PoC疲れ企業続出のAI導入、社内が納得する「本番稼働」への道
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デジタルトランスフォーメーション（DX）が本格化し、データ分析に不可欠な人工知能（AI）の活用は「PoC（実証実験）から実装」フェーズに突入した。今や80%以上の企業がAI活用を重視していると言われる。しかし、多くのAI利用事例が出現する一方、実際にAIをビジネスプロセスの中に取り込むことに成功した「AI勝ち組」企業はまだまだ限られている。AIプロジェクトに挫折した企業と成功した企業を分けるポイントはどこにあるのか？ 「2つのポイント」を解説する。
（Photo/Getty Images）
AIプロジェクトの成功を阻むものは？
経産省の「DXレポート（2018）」では2025年以降、 DXに取り組まないことで最大年間12兆円もの経済機会の損失が生じる可能性が指摘されている。既存のITシステムをモダナイズし、経営やIT、人材のリソースを「デジタル」にシフトする──。業界や企業規模を問わず、テクノロジーにより、データから価値を生み出すDXの取り組みが加速している。
そして、DXを実現する上で不可欠なのが大容量データを分析、活用できるAIだ。すでに、AIの導入は進んでおり、実際にAIをビジネスプロセスに組み込む中で、いくつか共通の課題や失敗例が報告されるほど拡大している。
DXレポートでも「AIをやれ」と経営から丸投げされるケースについて、「PoCで終わってしまいビジネス変革につながらない」と指摘している。
そもそも、AIの適用分野が自社の強みや課題と合致していなくては、成果が出ないPoCになってしまうのは当たり前の話だ。「PoC疲れ」に陥らず本番環境に移行して成果を出すために必要な「AI導入のポイント」はどこにあるのだろうか。
多くのAIプロジェクトを手掛ける日本アイ・ビー・エム（IBM）では、AI導入のポイントを2つに分類して説明している。
1つめは「AIの適用分野を適切に定めること」、2つめは「プロジェクトをどのように進めるか」だ。
AIの適用分野を見定め、プロジェクトを適切に進めるために、具体的に必要なことを解説する。「AIでの業務変革」までにはどんな旅路を経るのだろうか。
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・「AI勝ち組」になるための「適用分野」の見つけ方
・カギを握る「プロジェクト」の推進手法
・実装フェーズで挫折を避けるポイント
・「AI勝ち組」になるための「適用分野」の見つけ方
・カギを握る「プロジェクト」の推進手法
・実装フェーズで挫折を避けるポイント
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