AI技術の誇大宣伝に物申す【中編】
AIブームでも冷静なCIOと宣伝文句に踊るCEO なぜ認識が“全然違う”のか?
CIOの間ではAIブームに対する疑念と不満が高まっている。CEOが抱く生成AIへのイメージとCIOのそれが大きく異なることは、何を意味するのか。
IT 業界のアナリスト集団である当社Freeform Dynamicsは、CIO(最高情報責任者)とその他のITリーダーを対象に調査を実施した。さまざまなベンダーが繰り広げているAI(人工知能)技術関連の宣伝に対する意識を調べた結果、CIOの間ではAIブームに対する疑念と不満が高まっていることが分かってきた。
盛り過ぎベンダーにCIOは冷ややか
併せて読みたいお薦め記事
連載:AI技術の誇大宣伝に物申す
生成AIを取り巻く懸念
さまざまなベンダーがうたっている「AI機能」について、「誇張されたものだと分かることがよくある」と答えた回答者は、88%に達した。「真にAI技術によって実現した仕組みに出合うことがある」と答えたCIOは、わずか20%だった。
一方で、企業のCEOはAI技術を「業界の破壊者」だと捉えていることが珍しくない。こうしたCEOにとって、AI技術は既存のビジネスモデルを覆し、生産性を高め、余剰人員を生む存在なのだ。この状況をどう受け止めればよいのか。
AIウォッシングの横行
まず考えられるのは、“AIウォッシング”が横行していることだ。筆者の同僚の言葉を借りると、ベンダー各社の宣伝は良く言って疑わしく、悪く言えば故意に誤解を与えている。問題は、ほとんどのITリーダーがそれを十分に認識しているのに対して、門外漢であるCEOにはそれが分からない場合があることだ。
企業のCEOは、テキストや画像を自動的に生成するAI技術「生成AI」(ジェネレーティブAI)に関する誇大宣伝を真に受け過ぎている。生成AIを使ったチャットbotなどのAIツールは単なるツールに過ぎないことや、そこから価値を得るには専門のトレーニングや知識が必要であることに気付いていないCEOもいる。誇大宣伝とFOMO(Fear Of Missing Out:取り残される不安や恐怖)が不適切な投資判断を促し、失敗を招くリスクがある。
AI技術は非常に幅広い分野であることをCEOが認識していない可能性もある。生成AI以外にも、プロセスとワークフローの自動化といったように、人員削減を可能にする技術もあれば、意思決定とその原因の説明を支援する「因果関係AI」など新しい分野もある。AI技術は、画像や映像から情報を取り出すコンピュータビジョンや音声認識、自動運転など、さまざまな分野で重要だ。
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
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用 -
技術文書・技術解説
[NTTインテグレーション株式会社] 「耐量子計算機暗号」(PQC)に今、取り組むべき理由とは? 実現の道筋も解説 -
製品資料
[株式会社リンプレス] どうしたら非デジタル人材を「自走するDX推進者」に変えられるのか? -
製品資料
[アステリア株式会社] 既存システムをAIレディに変える「連携型モダナイゼーション」の手法とは? -
製品資料
[アステリア株式会社] 「データ連携」徹底解説 要件整理から連携手法、ツール選択まで
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「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
2
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
3
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
4
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
-
5
Copilot導入で陥る“目的化”の落とし穴 定着の鍵は「作り込まない」こと
-
6
RAGで「データをAIに送る」運用が限界を迎えている理由
-
7
SAPやOracleが警戒する「ERPの土管化」 汎用AIとの主導権争いが激化
-
8
Microsoft 365移行で露呈した標準機能の限界 地方銀行は上長承認や「脱PPAP」をどう実現?
-
9
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
10
継承性の高さ故の課題 IBM i「ブラックボックス化&属人化」問題をどうする?
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
3
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
4
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
5
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
6
SASE選定は「見極め力」で大きな差――本当に必要な製品を選ぶための6つの視点
-
7
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
-
8
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
9
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
10
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
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