市場調査会社Gartnerの最新調査によると、2025年末までに少なくとも30%の生成AIプロジェクトが実証実験後に放棄される可能性があることが明らかになった。この予測は、AIブームの中で企業が直面する現実的な課題を提示する物で、その要因として、データ品質の問題、適切なリスク管理の欠如、エスカレートするコスト、そして不明確なビジネス価値が挙げられている。
生成AIの採用と課題
生成AIは、MicrosoftやGoogleなどの大手テクノロジー企業によって広く採用されており、これらの企業は自社のテクノロジースタック全体にAIを組み込んでいる。しかし、この技術には高い運用コスト、多大な電力と水の消費など、潜在能力の完全な実現を妨げる課題が存在する。
GartnerのRita Sallam氏は、シドニーで開催されたGartner Data & Analytics Summitで次のように述べている：「昨年の盛り上がりの後、経営幹部はGenAI投資からの見返りを急いでいるが、組織は価値を証明し実現するのに苦戦しています。イニシアチブの範囲が広がるにつれ、生成AIモデルの開発と展開にかかる財政的負担がますます大きくなっています」。
多くの組織が生産性向上のために生成AIに多額の投資を行っているが、これを直接的な財務的利益に変換することは困難であることがGartnerの調査で明らかになっている。企業は生成AIを活用してビジネスモデルを変革し、新たなビジネス機会を創出しようとしているが、これらの展開アプローチには500万ドルから2000万ドルにおよぶ多大なコストがかかる。この投資規模は、多くの企業にとって大きな負担となっており、投資回収の見通しが不透明な中で、経営陣の懸念が高まっている。
Sallam氏は「残念ながら、生成には万能のソリューションはなく、コストも他の技術ほど予測可能ではありません」と指摘している。「支出額、投資するユースケース、採用するデプロイメントアプローチのすべてがコストを決定する。市場を破壊する企業としてAIをあらゆる場所に浸透させたいのか、生産性向上や既存プロセスの拡張にフォーカスするのか、それぞれにコスト、リスク、変動性、戦略的影響の異なるレベルがあります」と述べている。。
一方で、AIの早期採用者は投資から利益を得始めている。Gartnerが2023年9月から11月にかけて822人のビジネスリーダーを対象に実施した調査では、回答者は平均して15.8%の収益増加、15.2%のコスト削減、22.6%の生産性向上を報告している。これらの数字は、適切に実装された場合のAIの潜在的な価値を示しているが、同時に、これらの成果を達成するための道のりが容易ではないことも示唆している。
しかし、OpenAIの事例が示すように、AIベンチャーからの利益は多額の投資に見合っていないケースも存在する。OpenAIは今後12ヶ月で50億ドルの損失を出す可能性があり、存続のためにパートナーや投資家からの新たな資金調達が必要となる可能性が指摘されている。改めて、AIの開発と運用にかかる莫大なコストと、収益化の難しさを突きつけるものだ。
だが、これらの課題にもかかわらず、生成AIは依然として大きな可能性を秘めているという。企業は投資判断を慎重に行い、生成AIの導入アプローチを戦略的に選択する必要がある。Gartnerの調査結果は、AIの将来に対する現実的な見方を提供すると同時に、適切に管理された場合のAIの潜在的な価値も示唆している。
今後、企業はAI投資の ROIを慎重に評価し、長期的な価値創造と短期的な収益性のバランスを取る必要がある。また、データ品質の向上、リスク管理の強化、コスト最適化など、AIプロジェクトの成功に不可欠な要素に注力することが求められる。AIの真の価値は、技術そのものだけでなく、それをビジネスプロセスに効果的に統合し、持続可能な形で活用できるかどうかにかかっている。
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