2026年におけるAI投資利益率への道筋

2025年、企業は人工知能の実験に多くの時間を費やした。各部門のチームは、ライティングアシスタント、ノート取りツール、チャットボット、小規模な自動化プロジェクトなど、様々なAIモデルを試した。

運用効率化のため、作業を遅らせていた引き継ぎ、書式設定、バージョン管理、翻訳、公開といった工程を自動化した。

時を経て明らかになったのは、AIソリューションを誰が利用したかではなく、その活用方法であった。業務の実践プロセスにAIを組み込んだ企業は真の業務効率化を実現し始めた一方、孤立した試験運用に留めた企業では部門レベルでの進展が停滞した。

• マーケティング部門はドラフト作成ツールを導入しました

• 人事部門はチャットボットをテストしました

• 学習・開発部門は翻訳ソフトウェアを試用しました

• サポート部門はAIチケットルーティングを導入しました

• IT部門はエージェントオーケストレーションフレームワークを評価しました

それぞれの取り組みは小さな問題を解決したが、ビジネス目標を達成するために組織全体で仕事がどのように進むかという点には変化をもたらさなかった。

すべてを遅らせたのは、ツールそのものではなく、ツール間のギャップだった：

ここでチームはほとんどの時間を費やしており、AIシステムは十分に連携されておらず支援が不十分だった。

有意義な投資利益率（ROI）を達成した組織は、AIへの投資額が最も多かった組織ではありませんでした。それらは、こうした基盤となる業務プロセスを自動化した組織でした。

AIがワークフロー内で動作すると、ばらばらの取り組みが、文脈と出力が一貫して整合した、継続的なエンドツーエンドのプロセスへと変わる。

これは、AIエージェントのチームが並行して作業するものと捉えてください。各エージェントには明確な役割が割り当てられ、ワークフロー全体で連携しながら、執筆やローカライズから書式設定、公開に至るまでの全工程を処理します。 あるエージェントはコンテンツを書き直し、別のエージェントはブランドボイスを適用し、別のエージェントは翻訳し、別のエージェントは用語を適用し、別のエージェントは特定プラットフォーム向けにフォーマットし、さらに別のエージェントがCMS、LMS、HRIS、PIM、DAMなどへ公開します。

各エージェント：

• 明確な役割を持つ

• 構造化された入力を受ける

• 予測可能な出力を生成する

• 独立して、または他者と並行して動作する

作業は自動的に各段階を進み、人間は文脈や専門知識を必要とする部分に集中するようになりました。

並行して活動するこれらのエージェントのチームが構造を形成する——人間の協働がそれを影響力へと変える。

あらゆる企業は、主要なビジネス成果を担うチームによって運営されています：キャンペーンの立ち上げ、トレーニングコンテンツの維持、ウェブサイトの管理、規制対象文書の作成などです。 これらのチームはAI導入で消滅するわけではありません。支援を得られるのです。 

これらは孤立したツールではなく、構造化された環境内で連携するエージェントのチームです。各引き継ぎは自動化され、すべての出力が整合性を保ちます。

人間とエージェントのシステムでは、人間が中心に位置し、AIエージェントが人間と協働し、作業を遅らせる反復的な手順を排除します。

エージェントは以下のような様々なユースケースを処理します：

人間は文脈、判断、監督を提供する。エージェントは規模と実行を担う。その結果、各引き継ぎで停止することなく継続的に進むワークフローが実現する。

ここでROI指標が可視化されます。チームはプロセス管理ではなく、意思決定と成果向上に注力する時間を確保できるのです。

これらの各事例において、マルチエージェントチームが舞台裏で活動し、コンテンツ更新からローカライズ、コンプライアンス対応に至るまで、複数のワークフローを連携して調整しています。

L&Dチームは長年、バージョン管理とグローバルな整合性に苦戦してきました。ある地域での方針変更が、すべてのトレーニングモジュール、すべての言語、すべてのプラットフォームに反映されるまでには数か月を要する場合があります。

グローバルな医療技術企業であるスミス・アンド・ネフューは、この課題を直接経験しました。同社のトレーニングコンテンツは、数十の市場にわたる継続的な更新、ローカライズ、コンプライアンスチェックを必要としていました。エージェント駆動型ワークフローを導入した結果：

• ポリシー更新により新規ドラフトが自動生成されました。

• 用語とコンプライアンス規則が即時適用されました。

• 20以上の言語でローカライズが並行して実施されました。

• 更新されたモジュールが直接LMSに公開されました。

以前は数週間の調整を要した業務目標が、数日で達成可能になりました。L&Dチームは現在、フォーマットや地域、システムを跨いだ更新管理ではなく、教育内容の質向上に注力しています。

グローバルウェブサイトは急速に進化する必要があります。製品ページ、ヘルプセンター、ランディングページ、ドキュメントはすべて頻繁に変更されます。従来のワークフローでは、チームは更新を手動で追跡し、都度翻訳を依頼し、変更を地域ごとに順次適用せざるを得ませんでした。

世界的な乳幼児用品企業であるKids2は、継続的でエージェント主導のローカライゼーションモデルへの移行により、このプロセスを変革しました。同社のエージェントは以下の通りです：

1. ソースシステムで更新を検知

2. ローカライズされたコンテンツを即時生成

3. ブランドおよび用語ルールを一貫して適用

4. 更新を地域別CMS環境に直接反映

ツールが連携していない場合、コンテンツが複数のチーム、言語、チャネルを移動する際に、一貫性のない出力が生じることが多い。

150社以上のクライアントのAmazonストアフロントとECコンテンツを管理するワンダーマン・トンプソンは、この複雑さに日々直面していました。共有型のエージェント主導ワークフローを採用することで：

1. ブランドボイスと用語が自動的に適用されるようになりました

2. 翻訳メモリにより、市場間での一貫性が確保されました

3. 各地域向けのコンテンツバリエーションが瞬時に生成されるようになりました

4. 複数のマーケットプレイスへの公開がシームレスに行えるようになりました

彼らのチームは人員を増やさずに処理能力を30%向上させました。これは、調整されたワークフローが追加の業務負荷なしに従業員の生産性を高めることを証明しています。

AI導入に対する初期の熱狂と誇大宣伝により、多くの組織が既存のプロセスを最適化するため、独自の協調型AIエージェントシステム構築を試みた。小規模な成功例もあったが、大半は同じ課題に直面した。

エンジニアリングチームは手薄な状態だった。既存システムとの統合は予想以上に時間がかかった。ガバナンスとデータセキュリティ要件が実装を遅らせた。パイロット運用が成功した場合でも、その維持には既にフル稼働状態の技術チームからの絶え間ない注意が必要だった。

AIのROIを測定する際、経営陣が求めるのは数年単位の開発サイクルを経た後の結果ではなく、今すぐ測定可能な成果です。信頼性が高く、コンプライアンスに適合し、既存のツールと即座に連携可能なシステムが必要なのです。

そのため、多くの企業はすべてを自社で構築しようとするのではなく、この目的のために設計されたプラットフォームを選択しているのです。

社内ローカライゼーションワークフローを構築すべきか、プラットフォームに投資すべきか？このアンケートとチェックリストは、マーケティングリーダーが長期的な決定を下す前に、スピード、規模、コスト、リスクを評価するのに役立ちます。

Smartcatのようなシステムは、完全に統合された人間とエージェントのワークフロー環境を提供します。これは、各ステップが連携し継続的に最適化される構造化された環境内で複数のエージェントを調整するものです。 ゼロから構築する代わりに、チームは即座に機能する基盤から始め、ビジネス成果の向上に集中できます。その結果、多言語・グローバルなコンテンツ運用全体で、より迅速な効果と測定可能なROIが実現します。

現在、フォーチュン1000企業の4分の1以上が、多言語およびグローバルなコンテンツ運用にSmartcatを利用しています。

企業のワークフローは、人とAIエージェント、接続されたシステム間の継続的なコラボレーションへと移行しつつあります。この新たなモデルは以下によって定義されます：

• 意思決定、創造性、文脈に焦点を当てる人々

• AIエージェントが反復作業、調整、一貫性を管理する

• 地域、言語、プラットフォームを横断し、ワークフローの全段階をつなぐシステム

その結果、品質を損なうことなく、連携された拡張性のある作業が生み出されています。このモデルを現在採用している組織は、今後何年にもわたってコンテンツがどのように作成され配信されるかを定義する運用基盤を構築しているのです。