韓国企業の経営陣の間で、人工知能（AI）の成果が単なる技術投資を超え、経営責任と直結する重要課題として浮上しているという調査結果が出た。メガ・ニュース（MEGA News）のハン・ジョンホ記者の取材によると、国内の最高経営責任者（CEO）の大多数がAIの成果不振時には職務の安定性まで脅かされ得ると認識する一方、実際のAI意思決定に対する信頼と統制体系は依然として不十分であるとしている。
AI・機械学習ツールを提供しているソフトウェア企業「Dataiku（データイク）」が28日発表した「グローバルAI実態報告書」によると、世界のCEOの87％はAIの成果について全面的な責任を負っていると答えた。また78％は2026年末までにAIを通じた可視的な成果を出せない場合、自身の職務安定性が脅かされ得ると回答し、74％はAI戦略の失敗が経営陣の交代につながり得ると見通した。
今回の調査は、グローバル市場調査機関ハリス・ポールとともに、日本や韓国、米国、英国、フランス、ドイツ、アラブ首長国連邦、シンガポールのCEO900人を対象に実施された。調査結果では、CEOの62％が取締役会から測定可能なAI成果を求められていると答え、AIが単なる戦略的投資の段階を超え、実質的な経営成果課題として位置付けられているという。
AIはすでに、経営陣の意思決定過程全般に深く関与している。世界のCEOは、毎年40件以上の核心的意思決定でAIの影響を受けていると答えた。ただし信頼の問題は依然として残っていた。CEOの80％はAIの成果物を自ら検証したり異議を唱えたりすると答え、51％は核心的なビジネス判断の過程で人間による承認が依然として必要だと回答した。
AIエージェント導入拡大の流れも確認された。世界のCEOの83％は2026年までにAIエージェントを実際の業務環境に導入すると答えた。一方で、AIエージェントの大規模導入に対する信頼度は、1年前の41％から2026年には31％へ低下した。
ベンダー依存に対する懸念も高まっている。CEOの65％はAI投資拡大よりも特定ベンダーへの過剰投資をより懸念していると答え、76％はすでに少数のAI供給企業に過度に依存していると回答した。また67％は過去1年間に、最高情報責任者（CIO）など組織構成員が下したAIプラットフォーム・供給企業関連の決定に異議を唱えた経験があると明らかにした。
AIガバナンスと規制リスクも主要課題として指摘された。世界のCEOの96％は、承認されていない生成AIツールの使用、いわゆる「シャドーAI」の問題が存在すると答えた。79％はAIエージェント関連の法的リスクを懸念し、57％は説明可能性の不足が企業の信頼危機につながり得ると回答した。さらに世界のCEOの51％は、規制の不確実性のためにAI関連事業の推進を遅らせた経験があると答えた。
これに合わせ、AI成功のための核心要素としてガバナンスの重要性が浮き彫りになった。調査でCEOらは、人材および人員準備（34％）やオーケストレーション（28％）よりも、ガバナンス（39％）を最も重要な要素に挙げた。Dataikuは、AI活用が拡大するほど統制力と説明可能性が企業競争力の核心要素として浮上していると分析した。
組織内部の認識の差も目立った。CEOの94％は、AIが戦略的意思決定に影響を及ぼした事実を取締役会に共有することに負担はないと答えたが、データ責任者のうち、AIエージェントが基本的な意思決定監査を通過できると確信した割合は34％にとどまった。またCEOの83％がAIエージェント運用の拡大を予想した一方、これをリアルタイムでモニタリングできると答えたCIOの割合は25％にすぎなかった。
韓国市場では、AI責任経営の流れがさらに強く表れた。韓国のCEOの95％は、AIエージェントが現在の経営陣よりも優れた戦略計画を立てられると答え、世界平均（80％）を大きく上回った。さらに韓国のCEOの93％は、2026年末までに可視的なAIビジネス成果を出せない場合、自身の職務が危うくなり得ると答え、米国（81％）と世界平均（80％）より高い水準を記録した。
加えて、韓国のCEOの95％はAIの成果について全面的な責任を負っていると答え、これは世界平均（87％）を上回った。また58％は、取締役会から測定可能なAI成果の達成について直接的な圧力を受けていると回答した。韓国のCEOの79％は、過去1年間にAI関連の意思決定過程で自身の関与度が高まったと答え、経営陣レベルでのAI戦略関与拡大の流れも確認された。
DataikuのCEO兼共同創業者であるフロリアン・ドゥエット氏は「企業間の差別化要素は、AIの性能そのものよりも、それを信頼可能なビジネス意思決定につなげられる能力にある。今日、世界の経営陣はAI成果に大きな責任を負っているが、AIの結果値の検証と統制の面では依然として課題を抱えており、このギャップを解消する企業が責任あるAI体系を構築することになるだろう」と述べた。
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