- 企業のAI投資額は均衡を欠き、CEOの満足度は低い
- データの質とガバナンスが成果に影響を与えている
- AIの成長はより高い成熟度を求めている
Gartnerの報告によると、昨年、企業は生成AI（GenAI）に約190万ドルを支出したが、AIリーダーの30%未満がCEOの満足度を把握しているという。
この投資と成果のギャップは懸念材料である。
実験的な試行錯誤を超え、ビジネスリーダーはAIが複雑なビジネスの中で何ができるのかを真剣に問い始めている。
Gartnerの最新のハイプサイクルによれば、GenAIは依然として注目を集めているが、もはやメインイベントではなくなっている。
その限界が明らかになる中、関心はより優れたデータや効率的なワークフロー、強固なガバナンスに向けられている。
初期の興奮にもかかわらず、多くのGenAIプロジェクトが停滞している。
Gartnerは、43%の企業がAIに対応できるデータを持っていないと報告。
周辺システムが混乱している場合、最高のモデルでも欠陥を抱える。
データ品質が低く、インフラが分断していることで結果が損なわれることが多い。
さらに、GenAIを運用できるスキルやルールを整えているチームは半数にも満たない状況である。
現在、GenAIは失望の谷に位置する。
これは技術がまだ力強いものである一方、期待が冷めていることを示す。
価値はモデルを構築することだけでなく、準備や信頼、実際の統合から生まれることが企業に認識されている。
そのため、モデル運用（ModelOps）やAIエンジニアリングが急成長している。
これらの手法はAIのライフサイクルを管理する秩序をもたらし、チームがスケールアップの際に制御を失わないためのツールを提供する。
AIに関するリーダビリティが高まり、AIエージェントに対する関心も高まっている。
しかし、エージェントの自己判断がもたらす誤りや監視の問題が懸念されている。
データの準備が重要視され、リーダーの50%以上がデータの整備が不十分であると認めている。
データインフラが最優先課題となっている背景には、信頼性や安全性が求められている現状がある。
新たな技術の動向も見逃せない。
マルチモーダルAIは、テキストや画像、動画、音声に跨った新しい応用が可能であり、注目を集めている。
AIに対する信頼性のテーマも強まっている。
GartnerはAIの公正さや安全性、説明可能性に関する取り組みを「AI TRiSM」としてまとめている。
今後、企業はAIの基盤を再構築できるかが重要な課題となる。
データやガバナンス、システム、信頼が未来の企業AIのカギとなる。
えっと、AIの投資ってさ、何がそんなに難しいの?
企業が満足しない理由って、もっと具体的にあんのかな?
AIの投資が難しいのは、データの質やガバナンスが整っていないからです。
満足しない理由は、結果が期待に応えられないことや、AIを運用するスキルが不足しているからです。
企業が期待する成果を出すためには、もっとしっかりとした準備が必要なんですよ。
AIに対する企業の投資が難しい理由は、主にデータの質やガバナンスに起因しています。
新たな報告によれば、企業の30%未満がCEOの満足度を把握していないとのこと。
成果に影響を与える要因として、情報の整備不足やインフラの分断が挙げられます。
特に、43%の企業がAIに対応できるデータを持っていない状況です。
また、モデルを構築するだけでなく、データの信頼性や統合が重要視されており、企業はその準備に取り組む必要があります。
さらに、マルチモーダルAIの応用や、AIの公正性や安全性に関する取り組みも注目されているのが現状です。
これらの要素が、企業がAIの基盤を再構築する上での鍵となるでしょう。
