動できるシステムの継続的な監視の必要性といった新たな課題をもたらします。ただし、ループ内の人間は不可欠な要素であり、監査可能な透明性も重要です。」CEOがエージェントシステムを安全に運用するために新たに設けるべき役割、報告ライン、責任メカニズムについて、ファリダは次のように説明します：「企業は明確なAI製品所有権、独立したリスク責任、正式な変更管理を設けるべきです。これにより、自律システムを安全に、大規模に展開し、意思決定の完全な追跡性を確保できます。」これにより、イノベーションとガバナンスのバランスを取るというより広い問題に自然に移行します：特に金融や政府のような規制されたセクターで、企業はどのようにAIのイノベーションとガバナンスを両立させるべきですか？「企業はリスクの低い分野で迅速にイノベーションと自動化を進めつつ、監査性、意思決定の追跡性、段階的なガバナンスを規制対象のユースケースに組み込む必要があります。」今後12〜24ヶ月で大規模なAI導入に向けて意思決定者が最優先すべきことは何ですか？「意思決定者は、最新の話題追いかけるのではなく、高付加価値のワークフロー、エンタープライズAIのコントロールプレーン、信頼できるデータ基盤、運用モデルの再設計を優先すべきです。」## 自信を持ってAIを拡大：CEOとCIOのための戦略的指針ギビス・コンサルティングは、クライアントのAI戦略とビジネス変革の目標を整合させるアドバイスを提供しています。ファリダ・ギブズは次のように述べています：「ギビス・コンサルティングでは、信頼できるデータプラットフォーム、規制優先のアーキテクチャ、安全にガバナンスされたエージェント自動化を設計・組み合わせることで、AIプログラムをビジネス成果に合わせています。」AIの進化スピードが加速する中、多くの幹部は迅速かつ責任ある行動を求められるプレッシャーを感じています。圧倒されながらも遅れを取りたくないCEOやCIOに対して、どのようなアドバイスをしますか？「私のアドバイスは、話題に惑わされず、ビジネスの自動化に集中することです。これは産業革命以来続く私たちの取り組みです。信頼できるデータ、品質管理、運用モデルに基づく堅牢な企業能力を構築することが基盤です。AIの推論は、明確なビジネス利益をもたらす場合にのみ導入し、専門家の意見なしに自動意思決定を行わないことが重要です。そうすれば、組織は自信を持ってAIを拡大できます。」
AIの大規模展開をナビゲートする：Farida GibbsによるCEOとCIOのための戦略的洞察
概要
エンタープライズAIの採用は2026年に向けて重要な転換点を迎えつつあり、世界中の組織はパイロット段階を超えてAIをコア業務に組み込み、エージェントシステムを工業化し、戦略的かつ規制された実装を主要なセクター全体に拡大しています。
2026年のAIシステムへの世界的な支出が2兆ドルを超えると予測される中、今年がエンタープライズAI採用にとって決定的な瞬間となる理由に注目が集まっています。世界中の組織はパイロットや概念実証を超え、AIをコア業務に組み込み、規制要件をナビゲートし、エージェントシステムを大規模に工業化しています。中東やインドなどの地域では採用が急速に加速しています。金融、エネルギー、政府、デジタルサービスが先導し、インドは主要なAI人材と実行拠点として台頭し、中東は主権モデル、国家データプラットフォーム、セクター特化型の取り組みの大規模かつ戦略的な実装を推進しています。
このインタビューでは、ギビス・コンサルティングのCEO、ファリダ・ギブズが、エンタープライズAI採用を促進する要因、先導セクター、そしてCEOやCIOが自律型・エージェント型AIの時代においてイノベーションとガバナンス、長期的なビジネス変革のバランスを取るための実践的な指針を探ります。
2026年は転換点：中東が主要セクターでAIをパイロットから本番へ移行させる方法
2026年がエンタープライズAI採用の転換点になるとあなたは主張していますが、その推進要因は何ですか？
「2026/2027年は、規制義務が執行可能になり、主権展開パターンが実現可能になり、AIがついにパイロットプログラムだけでなく、コアビジネスプロセスに組み込まれるための転換点です。」
中東について、ファリダは次のように述べています：「中東では、AIをプラットフォームの近代化や製品志向のデリバリーチームの一環として工業化し、イノベーションラボから運用責任へと移行しています。最初は信頼できるデータレベルから始まっていますが。」
中東は国家AI戦略に大規模な投資を行っていますが、その中で最も影響力のある取り組みは何ですか？
「最も効果的な取り組みは、主権コンピュートとモデル、国家データプラットフォーム、そして中東の政府主導のセクター特化型採用プログラムです。」
これらの取り組みは、国家政策の枠組みの下でのローカルモデルの訓練と展開を可能にし、遅延や越境データの摩擦を減らし、公共および民間の関係者にワークロードをパイロット環境から持続的な本番環境へ移行させるインフラを提供します。
これらの地域で現在、AIの成熟度が最も高い産業やセクターは何で、その理由は何ですか？
「ITインフラ、銀行、政府、エネルギーは、強固なデータ基盤、ROIを重視したユースケース、中央の命令によりリードしています。」
これらのセクターは、大規模で構造化されたデータセット、明確な効率化や収益向上のレバー（不正検知、グリッド最適化、市民サービス）を活用し、しばしば規制や閣僚の後援を受けているため、エンタープライズグレードのAI採用が実用的かつ測定可能となっています。
エージェントシステムAIのナビゲーション：安全なエンタープライズ採用のためのリーダーシップ、ガバナンス、運用戦略
自律型・エージェント型AIシステムの普及が進む中、これらの技術はリーダーシップや労働力計画にどのような新たな課題をもたらしますか？
「エージェントシステムは、運用リスク、労働力の再設計、そして独立して行動できるシステムの継続的な監視の必要性といった新たな課題をもたらします。ただし、ループ内の人間は不可欠な要素であり、監査可能な透明性も重要です。」
CEOがエージェントシステムを安全に運用するために新たに設けるべき役割、報告ライン、責任メカニズムについて、ファリダは次のように説明します：「企業は明確なAI製品所有権、独立したリスク責任、正式な変更管理を設けるべきです。これにより、自律システムを安全に、大規模に展開し、意思決定の完全な追跡性を確保できます。」
これにより、イノベーションとガバナンスのバランスを取るというより広い問題に自然に移行します：特に金融や政府のような規制されたセクターで、企業はどのようにAIのイノベーションとガバナンスを両立させるべきですか？
「企業はリスクの低い分野で迅速にイノベーションと自動化を進めつつ、監査性、意思決定の追跡性、段階的なガバナンスを規制対象のユースケースに組み込む必要があります。」
今後12〜24ヶ月で大規模なAI導入に向けて意思決定者が最優先すべきことは何ですか？
「意思決定者は、最新の話題追いかけるのではなく、高付加価値のワークフロー、エンタープライズAIのコントロールプレーン、信頼できるデータ基盤、運用モデルの再設計を優先すべきです。」
自信を持ってAIを拡大：CEOとCIOのための戦略的指針
ギビス・コンサルティングは、クライアントのAI戦略とビジネス変革の目標を整合させるアドバイスを提供しています。ファリダ・ギブズは次のように述べています：「ギビス・コンサルティングでは、信頼できるデータプラットフォーム、規制優先のアーキテクチャ、安全にガバナンスされたエージェント自動化を設計・組み合わせることで、AIプログラムをビジネス成果に合わせています。」
AIの進化スピードが加速する中、多くの幹部は迅速かつ責任ある行動を求められるプレッシャーを感じています。圧倒されながらも遅れを取りたくないCEOやCIOに対して、どのようなアドバイスをしますか？
「私のアドバイスは、話題に惑わされず、ビジネスの自動化に集中することです。これは産業革命以来続く私たちの取り組みです。信頼できるデータ、品質管理、運用モデルに基づく堅牢な企業能力を構築することが基盤です。AIの推論は、明確なビジネス利益をもたらす場合にのみ導入し、専門家の意見なしに自動意思決定を行わないことが重要です。そうすれば、組織は自信を持ってAIを拡大できます。」