2026年11月12日、デンマーク・オーフス発 – 多くの企業はかつてAIに一度投資を行いました。そして今、再びAIに投資しています。 マスターデータ管理（MDM）分野の マスターデータ管理（MDM）分野の世界的リーダーであるStibo Systemsは本日 、新たな調査レポート『The Trust Tax』を 発表した 。このレポートは、企業がAIに対して隠れた「第2の代償」を支払っていることを示している。それは、AIが生成した結果に基づいて行動を起こす前に必要な、検証、照合、および手直しにかかるコストである。
AIの導入が信頼の構築を上回っている。経営幹部の5人に4人（80％）が、AIを各部門に拡大導入したり、中核となるビジネスプロセスに組み込んだりしているが、その背後にあるデータは、人間が作業を再確認することなしには行動に移せるほど信頼性が高くない。Stibo Systemsはこれを「トラスト・タックス」と呼んでいる。
-
信頼のパラドックス： 回答者の72％がAIの出力結果に高い信頼を寄せている一方で、65％が頻繁に、あるいは常に手作業で検証、確認、または手直しを行っている。
- 隠れた人件費：5人に4人が、AIや分析のためのデータの準備、照合、検証に週に少なくとも6時間を費やしている。
- 説明可能性のギャップ：AIの出力結果の背後にあるデータを常に説明できると答えたのは、わずか29％にとどまっています。
- 信頼はデータに基づいて築かれる：AIへの信頼度が高い組織は、中程度の信頼度を持つ同業他社に比べ、統合されたデータ（93％対70％）、追跡可能なデータ（41％対10％）、 一元化されたAIガバナンス委員会（25％対16％）、および真のMDM（マスターデータ管理）またはエンタープライズデータ基盤（53％対42％）を整備している割合がはるかに高い。
- 信頼は報われる：成熟度の高い組織は、AIから高いROI（投資対効果）を得ていると報告する割合が、成熟度の低い組織の2倍以上である（31％対14％）。
- 企業が投資する理由： AI投資の動機としては、業務効率（51％）、従業員の生産性（40％）、顧客体験（35％）、意思決定の迅速化（33％）が上位を占めています。
その意味
この調査は明確な解決策を示唆している。問題は人間の監督ではなく、整理されていないデータにある。組織は、重要な意思決定において人間をプロセスに巻き込みつつ、不完全または説明不可能なデータに起因する手戻りを排除すべきである。また、企業がAIエージェントの導入を進める中で、この教訓は依然として有効だ。つまり、エージェントにはより確かな根拠が必要なのである。
「企業はAIの構築に多額の投資を行ってきましたが、今や検証、照合、手直しという形で、二重のコストを支払わされています」と、Stibo Systemsの最高マーケティング責任者（CMO）であるグスタボ・アモリム氏は述べています。 「AIは知見を生み出しますが、経営陣が求めているのは確信であり、そのチームが行っているのは検証です。答えは『信頼できる知見』、つまりクリーンで、ガバナンスが施され、文脈が明確で、説明可能なデータです。それがなければ、AI投資の真の ROI は得られません。」
同レポートによると、AIに対する信頼度は、モデルの高度さよりもデータガバナンスの成熟度とより密接に関連していることが示されています。あらゆる出力の背後にあるデータを説明・追跡・信頼できる組織こそが、最も高いリターンを報告しています。
「Trust Tax」 の調査結果は こちらから入手可能です。
調査について
Stibo Systemsは、TEAM LEWISに委託し、従業員数500名以上の組織に所属する、マネージャー級以上の米国人常勤ビジネスリーダー400名を対象としたオンライン調査を実施しました。 回答者全員が自組織のエンタープライズデータおよびAI戦略に影響力を有しており、そのうち82％が主要な意思決定者としての役割を担っています。回答者は、製造業、金融サービス、小売業、ファストフード、消費財（CPG）、ライフサイエンス、流通、保険、その他の業界にわたる組織を代表しています。
回答者の半数以上（51％）は、データアーキテクチャ、データエンジニアリング、ガバナンス、AI製品、AIOpsおよび関連業務を含むIT部門に所属しています。残りの回答者は、財務、オペレーション、経営管理、製品開発、営業、マーケティング、および顧客対応部門に所属しています。 データは2026年8月4日から10日にかけて収集されました。