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2026-01-05 16:09:00
ベンガルールからソウルに至るまで、企業はハイブリッド AI に集中しつつある、と Lenovo ISG の Sumir Bhatia 氏は書いています。 2026 年が派手なデモよりもフレームワークに報酬を与える理由は次のとおりです。
何が起こっていますか： アジア太平洋地域の組織は、2026 年に AI の実験から責任あるスケーラブルな実行に移行します。
これが重要な理由: AI は概念実証から本番環境に移行しており、成功する組織は、AI をスタンドアロンの取り組みではなく、運用に組み込まれた信頼できる人間中心のシステムとして扱う組織になるという転換点を生み出しています。
2026 年を迎えるアジア太平洋地域の組織にとって、AI に関する議論は劇的に変化しています。問題はもはや AI を採用するかどうかではなく、責任を持って効率的に、そして明確なビジネス成果を伴って AI を拡張する方法です。
レノボのインフラストラクチャー・ソリューション・グループのアジアパシフィック担当プレジデントであるスミール・バティア氏は、急速に成長するデジタルネイティブから高度に規制された銀行や医療提供者に至るまでの顧客との会話に共通するテーマがあると述べています。 「AI は実験から実行へと移行しました」と彼は言います。 「2026 年に目を向けると、AI を単一のプロジェクトやモデルとしてではなく、業務に組み込まれた信頼できる人間中心のシステムとして扱う組織がリーダーとなるでしょう。」
誇大広告ではなく信頼できる AI
2025 年、多くの企業が AI が機能することを証明しました。 2026 年には、信頼できることを証明することに焦点が移ります。
「信頼できる AI は、安全で高品質なエンタープライズ データにモデルを根付かせ、バイラルなデモではなく、明確なビジネス成果に合わせてモデルを調整することから始まります」とバティア氏は説明します。 「それはまた、人間の判断をユニークなものにしているもの、つまり文脈、共感、説明責任を置き換えるのではなく、保存することも意味します。」
APAC全体のリーダーチームは、推奨事項を説明し、顧客のプライバシーを尊重し、地域のニュアンスを反映できるAIを求めています。たとえば、高度にパーソナライズされたエンゲージメントを設計している銀行は、正確な洞察だけでなく、特定のオファーが特定の顧客セグメントに対して行われた理由を追跡する機能も必要としています。
「信頼できる AI は、人間関係を中心に保ちながら、透明性を提供します」とバティア氏は言います。
ハイブリッドがデフォルトになる
ベンガルールからソウルに至るまで、顧客は同様のアーキテクチャ上の答え、つまりハイブリッド AI に集中しています。
「一部のワークロードはパブリック クラウドに属し、大部分はエッジまたはオンプレミス/データ センターにあり、多くの場合、同じワークフロー内にあります」とバティア氏は観察します。 「これは、データ主権、レイテンシのニーズ、コストの予測可能性、そしてますます持続可能性によって推進されています。」
2026 年には、AI インフラストラクチャはこれまで以上に分散化されるでしょう。トレーニングはコア データセンターで行われ、リアルタイム推論はエッジで実行され、生成されたデータに AI が導入されます。
「企業は大きすぎる集中環境から、需要に応じてスケールアップまたはスケールダウンできる適切なサイズのハイブリッド アーキテクチャとサービスとしてのモデルに移行しつつあります」と彼は指摘します。 「この柔軟性は、規制要件、接続性、成長プロファイルが市場によって大きく異なる可能性があるアジア太平洋地域では非常に重要です。」
力が野心を形作る
AI の急速な成長は、パワーという非常に現実的な課題をもたらします。この地域の多くの CIO は、エネルギーの可用性と効率が AI への野心に対する戦略的な制約であると考えています。
「持続可能性を考慮した設計は、もはや企業責任だけではありません。それは継続的なイノベーションの前提条件です」とバティア氏は言います。
温水システムなどの高度な冷却テクノロジーや、より高密度で効率的なシステムにより、お客様はワット当たり、ラック当たり、平方フィート当たりの AI パフォーマンスを向上させることができます。同時に、推論をデータが生成される場所に近づけることで、大量の情報を前後に移動する必要性が減り、待ち時間とエネルギー使用量の両方が削減されます。
「AI ロードマップに持続可能性を組み込んだ組織は、規模を拡大し、新たな規制に準拠し、ネットゼロへの取り組みを順守しやすくなります」と彼は指摘します。
責任ある AI が重要
今日の AI での会話はすべて、最終的には信頼に戻ります。取締役会や規制当局は、AI システムが公正で安全で説明責任があるという保証を求めています。従業員は、AI によって自分たちの役割がどのように変わるのか知りたいと考えています。顧客は、自分のデータが保護され、適切に使用されていると感じたいと考えています。
「責任ある AI は、最終チェックとして追加するのではなく、最初から組み込む必要があります」とバティア氏は説明します。 「これには、明確なガバナンスの枠組み、堅牢なデータ保護、説明可能性、人間による監視が含まれます。また、チームが AI の可能性と限界の両方を理解できるように、スキルと文化に投資することも意味します。」
多くの市場が独自の規制アプローチを進めているアジア太平洋では、強力で責任ある AI 基盤により、企業は一貫した倫理基準を維持しながら迅速に適応することができます。
人がイノベーションを推進する
おそらく 2026 年の最もエキサイティングな変化は、イノベーションに参加できる人が AI によってどのように変化するかということです。
「自然言語インターフェイスとエージェント AI により、各分野の専門家、医師、工場管理者、サプライチェーン リーダーは、AI の専門家でなくても、AI 主導のワークフローを設計および調整できます」とバティア氏は言います。 「安全で適切に管理されたインフラストラクチャと組み合わせると、迅速な実験が可能になり、価値実現までの時間が短縮されます。」
したがって、リーダーの役割は、人々が自信を持って AI を使用できるようにする、最新のハイブリッド インフラストラクチャ、持続可能な設計、堅牢なガバナンス、包括的な文化など、適切な条件を作り出すことです。
「市場と人材の多様性が強みであるアジア太平洋地域では、この人間中心のアプローチが強力な差別化要因となり得る」と彼は観察します。
組織が 2026 年に突入すると、AI はもはや単独の取り組みではなくなります。これは、企業が製品を設計し、運営し、コミュニティにサービスを提供する方法の一部になりつつあります。
「リーダーとなるのは、信頼され、ハイブリッド設計で、大規模に持続可能で、責任と倫理の明確な原則に導かれ、常に人々を変革の中心に据える AI を構築する人たちになります」とバティア氏は言います。
2026 年の AI 情勢を歩むオーストラリアの企業にとって、その責務は明らかです。それは、実験を超えて責任ある実行に移行し、パフォーマンスと持続可能性のバランスをとるハイブリッド アーキテクチャを採用し、組織全体の人々が自信を持ってイノベーションを推進できるようにすることです。これらの基本をマスターした組織が、インテリジェントな変革の次の段階をリードすることになります。
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