調査・研究からトランスフォーメーションへ

AIへの関心は高いものの、多くの組織は依然として効果的に導入する方法を探っている段階にある。

成果はAIの成熟度の進展に比例する。

重要なポイント

• AIへの継続的な投資と拡張には強い根拠があります。特に初期段階で有望な成果がみられるのであれば、さらなる展開が期待できます。
• AIへの高額な初期投資は、導入初期にリターンを遅らせる可能性があるため、初期段階で現実的なROIの期待値を設定し、時間をかけて拡大する可能性を示すことが重要です。
• AIの能力を体系的に強化させることは、ROIの改善につながります。組織は、AIの成熟度を向上させるためのロードマップを策定し、AIアプリケーションの拡大、データインフラの改善、AI人材への投資に注力すべきです。
• 「変革」段階に達している企業は全業界で少ないものの、AIを単なる効率化の手段にとどめず、 イノベーションや市場の主導権獲得に活用する先駆者には、大きな競争優位の機会があります。

AIの成熟度によって、ユースケースの混乱からデータの障壁に至るまで、さまざまな課題が生じる。

重要なポイント

• AIをレガシーシステムと統合することは、互換性のないデータ形式、時代遅れのアーキテクチャ、制限されたアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）機能により困難です。これらの課題はAI導入の中間段階でピークに達するため、早期に強固な統合戦略を策定することで、AIの導入規模が拡大するにつれてこうした問題を軽減できることが示唆されます。この問題を解決するには、データの互換性、システムアーキテクチャ、変更管理などを考慮した総合的なアプローチが必要です。
• 質の高いデータはAIの成功にとって極めて重要ですが、初期段階で軽視されがちです。適切なデータがなければ、インフラストラクチャは機能不全に陥ります。プロジェクトが成熟するにつれ、データギャップや課題が顕在化します。組織は、ガバナンスと承認プロセスにおいてデータ要件を評価し、データが堅牢で安全であることを確保することで、データの利用可能性と品質を初期段階から優先すべきです。データ戦略の継続的な監視と更新は、プロジェクトの成功を向上させます。さらに、インフラストラクチャはデータのシームレスな統合と管理をサポートする必要があります。
• AIのユースケースを理解するためには、継続的な学習と適応が不可欠です。組織は、AIの成熟度が向上するにつれ、AI戦略を柔軟に調整し続ける必要があります。

AIの成熟度、業界、役割がAIの成功指標を左右する。

重要なポイント

• コスト削減と従業員の生産性が最も頻繁に挙げられているという事実は、コスト削減と業務効率の改善が普遍的に重要であることを示しています。
• 組織の成熟度は、AIの成功においてどの指標が最も重要であると認識されるかに大きく影響します。組織がさまざまな段階を経るにつれて、焦点は徐々に、根本的なコスト削減や業務効率から、生産性、効率性、成長をよりバランスよく重視する方向へと移っていきます。
• AIのパフォーマンスを監視し、必要な調整を行うための継続的なフィードバックループを確立するべきです。AIプロジェクトが長期的にどのようにイノベーションと競争優位に貢献するかも考慮すべきです。関係者全員を巻き込み、賛同を得るとともに、現実的な期待を抱かせるべきです。

成熟度カーブを上昇するために、基礎的な能力を構築する。

重要なポイント

• 人：AIリテラシーおよび技術スキルのギャップに対応するために、従業員を訓練し、スキルアップを図ります。ビジネスリーダーも継続的な学習と適応が求められています。
• プロセス：明確なユースケース、測定可能な目標、透明性のある成果指標を設定します。主要なステークホルダーを初期段階から巻き込み、堅牢なデータガバナンス体制を構築します。
• テクノロジー：既存システムと統合可能で、拡張性と安全性を備えたツールを確保します。柔軟なインフラを設計し、反復的な改善のためにモニタリングツールを活用します。