需要が高まる最高AI責任者

出版社ファウンドリーの新しい調査によると、企業は生産性とイノベーションを高めるために人工知能に注目しており、この技術に関心を持つ企業の3分の1がすでに最高AI責任者を雇用しているか、募集しているという。

2023 年の AI 優先事項調査では、Foundry は、組織内で AI および生成 AI テクノロジーをすでに実装している、実装を計画している、または積極的に研究している IT 意思決定者を対象に調査を行いました。

現在、生成 AI は AI の優先事項の中で上位にランクされており、回答者の 56% がそれについてさらに詳しく知りたいと考えています。

生成AIへの期待が高まる

IT リーダーは、さまざまなプロジェクトで生成 AI を活用することを目指しており、その大半はチャットボットや仮想アシスタントを通じてこのテクノロジーを適用することに関心を持っています (56%)。コンテンツ生成は、生成 AI のもう 1 つの重要な使用例であり、回答者の 55% が言及しています。業界固有のアプリケーション (48%)、データ拡張 (46%)、パーソナライズされた推奨事項 (39%) が上位 5 つを占めています。

IT 組織の 4 分の 1 強 (26%) が、フィッシング シミュレーションなどのコンテンツの作成やポリシーの作成に生成 AI をすでに使用しており、さらに 42% が 1 年以内に使用することを計画しています。ソフトウェア開発において、AI はエンジニアリングを促進するなどさまざまな用途で影響を与えることが期待されており、現在 21% の企業がコード開発と組み合わせて AI を使用しており、41% が 1 年以内に使用することを予定しています。ヘルプデスクも AI アプリケーションに適した分野であり、現在 17% が AI 生成テクノロジーを活用して IT サポートを提供しており、さらに 45% が 1 年以内に AI サポートを提供する予定です。

回答者の 58% は、生成 AI が従業員の生産性向上に重要な役割を果たすと考えており、それをテストするために概念実証を開始した回答者もいます。

しかし、こうした個人の生産性向上が企業レベルでも再現されるのか、あるいは企業が同じ仕事をより少ない人員で行う機会を得るのかについては、回答者の意見が分かれました。回答者の 55% は、生成 AI によって従業員がより付加価値の高いタスクに再び集中できるようになると考えており、54% は AI 機能によって従業員数を削減できると考えています。

企業はさまざまな方法で AI の到来に備えており、回答者の 57% がすでに使用事例を特定していると回答し、45% がパイロット プロジェクトを開始し、41% が従業員に AI のトレーニングまたはスキルアップを実施し、40% がポリシーとガイドラインを整備しています。

IT 意思決定者の約 30% がすでに生成 AI ツールをユーザーに提供しており、23% がベンダー パートナーのアプリケーションをテストしていると回答しています。

ソフトウェアベンダーは、自社製品に生成 AI を組み込むことに忙しくしています。回答者の 55% は、このような製品によってビジネス成果が向上することに同意しましたが、より多くの費用を支払うと答えたのは 44% にとどまったため、安心しました。

IT 意思決定者は、使用しているエンタープライズ アプリケーションの一部に生成 AI 機能が搭載されていることをすでに確認しています。生成 AI 機能が最も頻繁に登場し、購入者が最大のメリットをもたらすと考えた分野は、11 月にリリースされる Microsoft の M365 Copilot などの生産性およびコラボレーション ツールや、Salesforce の Einstein Copilot などのマーケティング/セールス ソフトウェアでした。しかし、ERP システムでは AI は見当たらず、AI が大きなメリットをもたらすとは考えられていない。この結果は、9 月に AI 生成アシスタント「Joule」をリリースした SAP にとって間違いなく失望となるだろう。

セキュリティとプライバシーの問題

回答者は生成 AI の使用に関していくつかの倫理的な懸念を抱いており、セキュリティとプライバシーの問題が最も顕著 (ともに 36%) で、続いて真正性と信頼性 (34%)、知的財産 (31%)、規制遵守 (29%)、偏見 (27%)、透明性 (27%) となっています。

データも懸念事項であり、効果的な AI を実装するための適切なデータとテクノロジーが自社にあると確信している回答者はわずか 34% でした。

この点で、彼らが直面する最も困難な要件は、品質と量、プライバシーと倫理的配慮、そしてデータの変動性です。

技術面では、生成 AI と既存システムの統合に影響を与える最も一般的な要因は、データ統合 (45%)、セキュリティとプライバシー (45%)、ユーザー エクスペリエンス (34%)、トレーニング (31%)、互換性 (26%)、変更管理 (25%) であり、これは他の新しいシステムやレガシー システムを統合する場合の懸念事項とほぼ同じです。

金持ちをもっと金持ちにする

組織は、従業員の生産性の向上 (回答者の 48%)、イノベーションの実現 (43%)、競争上の優位性の獲得 (41%) を目的として AI に投資しています。

ほぼすべての基準で、大規模な組織（従業員 1,000 人以上の組織）が AI への投資と導入をリードしており、中小企業は遅れをとっています。したがって、AI が破壊的であれば、競争の場は権力者の方向にさらに傾く可能性が高い。

大企業のうち、38% がすでにデータ サイエンティストを雇用しており、29% が特に生成 AI をサポートするデータ サイエンティストを探しています。一方、小規模企業では、これらの数字はそれぞれ 17% と 30% です。その他の生成 AI サポート職の採用も依然として不均衡です。大規模組織では AI チャットボット開発者の採用が 20% であるのに対し、小規模組織ではわずか 8% です。また、現場のエンジニアの採用が 15% であるのに対し、小規模組織ではわずか 7% です。大企業の 15% が最高 AI 責任者を採用していますが、中小企業ではわずか 6% しか最高 AI 責任者を採用していません。

開発動向

組織の 37% では、ソフトウェア開発者がコード生成または補完のために生成 AI の支援をすでに受けていますが、ここでも大規模な組織が先頭に立っており、ソフトウェア開発に生成 AI を使用している組織は 41% であるのに対し、小規模な組織ではわずか 33% です。

こうした補助開発ツールをまだ使用していない企業のうち、81%が今後使用することを予定しているが、今後1年以内に使用予定としているのは34%にとどまり、残りはタイムラインを設定していない。

Foundry は 965 人の IT 意思決定者を対象に調査を実施しました。そのうち半数は北米、3 分の 1 はアジア太平洋、6 分の 1 はヨーロッパ、中東、アフリカに住んでいました。テクノロジー業界が最も多く（20%）、次いで製造業（13%）、サービス業（11%）、金融サービス業（8%）、教育業（8%）、ヘルスケア業（6%）、小売・卸売・流通業（6%）となっています。