人工知能（IA）の採用は未曾有の高みに達し、現代のビジネスの風景を変えています。企業は自らの運営を最適化するために設計されたシステムを導入していますが、その導入には重大な課題が立ちはだかっています。半数の経営者がデータの質やセキュリティに関連する問題の複雑さを非難しています。この現実は、多くのプロジェクトに遅れをもたらしており、AIイニシアティブへの投資が増加しているにもかかわらず、高額な費用がかかることもあります。リーダーシップの構造は進化し、チーフAIオフィサーの役割が登場していますが、持続する困難に直面して適応する必要があります。セキュリティを向上させるためのハイブリッドまたは内部ソリューションへの移行は、この成熟度の高まりを反映しています。
IAの増大する採用
人工知能の風景は急速に変化しており、企業は生産ソリューションに取り組んでいます。Prove AIのためにZogby Analyticsが行った最近の調査によると、68％の組織が現在、運用中のAIシステムを開発したことが明らかになっています。大規模なAIイニシアティブへの進展には大きな投資が伴い、81％の企業がAI関連プロジェクトに年間最低100万ドルを配分しています。その中の四分の一は年間1,000万ドルを超えており、長期的な取り組みへの移行を象徴しています。
リーダーシップ構造の進化
IAの台頭は、リーダーシップ構造も再編成しています。約86％の企業がIAの取り組みを担当する責任者を指定しており、通常は「チーフAIオフィサー」という肩書きを持っています。これらのAIリーダーは、企業戦略に影響を与えるようになっており、CEOとのバランスをほぼ保っています：43.3％の企業はCEOがIAに関する決定を行っていると述べている一方で、42％はこの責任をIAディレクターに委ねています。
デプロイメントにおける持続的な課題
これらの進展にもかかわらず、IAのデプロイメントの道のりは困難に満ちています。過半数の経営者が、IAモデルのトレーニングと微調整が予想以上に難しいと一致して言っています。データに関する問題は依然として存在し、質、可用性、著作権、モデルのバリデーションに関わっています。約70％の企業が、データの問題によって遅れている少なくとも1つのIAプロジェクトがあると報告しています。
進化するIAのアプリケーション
企業がIAに自信を持つようになる中、新たなアプリケーションが登場しています。チャットボットとバーチャルアシスタントは、55％の採用率で依然として人気ですが、より技術的な利用が増えています。ソフトウェア開発が54％で最優先事項となり、続いて52％が詐欺検出のための予測分析に焦点を当てています。この進展は、基本的な業務を改善するためにIAを利用する方向への移行を示しています。
生成的IAモデルに焦点を当てる
生成的IAへの特別な注目が集まっており、57％の企業が最優先事項としています。ただし、これらの新しいモデルと従来の機械学習技術を組み合わせたバランスの取れたアプローチが続いています。GoogleやOpenAIのような大規模言語モデル、特にGeminiやGPT-4が市場を支配している一方で、DeepSeek、Claude、Llamaのような代替品も急成長しており、多くの企業で複数のLLMの標準的な使用が確立されています。
オンプレミスソリューションへの傾向
IAのデプロイメントに向けた内部ソリューションへの回帰が顕著な傾向として現れています。約90％の企業がIAインフラのためにクラウドサービスを利用していますが、経営者の3分の2は、クラウド以外のデプロイメントの方がより良いセキュリティと効率を提供すると考えています。このため、67％がAIトレーニングデータをハイブリッドまたはオンプレミス環境に移す計画を立て、デジタル資産へのコントロールを強化しようとしています。データの主権は83％の回答者にとって重要な優先事項とされています。
IAガバナンスにおける信頼と課題
多くのリーダーは、IAのガバナンスに対する能力に自信を持っています。約90％がIAポリシーを効果的に管理し、必要なガードレールを設定し、データの出所を追跡していると述べています。この自信は、多くのプロジェクトを遅らせる実際の課題と対照的で、ラベル付け、トレーニング、モデルのバリデーションに関する問題が含まれています。他の障害としては、才能の不足と既存のシステムとの統合の困難がしばしば挙げられます。
IAの未来の展望
IAに関する実験の時代は過去のものとなりました。現在、人工知能は企業の運営に深く組み込まれています。商業の風景は急速に変化しており、組織は大規模な投資を行い、リーダーシップを再構築し、IAを自らの運営に統合する新しい方法を見出しています。観察される成熟度は、コントロール、セキュリティ、ガバナンスの優先度の高まりとして表れています。
IAと様々な技術との相乗効果についての詳細な考察については、IAとブロックチェーンの関係についての記事をご覧ください。Alibaba CloudのIAの進展については、こちらでご確認いただけます：IAと新しいモデル。
IAに関する課題の詳細な分析については、80％のプロジェクトが本稼働に至らない理由を詳述したこちらを参照してください：80％のIAプロジェクトの困難。政府機能におけるIAの関連性についても議論されています。このテーマについては、こちらの記事をご覧ください：IAと公務職能。
IAの採用と展開の課題に関するFAQ
企業でのIAの展開における主な困難は何ですか？
企業はデータの質、情報のセキュリティ、IAモデルの効果的なトレーニングと調整の必要性などの課題に直面しています。
どのくらいの割合の組織が運用にカスタマイズされたIAソリューションを使用していますか？
現在、68％の組織が運用中のカスタマイズされたIAソリューションを持っています。
今日、企業はどのようにIAイニシアティブに投資していますか？
81％の企業がIAイニシアティブに年間少なくとも100万ドルを支出しており、そのうちの4分の1は毎年1,000万ドル以上を投資しています。
IAディレクターは企業戦略にどのように関わっていますか？
現在、約86％の組織がIAの取り組みをリードするリーダーを任命しており、これはCEOとほぼ同等の影響力を持つ役割を果たしています。
なぜ多くのIAプロジェクトが実施の遅れをとっていますか？
70％以上の組織がデータの問題、特に質とバリデーションが、IAプロジェクトの遅延の主な理由であると報告しています。
企業で最も使用されているIA技術は何ですか？
GoogleのGeminiやOpenAIのGPT-4などの大規模言語モデルが広く採用されており、しばしばClaudeやLlamaなどの他のモデルと併用されています。
IAのデプロイメントにおけるクラウド以外のソリューションへの移行はどのような影響を持っていますか？
クラウドの台頭から5年後、経営者の3分の2はクラウド以外のデプロイメントがより良いセキュリティと効率を提供すると考え、67％はデータのトレーニングをハイブリッドまたはオンプレミス環境に移す計画を立てています。
企業がIAシステムのガバナンスを優先する傾向は高まっていますか？
はい、約90％の経営者はIAポリシーを効果的に管理し、必要なガードレールを設定できると述べていますが、運用上の課題に直面しています。
オンプレミスまたはハイブリッドIAソリューションへの移行は、どのように組織の成熟度を反映していますか？
この方向性は、データの管理、セキュリティの向上、データの主権の尊重を優先し、一層構造化された成熟度の高いIAデプロイメント方法への移行を示しています。
