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
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略 -
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド：効果的な意思決定を実現する秘訣とは？ -
製品資料
[株式会社リンプレス] 非デジタル／IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ -
市場調査・トレンド
[ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計：「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは？ -
技術文書・技術解説
[ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
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
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
2
「完璧な設計」なのに3000万円溶けた AWSの失敗事例から学ぶ3つの教訓
-
3
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
4
パナソニックが国内製造26拠点のERPを「SAP S/4HANA」に統一 アドオン7割削減
-
5
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？
-
6
「AIバブル」は崩壊するのか？ 熱狂の後に来る“尻拭い”と4つの防衛策
-
7
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
8
高額な「AI PC」を一般従業員も使えたら？ 費用のハードルを一気に下げる方法
-
9
守るべきは「開発者のフロー状態」 AIによる生産性改善の6施策
-
10
「企業内サーバ環境の利用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
2
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
3
生成AIで文書活用を進めるには？ 効率化と安全性をどう両立する
-
4
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
5
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
6
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
7
「人員を増やす」という選択肢はない 情シスが負の連鎖から抜け出すには？
-
8
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
9
「問題が深刻化しやすいプロジェクト管理」から脱却する方法とは？
-
10
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
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
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