【23 Daily】entrepreneur.com の報道によると、2026年において人工知能（AI）の競争軸は、より賢く高速かつ安価なモデルの開発から、企業内での実際のAIシステムの導入と価値創造へと移行した。OpenAIとAnthropicは、2026年5月に顧客企業内にAIエンジニアを駐在させてAIを実用化するための新会社を立ち上げた。
前方展開エンジニアという新たな競争領域の誕生
OpenAIは40億ドルを超える資金を投じ、顧客企業にエンジニアを派遣し、日常業務でAIが効果的に機能するまで現場にとどまる体制を整えた。Anthropicも同様のサービスを、中規模企業を対象に展開。これらの技術者は「前方展開エンジニア」と呼ばれ、Palantir社が発祥であり、AIシステムを企業の実際の情報や業務フローに接続し、実際の顧客や注文、問題に対応できるかで評価される。
AI導入の壁としてのデータ管理の課題
3年間の試行で明らかになったのは、AIシステムはデモでは優秀でも、複雑で乱雑な実ビジネスのデータ処理に苦戦するということ。顧客名の重複や価格情報の古さ、部門間で異なる情報などが課題となる。Gartnerは2026年までに60％のAIプロジェクトがAI対応可能なデータ不足で中止されると予測し、63％の企業は自社のデータ管理状態に自信がないとしている。2027年までに40％超のAIエージェントプロジェクトが費用増大や成果不明瞭、管理不足でキャンセルされると警告している。問題はAI性能ではなく、それを支える基礎的なデータや業務プロセスである。
編集部の視点：AI導入成功の鍵は業務協働とデータ整備にあり
2026年末までに40％の業務ソフトウェアがAIエージェント内蔵に、2028年には日常業務の15％がAIによる自律判断になると予測される中、企業の課題はAIの選択から、成熟したデータガバナンスと業務ルールの整備へと変わる。前方展開エンジニアは現場で業務を深く理解し、非効率や問題点を把握しながらAIの定着を支援する。起業家にとっては、単にモデルを開発するよりも、顧客企業の実際の業務を理解し、データとプロセスの乱れを正すことが競争力となる。導入チームの価値は、現場でのAIシステムの継続的な稼働と改善、データ統合・規律の進展を観察することで検証できる。