企業データの準備度とAI投資効果に関連
- •ダン・アンド・ブラッドストリートの調査で、AI活用に十分なデータがあると答えた企業は8％
- •データが完全に整った企業の81％がAI投資で高い効果、部分的に整った企業では12％
- •コリブラ調査では72％がデータ基盤の弱さを課題に挙げ、広くAIエージェントを導入した企業は10％
32カ国の企業1万社を対象にしたダン・アンド・ブラッドストリートの調査によると、AI活用を支えられるデータが整っていると答えた企業は8％でした。データが「おおむね整っている」は33％、「部分的に整っている」は44％でした。データが完全に整った企業の81％がAI投資で高い効果を得たと答えたのに対し、部分的に整った企業では12％でした。同社の最高データ・分析責任者ゲイリー・コトヴェッツは、AI対応データを持つ組織では幅広い効果が得られる割合が大幅に高いと述べました。
米州の企業はAI支出を増やす傾向が強かった一方、高い効果を報告した割合と、データが「おおむね」または「完全に」整っている割合は、いずれも調査対象地域の中で2番目に低い水準でした。コトヴェッツは、AI導入の次の段階ではモデルへのアクセスよりも、モデルが利用する情報の質が重要になると述べました。
コリブラの報告書では、調査対象のAI関連意思決定者の72％が、企業のAI施策が成果を出せない一般的な理由として、弱いデータ基盤を挙げました。構造化された文脈情報が不足すると、AIエージェントを監督するITチームの手作業も増えます。Google CloudとMIT Technology Review Insightsが8月に公表した報告書は、企業が非構造化データを含む自社データをより十分に把握し、エージェントを大規模に導入するための品質と信頼性を確保する必要があると指摘しました。企業全体にエージェントを広く導入していた企業は10％でした。
ハイネケンは、データ基盤をAI活用の重要な柱に据えています。10月のガートナーITシンポジウム／Xpoで、米国の最高情報責任者兼デジタル技術担当上級副社長フランク・イアンネッラは、チームが業務上の用途に沿った意思決定可能なデータの整備を目指していると説明しました。情報が最新か、行動に移せるか、適切な用途と結び付いているかを評価していると述べました。