【IDC調査】なぜあなたの会社の「生成AI」は使えない？ IDCが明かす「5つの成功条件」
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多くの企業が生成AI導入に躍起になる一方で、AIが本来持つ価値を引き出せている組織は極めて少ない。データ準備の複雑さ、スキル不足、運用体制の未整備など複数の壁が立ちはだかり、十分な投資対効果を獲得できずにプロジェクトを中断する企業も多い。こうした中、調査会社のIDCは、真に成果を上げるためには5つの条件が必要と指摘する。その条件とは何か、生成AI導入の成功法を解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
AI導入を失敗させる「複数の壁」
生成AIへの期待が高まる中、多くの企業が実証段階から本格運用への移行で苦戦を強いられている。IDCの調査によると、2024年2月時点で、複数の生成AIシステムを本番環境に導入している企業は53％に上るものの、高いROI（投資収益率）を達成するまでには1～3年、場合によってはそれ以上の期間を要している実態が明らかになった。
このような状況を招く背景には、複数の深刻な障害がある。まず、「自社のリソースが生成AIに十分対応できるだけの準備ができている」と考える企業がわずか24％しかいないという点だ。
これに加え、「必要なAIスキルを持つ開発者の不足」（38.2％）、「インフラストラクチャの性能／可用性が不十分」（36.9％）、「ユースケースの範囲や要件の不一致」（31.1％）などが足を引っ張っている。
こうした状況の下、AIの能力を最大限発揮させ、ビジネス上の優位性を獲得するには、5つの条件が必要となってくる。以下の資料では、IDCの調査結果によるAI導入失敗の原因分析とともに、AI活用の成功法を紹介している。
このような状況を招く背景には、複数の深刻な障害がある。まず、「自社のリソースが生成AIに十分対応できるだけの準備ができている」と考える企業がわずか24％しかいないという点だ。
これに加え、「必要なAIスキルを持つ開発者の不足」（38.2％）、「インフラストラクチャの性能／可用性が不十分」（36.9％）、「ユースケースの範囲や要件の不一致」（31.1％）などが足を引っ張っている。
こうした状況の下、AIの能力を最大限発揮させ、ビジネス上の優位性を獲得するには、5つの条件が必要となってくる。以下の資料では、IDCの調査結果によるAI導入失敗の原因分析とともに、AI活用の成功法を紹介している。
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