【ガートナー解説】生成AI活用「しくじり10選」、回避のための「投資と教育」とは

生成AIプロジェクト「半分は失敗」の現実

　生成AIの普及に伴い、ビジネスの現場においても生成AI活用へ取り組む企業が増えてきている。しかしその一方で、AI活用を効果的に利益に結び付けることに苦戦する企業も多いようだ。

　ガートナーが2024年に日本企業のCIOを対象に実施した調査によると、67%が「生成AIのプロジェクトのROI（投資利益率）が期待外れである」と回答していることからも、その傾向は伺える。ガートナーは、「2025年末までに、少なくとも50%の生成AIプロジェクトが、データ品質の低さ、不適切なリスク・コントロール、コストの増大、ビジネス価値の不明確さなどの理由で、PoC後に放棄される」とも予測しており、企業がAI活用にとん挫するケースも少なくない。

　こうした状況について、「リスクを取らないこともまたリスクであり、その方が大きなリスクになる」と指摘するのは、ガートナーのバイス プレジデント, アナリストの桂島 航氏だ。


　桂島氏は、50%の生成AIプロジェクトは成功すると予想され、その50%に入ればとてつもないインパクトを生み出す可能性があると話す。

　では、その50％に入るためには、何が必要なのだろうか。ここからは、生成AIプロジェクトが失敗する理由のトップ10を桂島氏が紹介し、失敗確率を下げるためのベストプラクティスを解説していく。 【次ページ】生成AI活用しくじりの「理由10選」を大解説