調査で分かった「AI」の残念な事情【前編】
“AI失敗企業”が2割 数はこなすも結果が出ない
Deloitte AI Instituteの調査により、企業の間ではAI技術の活用が広がっているものの、実際の成果が芳しくないことが明らかになった。何が起きているのか。調査結果から探る。
国際会計事務所/コンサルティング会社Deloitte Touche TohmatsuのAI(人工知能)研究部門であるDeloitte AI Instituteは、世界規模のAI活用動向調査を実施している。その調査結果からは、多くのビジネスリーダーが、AI技術の活用によって明確な価値を生み出すのに苦労していることが分かった。
「AI失敗企業」が2割の“謎”
Deloitte AI Instituteは2022年10月、AI技術活用動向の調査レポート「State of AI in the Enterprise」第5版を公開した。同組織は2022年4月から5月、世界各国のビジネスリーダー2620人に対し、勤務先がどのようにAI技術を導入・活用しているかを尋ねた。
State of AI in the Enterpriseは、AI技術がこれまで以上に企業の基幹業務を支えるようになっていることを示している。調査では回答者の94%が、「AI技術は今後5年間の成功に不可欠」と回答。79%は「勤務先は3種類以上のAIアプリケーションを本格的に導入した」と答えた。
AI技術の導入は、具体的な成果につながっているのか。それを明らかにすべく、Deloitte AI Instituteは回答者に、AI技術に関する取り組みの成果のうち、自社の「達成度が高い」ものを挙げてもらった。同組織が成果の選択肢として用意した項目は「コストの削減」「貴重な洞察の発見」「業務間/部門間のコラボレーションの向上」など19項目だ。
Deloitte AI Instituteの調査では、勤務先で本格的に導入しているAIアプリケーションの数が5種類以上に及ぶにもかかわらず、達成度が高い成果の数が4つ以下にとどまる回答者が、570人に達した。これは全体の22%を占める。State of AI in the Enterpriseは、こうした企業を「失敗企業」(Underachievers)に分類している。
State of AI in the Enterpriseの執筆担当者は、AI技術の活用を始める企業に、ビジネス価値に焦点を当てることを推奨する。Deloitte AI Instituteの調査では、AI技術に関する取り組みの課題として「AI技術のビジネス価値の証明」を最大の課題に挙げた回答者が37%と、最も多かった。
後編は、継続的なAI技術の活用に向けて、ビジネスリーダーが取り組むべきことを探る。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー