企業がAIに何十億ドルも投資し続ける中、従業員や株主はより具体的な成果を求めるようになっています。しかし、2025年末までに、経営幹部のわずか15％だけがAIの導入によって利益が増加したと報告しています。企業がAIへの熱意と実際のリターンのギャップを埋める方法を理解するには、民間セクターを超えた意外な場所、すなわち米国内国歳入庁（IRS）に目を向ける必要があります。おすすめ動画* * *政府機関は一般的なビジネスのようには見えないかもしれませんが、AIの進展を示す必要性やその達成の難しさという点では同じ課題に直面しています。私がIRSを数十年ぶりの大規模な近代化プロジェクトのリーダーとして導いた際、毎日このプレッシャーを感じていました。2023年、私たちはターゲットを絞った方法でAIを導入し、納税者サービス、コンプライアンス、運営効率の向上を図りました。最初から、責任は絶対的でした。私たちが使う一ドル一ドルは納税者の税金から出ているため、すべての投資は測定可能な改善をもたらさなければなりませんでした。私たちの設計図は、緊急の課題を特定し、実用的にAIを適用し、その効果を測定し、そこから構築していくことでした。民間企業も同じ方法論を追求できますが、それは異なる形態のAIから勝利を見出し、複合させる方法を理解している場合に限ります。**価値への三つの道**----------------------------最も成功する組織は、AIからのリターンを三つのルートで得るでしょう：1. **日常の生産性向上のための汎用AI**LLMsやエージェントワークフローのような広く利用可能なツールは、従業員が初期調査を行ったり、簡単なタスクを調整したりして個人の負担を軽減するのに役立ちます。しかし、このルートから最大のリターンを得るには、従業員に役割に最適な方法で技術を適用させる訓練が必要です。しかし、税務行政の多くは誤りに対する許容度が非常に低く、たとえ幻覚の発生率が低くてもリスクが許容できません。IRSはより良いAIツールを必要としていました。企業がより敏感なプロセスにAIを頼り、独自の情報を信頼するようになると、私たちは広範な応用から目的特化型システムへの重要なシフトを目の当たりにするでしょう。2. **正確性を追求したドメイン特化型システム**法的調査、税務分析、医療文書など、事実の完全性が重要な分野では、ドメイン特化型AIツールが企業に明確な優位性をもたらします。これらのシステムは権威あるデータソースを中心に設計されており、幻覚を大幅に減らし信頼性を向上させる埋め込みの安全策を備えています。また、明確に定義されたワークフローや微妙な規制・セキュリティ制約に基づいてモデル化されているため、ROIも早く得られます。私たちのIRS近代化の最初の取り組みは、納税者サービスホットラインの改善でした。長引く待ち時間や一貫性のない回答に悩まされていました。そこで、応答処理にドメイン特化型AIを導入し、一般的な質問には即座に対応し、複雑な問題は専門家に振り分けました。導入後1年で、平均応答時間は28分から3分に短縮され、何百万件もの電話にライブで対応できるようになりました。法的契約ツールを使って審査時間を短縮したり、財務・運用AIを用いて計画やサプライチェーンの意思決定を改善したりと、成功している企業は従来の標準AIモデルを無理に適用するのではなく、より複雑な課題に取り組むための専門的なツールを採用しています。3. **独自のAIによるユニークな課題解決**IRSでは、一般的またはドメイン特化型のツールでは必要なデータの高度な洗練やコンプライアンス基準に対応できない場合にのみ、カスタムAIに投資しました。例えば、何百万もの取引パターンを分析し、高リスクのケースを優先付けするためのカスタムケース管理AIを導入し、2024年度には数十億ドルの詐欺や不正支払いを未然に防ぎ、回収しました。多くの組織が犯す誤りは、最初の二つのルートを十分に検討せずにこのルートに飛び込むことです。カスタムAIは大きな投資を必要とし、導入も難しく、ROIを証明するのが遅くなる傾向があります。しかし、AIレースの勝者は必ずしも予算が最も多い企業ではありません。むしろ、一般的・ドメイン特化型のAIを通じて最適なユースケースを見極め、ROIと洞察を生み出し、カスタム構築を正当化できる企業が勝ち残るのです。**反復と複合**------------------------初期の成功だけでは、AIからの継続的なリターンを確立できません。むしろ、企業は動的なAI戦略を採用し、新たに可能になったことに対して絶えずテストを繰り返す必要があります。私がIRSを離れる際、古い言語で書かれた何百万行ものコードをAIで置き換える動きが高まっていました。しかし、新しいリーダーシップはより賢明な機会を見出しました。それは、AIを使って古いコードを維持管理することです。目的は変わらずとも、リスクは低く、スケーラブルな解決策となりました。継続的な革新を続けても、AIの勝利を複合させなければ遅れをとることになります。三つのツールタイプすべてにわたる強力なAI戦略を持つことで、さまざまな複雑さのプロジェクトを継続的に展開し、企業全体の優位性を高めることが可能です。今日、企業がAIに投資する一ドル一ドルは重要です。AIをより早く導入しようと焦るのではなく、意図的に目的特化型AIを導入する企業が成功します。_Fortune.comのコメント記事に表明された意見は、著者の見解のみであり、必ずしも_Fortune_の意見や信念を反映したものではありません。_**2026年5月19日〜20日にアトランタで開催されるフォーチュン職場革新サミットにご参加ください。職場革新の次なる時代が到来し、従来の戦略は書き換えられつつあります。このエリートでエネルギッシュなイベントでは、世界の最も革新的なリーダーたちが集まり、AI、人間性、戦略がどのように融合し、再び働き方の未来を再定義するのかを探ります。今すぐ登録を。
元IRS委員長：納税者がすべてのドルを精査する際に、私たちがAIを活用して即時の価値を生み出した方法
企業がAIに何十億ドルも投資し続ける中、従業員や株主はより具体的な成果を求めるようになっています。しかし、2025年末までに、経営幹部のわずか15％だけがAIの導入によって利益が増加したと報告しています。企業がAIへの熱意と実際のリターンのギャップを埋める方法を理解するには、民間セクターを超えた意外な場所、すなわち米国内国歳入庁（IRS）に目を向ける必要があります。
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政府機関は一般的なビジネスのようには見えないかもしれませんが、AIの進展を示す必要性やその達成の難しさという点では同じ課題に直面しています。私がIRSを数十年ぶりの大規模な近代化プロジェクトのリーダーとして導いた際、毎日このプレッシャーを感じていました。2023年、私たちはターゲットを絞った方法でAIを導入し、納税者サービス、コンプライアンス、運営効率の向上を図りました。最初から、責任は絶対的でした。私たちが使う一ドル一ドルは納税者の税金から出ているため、すべての投資は測定可能な改善をもたらさなければなりませんでした。
私たちの設計図は、緊急の課題を特定し、実用的にAIを適用し、その効果を測定し、そこから構築していくことでした。民間企業も同じ方法論を追求できますが、それは異なる形態のAIから勝利を見出し、複合させる方法を理解している場合に限ります。
価値への三つの道
最も成功する組織は、AIからのリターンを三つのルートで得るでしょう：
LLMsやエージェントワークフローのような広く利用可能なツールは、従業員が初期調査を行ったり、簡単なタスクを調整したりして個人の負担を軽減するのに役立ちます。しかし、このルートから最大のリターンを得るには、従業員に役割に最適な方法で技術を適用させる訓練が必要です。
しかし、税務行政の多くは誤りに対する許容度が非常に低く、たとえ幻覚の発生率が低くてもリスクが許容できません。IRSはより良いAIツールを必要としていました。企業がより敏感なプロセスにAIを頼り、独自の情報を信頼するようになると、私たちは広範な応用から目的特化型システムへの重要なシフトを目の当たりにするでしょう。
法的調査、税務分析、医療文書など、事実の完全性が重要な分野では、ドメイン特化型AIツールが企業に明確な優位性をもたらします。これらのシステムは権威あるデータソースを中心に設計されており、幻覚を大幅に減らし信頼性を向上させる埋め込みの安全策を備えています。また、明確に定義されたワークフローや微妙な規制・セキュリティ制約に基づいてモデル化されているため、ROIも早く得られます。
私たちのIRS近代化の最初の取り組みは、納税者サービスホットラインの改善でした。長引く待ち時間や一貫性のない回答に悩まされていました。そこで、応答処理にドメイン特化型AIを導入し、一般的な質問には即座に対応し、複雑な問題は専門家に振り分けました。導入後1年で、平均応答時間は28分から3分に短縮され、何百万件もの電話にライブで対応できるようになりました。
法的契約ツールを使って審査時間を短縮したり、財務・運用AIを用いて計画やサプライチェーンの意思決定を改善したりと、成功している企業は従来の標準AIモデルを無理に適用するのではなく、より複雑な課題に取り組むための専門的なツールを採用しています。
IRSでは、一般的またはドメイン特化型のツールでは必要なデータの高度な洗練やコンプライアンス基準に対応できない場合にのみ、カスタムAIに投資しました。例えば、何百万もの取引パターンを分析し、高リスクのケースを優先付けするためのカスタムケース管理AIを導入し、2024年度には数十億ドルの詐欺や不正支払いを未然に防ぎ、回収しました。
多くの組織が犯す誤りは、最初の二つのルートを十分に検討せずにこのルートに飛び込むことです。カスタムAIは大きな投資を必要とし、導入も難しく、ROIを証明するのが遅くなる傾向があります。
しかし、AIレースの勝者は必ずしも予算が最も多い企業ではありません。むしろ、一般的・ドメイン特化型のAIを通じて最適なユースケースを見極め、ROIと洞察を生み出し、カスタム構築を正当化できる企業が勝ち残るのです。
反復と複合
初期の成功だけでは、AIからの継続的なリターンを確立できません。むしろ、企業は動的なAI戦略を採用し、新たに可能になったことに対して絶えずテストを繰り返す必要があります。
私がIRSを離れる際、古い言語で書かれた何百万行ものコードをAIで置き換える動きが高まっていました。しかし、新しいリーダーシップはより賢明な機会を見出しました。それは、AIを使って古いコードを維持管理することです。目的は変わらずとも、リスクは低く、スケーラブルな解決策となりました。
継続的な革新を続けても、AIの勝利を複合させなければ遅れをとることになります。三つのツールタイプすべてにわたる強力なAI戦略を持つことで、さまざまな複雑さのプロジェクトを継続的に展開し、企業全体の優位性を高めることが可能です。
今日、企業がAIに投資する一ドル一ドルは重要です。AIをより早く導入しようと焦るのではなく、意図的に目的特化型AIを導入する企業が成功します。
Fortune.comのコメント記事に表明された意見は、著者の見解のみであり、必ずしも_Fortune_の意見や信念を反映したものではありません。
**2026年5月19日〜20日にアトランタで開催されるフォーチュン職場革新サミットにご参加ください。職場革新の次なる時代が到来し、従来の戦略は書き換えられつつあります。このエリートでエネルギッシュなイベントでは、世界の最も革新的なリーダーたちが集まり、AI、人間性、戦略がどのように融合し、再び働き方の未来を再定義するのかを探ります。今すぐ登録を。