検索
特集／連載

なぜAIプロジェクトは停滞するのか？　「AI実装の壁」を突破する5つの態勢：AIは問題を解決するのではなく、問題を露呈させる

AI活用の壮大なビジョンを掲げる経営層と、実装の壁に直面する現場との乖離が深刻化している。多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」で停滞する中、真のビジネス価値を引き出すには単なるツール導入を超えた「5つの準備態勢」が必要だ。

Share
Tweet
LINE
Hatena

　AIによる変革は、必要な要件への理解不足によって阻まれることが多い。その結果、多くの企業が壁に突き当たっている。CIO（最高情報責任者）はプロジェクトが停滞する理由を把握していても、CEOや取締役会レベルでは「真に必要なもの」への理解が不足しているのが実情だ。

　本稿では、AI Foundations Groupの創設者でTDWIのリサーチ担当バイスプレジデントを務めるフェーン・ハルパー博士にインタビューした。同氏は近著『Data Makes the World Go 'Round』（データが世界を動かす）の著者でもある。AIを成功に導くために、CIOが組織の課題や準備態勢の不足をどう克服すべきかについて聞いた。

　インタビューの後には、同書から「AIのビジョンと実行のわな」を回避する方法についての抜粋も掲載する。

AI実装で、現在CIOを最も悩ませている課題は何か

フェーン・ハルパー氏（以下、ハルパー氏）　幾つかあるが、特に際立っているのは「組織としての準備態勢（レディネス）」の欠如だ。多くのCIOは、AIの成功には強固なデータ基盤とインフラが必要だと理解している。しかし、経営層や取締役会からは「一刻も早くAIを実装せよ」という強い圧力を受けている。

　この圧力は、一見すると導入が容易に見える生成AIツールが台頭したことでさらに強まった。経営層は2024年に市販の消費者向けツールが急速に普及するのを目の当たりにし、企業規模でも即座に実装できると期待している。これが現場との深刻な摩擦を生んでいる。

　この摩擦の結果、多くのAI施策がパイロット段階で足踏みし、経営層に不満が募る。だが、AIを大規模に展開するには基礎固めが必要だという事実に経営層は気付いていない。この認識のずれが非現実的な期待を招いている。

　一部のCEOはこの現実に直面している。例えば、Coca-Colaの元CEOジェームズ・クインシー氏やWalmartの元CEOダグ・マクミロン氏は、退任の理由の1つにAIを挙げている。

準備態勢の不足は、他にどのような問題を引き起こしているか

ハルパー氏　生成AIが登場する前、企業は機械学習を段階的に導入していた。しかし、生成AIの波によって、データガバナンスやモデルの運用化といった従来のAIで必要だった学習プロセスを多くの企業が飛び越えてしまった。トップダウンの圧力に押され、必要な土台を作らずにアプリケーションの配備へ突き進んでしまったのだ。

　その結果、多くのプロジェクトが「パイロット版の墓場」に放置されている。今、企業はようやく、さらに規模を広げる前に強固な基盤を築く必要性を再認識し、再評価を始めている。

AIを支える基盤とは具体的に何か

ハルパー氏　私の研究では、AIの成功のためにCIOや経営陣が注力すべき「5つの柱」があることが分かった。

  • 組織の準備態勢
  • データの準備態勢
  • スキルとツールの準備態勢
  • 運用の準備態勢
  • ガバナンスの準備態勢

　これらは独立したものではなく、密接に関連している。どこか1つでも弱ければ、全体に悪影響を及ぼす。AIは組織内に既に存在する弱点や強みを増幅し、可視化させる。例えば、データ基盤が弱ければ誤った出力や「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を招く。ガバナンスが不十分なら規制やレピュテーションリスクが高まり、運用プロセスが未熟ならパイロット版から先へ進めない。

　逆に言えば、強固な基盤があればAIは絶大な価値をもたらす。手短に言えば、AIは問題を解決するのではなく、問題を露呈させるのだ。

「データの準備態勢」について詳しく聞きたい

ハルパー氏　データは全ての根幹だ。自社データを統合せずにAIツールをただ使っているだけでは、すぐに価値の限界に突き当たる。例えば、顧客向けの「AIコパイロット」を構築するには、顧客データを深く理解している必要がある。これは企業の規模を問わず共通する真理だ。

　また、企業がようやく取り組み始めた領域に「非構造化データ」がある。生成AIや「エージェンティックAI（自律型AI）」は、従来のAIよりもはるかに非構造化データに依存する。だが多くの企業は、長年品質管理を行ってきた構造化データほどには、非構造化データを信頼できていない。新たな評価指標が必要で、その取り組みはまだ始まったばかりだ。

「運用の準備態勢」で多くの企業がつまずくのはなぜか

ハルパー氏　モデルを作るだけでは不十分だ。本番環境で配備、統合、監視、管理を行わなければならない。AIが真のビジネス価値を生むのは研究室ではなく、実際の業務の場だ。

　運用態勢を考え抜いていないために、パイロット段階で停滞している組織があまりに多い。モデルの文書化やバージョニングは行っているか。リポジトリはあるか。モデルの精度低下（ドリフト）を追跡しているか。これこそが、AIを実験から実用へと移行させる鍵だ。土台となるデータ基盤がなければ、パイロット版ですらそこまで到達できない。

「スキルとツールの準備態勢」で、CIOはどう人材を捉えるべきか

ハルパー氏　データサイエンティストを雇うことだけに固執してはならない。特にエージェンティックAIでは、システム全体を俯瞰（ふかん）してアプリケーションを構築できる「AIエンジニア」や開発者が必要だ。彼らは、個別のパーツではなく全体を管理し、重複を避けてコンポーネント間のデータフローを理解できる。

　さらに「MLOps」のスキルへの需要も高まっている。モデルの本番投入、監視、精度低下の追跡、そしてAIの判断根拠を説明する運用側のスキルだ。ガバナンス規制が整った今、これらはもはや不可欠な要素となっている。

ガバナンスの面でCIOができることは何か

ハルパー氏　状況は改善しつつあるが、まだ課題は多い。生成AIやエージェンティックAIの普及により、多くの企業が「責任あるAI」を真剣に考え始めている。これは心強い変化だ。ただし、「考えること」と「実行すること」は別だ。

　重要なのは、ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「アクセル」として捉えることだ。インデックス化され、信頼できる高品質なデータがあれば、開発スピードはむしろ上がる。IT部門とビジネス部門が早期から連携している組織は、リスクが高すぎることを理解しており、成功を収めている。

これら5つの柱を踏まえ、CIOへの最も重要なアドバイスは

ハルパー氏　AIを単なる「ツール」と考えないことだ。代わりに、組織全体で構築・統合すべき「企業の能力（アビリティ）」のセットとして扱ってほしい。このセットにはデータ、ガバナンス、スキル、運用、そして組織文化が含まれる。これを理解し、周囲に伝えられるCIOこそが、実験の域を超えてAIから真のビジネス価値を引き出せるだろう。

書籍抜粋：第2章「リーダーシップの挑戦」より

　AIに対する説得力のあるビジョンは、チームを鼓舞し、予算を確保し、明確な方向性を示す。しかし、ビジョンだけでは成果は生まれない。成果を生むのは「実行」だ。

　経営層が大胆なAIビジョンを発表しても、データのサイロ化や文化的な抵抗、不明確な優先順位によって失速するケースがあまりに多い。なぜ実行はビジョンよりも難しいのか。戦略的原則を読み解き、大望を測定可能な成果へと変換する方法を探る。

AIのわな：ビジョン vs 実行

　「AIは当社のイノベーションと効率化の鍵である！　AIを活用することで、顧客体験を向上させ、業務を効率化し、競争力を維持する」。こんな言葉に聞き覚えはないだろうか。これらは技術的な詳細を省いた「願望としてのビジョン」だ。

　2025年のTDWIの調査によると、回答者の約半数が経営層からAI実装の圧力を感じている（TDWI, unpublished survey results, 2025.）。多くの場合、組織は「AIが生産性とイノベーションを促進し、競争優位性をもたらす」というトップダウンの（しばしばあいまいな）ビジョンに反応している。

　ビジョンは素晴らしいものになり得る。適切に行えば従業員の意欲を高め、企業文化を築く一助となるからだ。だが、実行は全く別の課題だ。実行にはビジョンを具体的な行動に変換し、技術を統合し、文化的な抵抗を克服し、データの準備を整え、測定可能な成果を上げることが求められる。

　2023年以降、多くの経営者がAIのビジョンを語ってきたが、ほとんどの企業はいまだ実験段階にある。自社データを用いたソリューションを本番環境で展開できている企業は極めて少ない。理由は単純だ。実行はビジョンよりも難しいからである。

　実行には持続的な投資と、部門を越えた調整と協力が必要だ。現代のAIシステムは技術的に複雑で、複雑なアルゴリズム、大規模で多様なデータセット、そして既存環境への統合という難題がつきまとう。ビジョンなき実行は戦略の迷走を招き、実行なきビジョンは価値を生まない。成功は、最終的に「効果的な実行」にかかっている。

AI実装の失敗例

　善意の実装であっても、不適切な仮定や偏ったデータ、あるいは監視の欠如によって失敗することがある。不十分な実行は、倫理的、法的、そして評判に関わる深刻な事態を招く。

  • 司法のバイアスは

　米国で使用された再犯予測システム「COMPAS」は、客観的なリスク評価を目的としていた。しかし、2016年の調査報道により、黒人の被告を不当に高リスクと判定し、白人の被告を低リスクと判定する人種的バイアスが明らかになった（Larson, J., et al. (2016). ProPublica.）。アルゴリズムの透明性と公平性の重要性を浮き彫りにした事例だ。

  • 採用の差別は

　Amazonはかつて、技術職の採用を自動化するためにAIを導入した。過去10年間の履歴書データを学習させたが、IT業界が歴史的に男性中心だったため、AIは女性の履歴書を低く評価するようになった。バイアスの除去を試みたものの、最終的に同社はこのモデルの使用を断念した（Dastin, J. (2018). Reuters.）。

  • 金融サービスでの混乱は

　2019年にApple Cardが登場した際、女性の与信限度額が男性より著しく低く設定されるという不満がSNSで噴出した。発行元のGoldman Sachsは「性別は考慮していない」と回答したが、説明責任と透明性の欠如が大きな批判を浴び、当局の調査を受ける事態となった（New York State Department of Financial Services. (2021)）。

　これらの事例は、AI主導のサービスで「説明可能性（エクスプレナビリティ）」と「ガバナンス」がいかに重要であるかを物語っている。

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

ページトップに戻る