2026年：AIパイロットから並列エージェントワークフローへ

なぜグローバル企業にとって実験の時代は終わりを告げつつあるのか

2025年が終わりを迎える中、企業リーダーたちはAIが実際に何をもたらしたかを振り返っている。個々のタスクは迅速化されたが、エンドツーエンドの業務プロセスがそれに追いつくことは稀だった。年初には、各部署で起草支援ツール、チャットツール、軽量な自動化ツールが導入された。これらのツールは有用であったが、それぞれのアプリケーションの狭い範囲内でのみ機能した。

真の制約は、作業がチームやシステムを越えて行われるたびに生じた。ある環境ではコンテンツ作成が迅速に、別の環境では適応が速く進んでも、慣れ親しんだ摩擦点で進捗は依然として鈍化した。分断されたワークフロー、手動での引き継ぎ、承認サイクル、そしてCMS、LMS、地域別ローンチプロセス間に滞留するコンテンツがそれである。スピードは孤立したステップ内では向上したが、リーダーが責任を負う業務フロー全体では改善されなかった。

2025年に有意義な進展を遂げた組織は、異なるアプローチを採用した。ツールを追加するのではなく、業務がシステム、チーム、市場を横断して進む仕組みに焦点を当てたのである。業務フローを孤立したタスクではなく相互接続されたシステムとして再設計することで、中断を減らし、グローバル規模での事業運営の基盤を築いた。この考え方は今、意思決定者が2026年に向けたAIへの期待値を設定する方法を形作っている。

ほとんどの企業リーダーが見落としているAIコスト

AIが連携されていないツールやワークフロー間で動作する場合、組織は当初は見落としがちなコストを負担することになります。チームは出力の整合性確認、手動での承認調整、システム間を移動する作業の不整合修正に時間を費やします。各引き継ぎ作業は遅延、リスク、間接費をもたらし、処理量や市場カバー範囲の拡大に伴いこれらの負担は累積していきます。

最大の過ちは、機能不全のワークフローにAIを適用し、それが秩序をもたらすことを期待することである。

ファルク・ゴットロブ

最高製品責任者

こうした非効率性は、時間の経過とともにAIがもたらすべき価値を蝕んでいく。個々のステップの実行速度が向上しても、事業レベルでの迅速なローンチ、明確な責任の所在、予測可能なパフォーマンスには直結しない。AIが中核業務に組み込まれるにつれ、こうした隠れたコストは経営陣にとってより可視化され、正当化がますます困難になる。

2026年、AI実験への意欲は皆無

「経営陣の対話において、AIをめぐるトーンは楽観主義から説明責任へと変化した。リーダーたちは今や、収益システム、拡大戦略、運営コストに適用するのと同じ基準でAIを評価している。財務的・運営的な精査に耐えられないAIはインフラではなく、単なる実験に過ぎない」——Smartcat最高収益責任者、ロン・トーマス

現実的には、AIは今や中核インフラとして扱われている。経営陣はパイロット事業や機能よりも、システムが固定予算内に収まるか、既存プラットフォームにスムーズに統合できるか、財務・運用・リスク審査に耐えられるかを重視している。

業界展望：ライフサイエンス

Operating environment
Policies and regulations are moving targets, and product evidence evolves faster than approval cycles.
What this means for AI
Any AI involved in scientific content has to hold up under audit and validation from day one.
How decisions are made
AI proposals now sit alongside other strategic investments. Leaders ask whether they will grow revenue, make global launches more reliable, or reduce risk.
What doesn't make the cut
Work that can’t meet these criteria remains experimental.

市場投入までのスピードこそがAIの真のROIを測る尺度である理由

AIを戦略的イニシアチブに対して評価した後、リーダーには地域や規制環境を横断してパフォーマンスを可視化する指標が必要となる。コストは依然として重要だが、コストだけではシステムが組織の変化対応、ローンチ調整、あるいは重大な局面での精度維持に貢献しているかどうかは示せない。

コストは一部を物語るが、AIが実行力を向上させるかどうかは示さない。「当社が支援する組織全体において、市場投入までのスピードこそが、AIが真の価値を提供しているかどうかの最も明確な試金石です」と、Smartcatの最高収益責任者（CRO）であるロン・トーマスは指摘する。「科学的、規制的、技術的に複雑な環境では、わずかな地域的な遅延でさえ下流工程にリスクをもたらし、場合によっては発売を完全に中止させることもあります。 AIがローンチまでの時間を短縮しないなら、それはROIを生み出していない」と述べた。

実際には、ボトルネックはAIの能力に関わっています。Smartcatのグローバルマーケティング担当副社長であるニコール・ディニコラが指摘するように、チームはAIで処理量を拡大する方法を学んできましたが、システムやワークフローの連携、重複バージョンの管理、裏側での不整合の修正に依然として時間を浪費しています。「運用上の複雑さがより大きな障害になりつつあります。そこがチームが依然として時間を失っている部分です。」

業界展望：製造業

Where speed breaks down
Engineering changes only matter once they are reflected everywhere work actually happens, from plant floors to partner channels.
What slows execution
When documentation and instructions lag behind product updates, or changes propagate unevenly across regions and systems.
How delay compounds
Execution slows, operational and safety risk spreads across regions, and the cost of the delay increases as changes move from engineering to documentation, plants, and partners.
What AI ROI depends on
Shortening the time from engineering changes to consistent execution everywhere.

2026年、リニアなコンテンツワークフローは対応できなくなる

2026年、チームには厳格な順序ではなく並行して進むワークフローが求められます。計画、制作、品質チェック、ローカライゼーションを横断して連携するAIエージェント群は、待ち時間を排除し、単一の接続環境内でリリーススケジュールを加速させることで、チームに明確な優位性をもたらします。

Smartcatでは、専門性と協働性を備えたエージェントを中心にアーキテクチャを構築しています。CMS、CRM、デザインプラットフォームなど、お客様が使用するシステムにエージェントを直接統合することで、AIが既存のワークフローを妨げることなく、その中での運用を可能にしています。

ファルク・ゴットロブ

最高製品責任者

これらのエージェントチームは、日常的な業務タスクを並行処理することで、品質やブランドの一貫性を損なうことなく、コンテンツを市場間でより迅速に移動させます。ライフサイエンスチームは、承認済みクレームや安全に関する文言を市場全体に同時に適用するためにこれらを活用し、製造業者は技術文書の整合性を維持するために、エンジニアリングの更新が進むにつれてこれらに依存しています。

エージェントの連携チームは、ガバナンスを維持しながらスピードを向上させる実用的な手段を提供する。Invosphere共同創業者でありSmartcatの顧客であるロス・テイラーは、その広範な可能性をこう捉えている：「これは単に従来のワークフローを高速化するだけではない。好奇心の文化を育む学習を構築する、新たなスケーラブルな手法を解き放つことなのだ。」

言語ワークフロー：拡大に向けた最大の機会か障壁か

リーダーが事業運営モデルを見直す中、言語対応の有無がグローバル展開の成否を左右するケースが増えています。多くの組織がパーソナライゼーションやコンテンツ自動化に多額の投資を行う一方で、グローバル対応をプロセスの最終段階として扱う傾向があります。事後的なローカライゼーションの追加は、ローンチ遅延、メッセージの齟齬、用語の不統一、そしてコンテンツ量が増えるほど膨れ上がる手戻りを招きます。

しかし、言語を最初からワークフローに組み込むことで、組織は根本的に異なる成果を得られます。健康志向の加工食品企業であるHuelは、健康志向の加工食品企業として、マーケティングにおいて「グローバルファースト」アプローチを採用しました。プロセス早期に購入者の母国語でコンテンツを作成した結果、収益が29%増加し、新規顧客数が80%増加しました。しかも、獲得コストは低減されました。コアコンテンツのワークフローからローカライゼーションを分離したままの新規市場進出では、同等の成果を上げる企業は稀です。

高パフォーマンスチームは、プロセスの早い段階で地域対応の準備を予測しており、最終段階での修正の必要性を排除している。

ニコール・ディニコラ

グローバルマーケティング担当副社長

あるグローバル家電ブランドのリーダーは、社内ツールがこの複雑さを管理できない場合にチームに課せられる負担についてこう述べた。「他の人の翻訳を修正するのに忙しくて、自分の翻訳すらする時間がないこともある」

言語を基盤的な強みとして扱うことは、運用上の優位性となる。ワークフローを設計する段階で、コンテンツが言語、地域、フォーマットを超えて移動できるようにすれば、チームはスケールを損なうラストマイルの問題を回避できる。

Smartcatのグローバルマーケティング担当副社長、ニコール・ディニコラは次のように指摘している。「高パフォーマンスチームは、プロセスの早い段階で既に地域のニーズを予測しており、最終段階での修正の必要性を排除している。」

業界によって影響は異なります。ライフサイエンス分野では、用語の不統一が承認プロセスを遅らせ、コンプライアンス上の問題を招きます。製造業では、指示の不整合が運用上のリスクや安全リスクを引き起こします。小売業では、言語間で主張が一致しないことで、迅速なキャンペーンサイクルにおけるブランドの一貫性が損なわれます。

言語は下流工程のタスクではない。複雑性が増す中でチームが迅速かつ自信を持って行動できるかどうかを決定づける。Smartcatの顧客であるイングラム・マイクロのグローバル・チェンジマネジメント・トレーナー、セレステ・ダニエルズ氏は、Smartcatがまさにこれを実現していると語る。「Smartcatのおかげで、メッセージの質を損なうことなく、グローバルなメッセージングを実現できました」

企業はAIツールを自社開発すべきか、それとも購入すべきか？

経営陣が、パフォーマンスがガバナンス、ワークフロー設計、運用上の回復力にどれほど依存しているかを理解すると、現実的な決断に直面します：内部システムを構築するか、それとも拡張性とAI ROI向上を設計したインフラを採用するか？

一部のチームは、内部エージェントが柔軟で迅速に展開できると感じたため、2025年に構築することを選択しました。このアプローチは軽量なパイロットではしばしば機能しますが、変化のペースに対応せざるを得ない状況では不安定になります：

エンジニアリングチームは手薄な状態にある
ガバナンスレビューが新機能の導入を遅らせる
ワークフローが増えるにつれ、保守とセキュリティのニーズが重なる

例えば製造業では、仕様が毎週変わる中で、内部自動化システムはチームが維持できる範囲を超えるエンジニアリング支援を必要とすることが多かった。これらの症状を総合すると、より根本的な原因が浮かび上がる。それはAIシステム自体の設計構造にある。

Smartcatの最高製品責任者であるファルク・ゴットロブは、まさにこの点が社内開発が問題に直面する原因だと警告する。「2026年までに、企業はAIの導入が不十分だったからではなく、多くのプラットフォームが依然として調整可能で監査可能なエンドツーエンドの作業に対応できていないために壁にぶつかるだろう」と彼は指摘する。