主な調査結果
AIは大企業のあらゆる領域に浸透している一方で、成果は必ずしも出ておらず、その現実をCIO（最高情報責任者）自身が認識しています。世界600人のCIOを対象に実施したHarris Pollの調査結果を基にまとめたDataikuの新グローバルレポートによると、AIは新たな「説明責任の時代」に入っており、予算、報酬、そして経営層の信頼が、野心ではなく、実証可能な成果とますます強く結び付けられるようになっています。
レポート『2026年、CIOのキャリアを左右するAI関連の7つの意思決定』によると、CIOの74％が、今後2年以内に自社がAIから測定可能なビジネス成果を生み出せなければ、自身の立場が危うくなる可能性があると回答しました。また、90％が、自身のキャリアの行方はAIでの成功に左右されると考えています。さらに、ほぼ全員（95％）がすでに四半期に一度は取締役会にAIの成果について報告を行っており、そのうち約半数（46％）は毎月あるいはそれ以上の頻度で報告を行っています。
Dataikuの共同創業者兼CEOであるFlorian Douetteauは、次のように述べています。 「CIOは、多くの組織が想定していた以上のスピードで、実験段階から説明責任の段階へと移行しています。プレッシャーは現実のものであり、時間的猶予も限られていますが、成功への道筋は存在します。それは、説明責任が課される前に、自らの判断で、説明可能でガバナンスが効き、その成果に責任を持てるAIシステムを構築できるCIOに有利な道です」
後悔、プレッシャー、そしてAIの猶予期間の終焉
長年にわたる実験や投資にもかかわらず、多くのCIOは現在、その基盤が見た目ほど強固ではないことを認めています。CIOの74％が、過去18カ月の間に行われた主要なAIベンダーまたはプラットフォームの選定のうち、少なくともひとつについて後悔していると回答しました。62％は、それらの意思決定についてCEOから直接疑問を呈された、または異議を唱えられたと回答しています。さらに、約3分の1（29％）は、過去1年間において、十分に説明できないAIの成果について、その妥当性の説明や正当性に関する弁明を繰り返し求められたと答えています。
こうした状況は、AIの「学習曲線」に対する財務的な許容度が急速に失われる中で生じています。CIOの71％は、2026年前半までに目標を達成できなければ、自社のAI予算が削減または凍結される可能性が高いと考えています。また、予算の引き締めだけでなく、監視の目も厳しくなっています。CIOの70%が、今後12カ月以内に新たなAI監査や説明可能性に関する要件が課される可能性が極めて高いと考えています。85％は、トレーサビリティーや説明可能性の欠如により、AIプロジェクトの本番稼働がすでに遅延または停止したと回答しています。ボトルネックはもはやAIを構築することではなく、信頼性、ガバナンス、正当性を証明することにあります。
AIの無秩序な拡散が経営リスクに転じるとき
AI開発が加速する中、CIOはガバナンスのギャップが拡大していると報告しています。CIOの過半数（54％）は、すでに組織内で承認されていない「シャドーAI」の利用を発見したと回答しています。82％は、従業員によるAIエージェントやアプリケーションの開発速度が、IT部門のガバナンス対応能力を上回っていると述べており、89％は、強固なガバナンスをともなわないまま従業員にAIツールへの広範なアクセスを許可すると、シャドーAIによる重大な技術的負債が生じることを認めています。
AIエージェントのビジネスクリティカルなワークフローへの影響力が増すにつれ、ガバナンスのギャップは拡大しています。CIOの87％が、AIエージェントがすでに業務上重要なワークフローに組み込まれていると回答する一方で、本番環境で稼働するすべてのAIエージェントをリアルタイムで監視する能力が完全に整っていると回答したCIOはわずか25％にとどまっています。
AIバブルへの疑念と、崩壊した場合の影響
CIOは下振れシナリオについても備えを進めています。AI市場が縮小、または「AIバブル」が崩壊した場合、
清算の時：報酬、権限、そして証明
影響は個人レベルにも及び始めています。CIOの85％は、自身の報酬が自社の測定可能なAIの成果に連動すると回答し、81％がCEOについても同様であるとしています。予算、賞与、信頼性は、一つの問いに集約されつつあります。すなわち、AIが価値を生み出していることを証明できるのか、という点です。
日本企業におけるAIの可視性と説明責任のギャップ
日本は、「トレーサビリティー／説明可能性の欠如が、本番環境におけるAIプロジェクトの遅延や停止を引き起こしたことは一度もない」と回答したCIOの割合が30％にのぼります。これは世界平均の15％の2倍にあたり、APAC全体の平均（20％）や、オーストラリア（13％）、韓国（25％）、シンガポール（13％）といった各国の数値と比較しても、際立って高い割合となっています。これは、日本では多くの組織がまだ規模拡大の初期段階にあるため、説明可能性の欠如が本番環境のパイプラインにおける障害として顕在化していない可能性を示唆しています。さらに日本は監視機能の欠如がもっとも著しい国の一つであり、本番環境で稼働しているAIエージェントを一部しか監視できていない、またはリアルタイムでの監視がまったくできないと回答したCIOは38%にものぼります。このように、広範にAIエージェントを導入しているにもかかわらず、監視体制が不完全であるという現状こそが、説明責任に関するリスクが集中する構造を生み出しています。
実験から説明責任へ
本レポートは、2026年をAIがリーダーシップの試金石となる年として位置づけています。説明可能性、エージェントの説明責任、スタックの柔軟性、マルチモデルのガバナンス、拡散の制御、ROIの証明など、AIが複合的な優位性となるか、あるいは複合的な負債となるかを左右する7つの決定事項について概説しています。
これらすべてに共通して浮かび上がるのは、AIは統制を手放すことなく、ITの枠を超えて拡張できる必要があるということです。CIOの大多数は、AIへのアクセス拡大が不可欠だと考えていますが、それはあくまで、ガバナンス、監視、ガードレールが最初から組み込まれている場合に限られます。
『2026年、CIOのキャリアを左右するAI関連の7つの意思決定』のレポート全文は、こちらからご覧ください：
https://pages.dataiku.com/cio-ai-decisions-jp
調査概要
期間：2025年12月11日から2026年1月7日
形式：オンラインインタビュー
対象国：米国、英国、フランス、ドイツ、アラブ首長国連邦、オーストラリア、日本、韓国、シンガポール
調査対象：年間売上5億ドル以上（または同等の地域基準）の大企業に勤務するCIO（最高情報責任者）600人
調査委託先：The Harris Poll
Dataikuについて
Dataikuは、AIサクセスのためのプラットフォームであり、AIの構築、デプロイ、およびガバナンスのためのエンタープライズオーケストレーションレイヤーです。単一の環境で、企業が必要とする透明性、コラボレーション、および制御をもちながら、アナリティクス、機械学習、およびAIエージェントを設計し、運用することができます。
データプラットフォーム、クラウドインフラストラクチャー、およびAIサービスの上位レイヤーに位置するDataikuは、エンタープライズAIスタック全体を接続し、組織が中央集中型のガバナンスを備えたマルチベンダー環境でAIを実行できるようにします。
世界有数の企業が、AIを実運用化し、測定可能な価値を生み出す真のビジネスパフォーマンスエンジンとして稼働させるためにDataikuを利用しています。当社のブログ、LinkedIn、X、YouTubeで情報をお届けしています。
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