Gartner調査:AIを複数の事業部門に拡大した企業は4分の1未満

Gartnerが公開した調査データによると、複数の事業部門にわたってAIを成功裏に拡大した企業は全体の4分の1未満です。Gartnerは今年1月から4月にかけて、売上5,000万ドル以上の組織のリーダー1,300人以上を調査しました。

拡大が遅いからといって投資計画が縮小するわけではありません。テクノロジーリーダーの85%が、来年AI投資を増やす計画だと回答しました。一方、回答した組織の約11%は、2025年にAIにいくら費やしたか把握していないと回答しました。Gartnerのティナ・ヌンノ(Tina Nunno)チェア バイスプレジデント兼フェローは報告書の中で、AI支出への可視性が低いと投資回収を逃すリスクが高まり、事業成果に直結した規律ある測定がなければ、資源の浪費や期待外れにつながりかねないと述べています。

他の調査も同じ方向を示しています

Infosysの8月の報告書では、上級経営層のほぼ4分の3が、AIパイロットのうち成功裏に拡大できたのは25%未満だと回答し、3分の2がAIが生み出すROIの測定に苦労していると回答しました。Deloitteの8月の報告書では、AIエージェントが自律的に実行できるように業務プロセスを再設計する準備ができていると回答した上級管理職・経営幹部は5人に1人にとどまりました。

収益を上げた企業が行っていたこと

Gartnerのデータでは、より高い収益を示した企業は、AI取り組みのROIを常時追跡し、複数の取り組みを一つの価値ポートフォリオとして扱い、成果を定期的に評価している企業でした。このフレームワークに従いながら成果の乏しい取り組みを中止した企業は、AI取り組みの81%でプラスの収益を報告しました。

ヌンノ氏は、テクノロジーリーダーがAIのハイプサイクルに飲み込まれかねないと指摘しました。サイバーセキュリティ、脅威検知、ITサービスデスクの自動化といった最も広く推進されているユースケースが、必ずしも最も高いROIを生むわけではないというのです。Gartnerがプラスの収益を上げた上位3つのユースケースとして挙げたのは、インテリジェントなIT資産・コスト最適化、合成データ生成、自動コード生成・リファクタリングでした。ヌンノ氏は、企業に最大の価値をもたらすユースケースは特定の事業ニーズを狙い、必要に応じてデータ基盤を整えたものであり、CIOは自社の状況、AI成熟度、事業ニーズに照らして、事業論理と財務論理が合致するユースケースを優先すべきだと述べました。

韓国企業へのAXへの示唆

この調査は売上5,000万ドル以上の組織を対象としているため、その規模に満たない韓国企業であれば、数字そのものよりも構造に注目する必要があります。調査が示した構造は単純です。投資は増やすと決めたものの支出を把握できていない組織があり、収益を上げた組織は測定と中止という2つの規律を備えていました。1件のパイロットが年間予算に占める割合が大きい組織であれば、この2つの規律は大企業よりも重く働きます。

もう一つはユースケースの選択です。最も多く推進されているケースと収益を上げたケースが異なるというGartnerの結果は、他社が行っていることを真似て選ぶ方式への警告です。導入を検討するなら、どの業務のコストや処理量がボトルネックになっているかをまず数えたうえで、そのボトルネックに合ったケースを選ぶのが順序として適切です。

今週、自社で確認すべきことは一つです。現在進行中のAI取り組みそれぞれに、成果指標と中止条件が文書として明記されているかを数えてみてください。指標のない取り組みは成功しても成功を証明できず、中止条件のない取り組みは失敗しても止める根拠がありません。

出典: Fewer than 25% of enterprises have scaled AI successfully