Gartnerは、2026年の世界AI支出が2兆5,278億4,500万ドルに達し、前年比44%増になると予測しています。
予算が大きくなるほど、避けられない問いがあります。誰がAIの使い方を決め、誰が結果を確認し、失敗時に誰が責任を負うのか。
Pearl Meyerは2026年5月と6月、取締役、CEO、その他のC-level、シニアリーダー116人を調査しました。AIの意思決定責任が常に明確だと答えたC-levelは34%だけでした。取締役は53%、非C-levelのシニア層は57%です。
二つの数字は別の調査から来ており、相関を示すものではありません。同時に見えるのは、資本と技術能力が急速に拡大する一方、組織の責任構造が追いついていないことです。
世界の経営層を代表する数字ではない
Pearl Meyerの標本は116人と小さく、約3分の1が金融業です。世界全体の比率ではなく、経営層間の認識差を示すシグナルとして読むべきです。Gartnerの数字も世界市場の予測であり、調査対象企業の合計投資額ではありません。
重要なのは、部門横断の実装に近いC-levelほど、最終決定権を明確だと感じていない点です。
全員が関与しても、成果全体の責任者がいない
AIには技術、事業、財務、法務、人事、データの各部門が関与します。分担は必要です。しかし全員が一部分だけを担当し、端から端までの成果を誰も持たない状態は危険です。
各プロジェクトで、目的と予算を決める人、Agentを動かす人、証拠とリスクを確認する人、停止できる人、正式な結果を承認する人を明示する必要があります。
CEOは機会を見て、他の経営幹部は負荷を見る
社員がさらに変化を受け入れられると答えたCEOは63%でした。他のC-levelは33%、非C-levelのシニア層は40%です。
既存業務を減らさず、責任を再設計せず、学習時間も確保しないままツールと実証実験を増やせば、AIは変革ではなく追加作業になります。
予算はオペレーティングモデルではない
3年以内に業務運営を大きく変える必要があると答えたのはCEOの88%、C-levelの79%でした。取締役は42%です。
難しいのは、権限、データアクセス、レビュー経路、評価指標、例外処理の再設計です。責任が曖昧なままROIを問えば、議論は部門間の責任転嫁になります。
AI責任を五つの役割へ分ける
プロジェクトごとに、決定者、実行者、レビュー担当、エスカレーション担当、承認者を指定します。
一人が複数を兼任しても構いませんが、空席は作りません。低リスクで戻せる仕事はAgentが直接実行し、正式記録や高リスク結果には明示的なレビューを残します。
責任を実行記録へ結び付ける
Budaでは、Agent Sessionがタスク、ツール呼び出し、見える成果物を保持します。Skillは検証済みの方法を保存し、Automationは予定された実行と状態を記録します。
Agentの結果がCRMや知識ベースなどの正式記録を変更する場合、BusabaseでChangeRequestを提出し、人が差分、根拠、理由を確認してからマージできます。
BudaはAgent実行を見える状態にし、Busabaseは重要な変更が信頼できる記録になる条件を管理します。
AI投資が会社の能力になるのは、目標を誰が決め、結果を誰が承認し、結果の責任を誰が負うかを答えられるときです。
Agent Workspaceのドキュメントを読み、Agentの自律性を広げる前に、一つの実案件で五つの役割を明確にしてください。