ガートナーの調査によると、企業は来年AIプロジェクトを2倍に増やすと予想している。

世界有数の情報技術調査およびアドバイザリ企業であるガートナーによる最近の調査によると、現在人工知能 (AI) または機械学習 (ML) を使用している企業組織では、平均 4 つの AI/ML プロジェクトが導入されています。回答者の59%がすでにAIを導入していると回答しました。

2018 年 12 月、ガートナーは 106 人のガートナー リサーチ サークル メンバーを対象に「人工知能と機械学習の開発戦略」に関するオンライン調査を実施しました。 Gartner Research Circle は、IT および IT/ビジネスの専門家で構成される、Gartner が管理する専門家グループです。 「人工知能と機械学習の開発戦略」調査の参加者には、組織内で現在導入されている、または導入が計画されている機械学習または人工知能に関するビジネスおよび技術知識が必要です。

「今年は AI 導入のペースが大幅に加速しました」と、ガートナーのリサーチ担当副社長ジム・ヘア氏は語ります。「AI プロジェクト数の増加は、組織が AI プロジェクトに適切な人員と資金を確保するために内部の再編成が必要になる可能性があることを意味します。最善のアプローチは、スキルの割り当て、資金の確保、優先順位の設定、実践の共有を最も効果的に行う AI センター オブ エクセレンスを設立することです。」

現在導入されている AI プロジェクトの平均数は 4 ですが、回答者は今後 12 か月以内に 6 つのプロジェクトが追加され、今後 3 年間でさらに 15 つのプロジェクトが追加されると予想しています (図 1 を参照)。つまり、2022 年までに、これらの組織は平均 35 件の AI および機械学習プロジェクトを展開することが予想されます。

図1. 導入されたAIまたは機械学習プロジェクトの平均数

出典: ガートナー (2019 年 7 月)

顧客体験（CX）とタスク自動化が重要な推進力

組織の 40% は、顧客体験が AI テクノロジーを使用する最大の動機であると述べています。チャットボットや仮想パーソナルアシスタントなどのテクノロジーは外部の顧客へのサービス提供にも使用できますが、現在、大多数の組織 (56%) は、意思決定をサポートし、従業員に推奨事項を提供するために AI を社内で使用することに重点を置いています。 「この技術は、物理的な従業員に取って代わるものではなく、物理的な従業員を補強し、力を与えて、より早く、より良い意思決定ができ​​るようにするものだ」とヘア氏は語った。

タスク自動化プロジェクトは、意思決定のサポートとアドバイスに次いで重要です。回答者の 20% がこれを最大の動機として挙げています。自動化には、財務部門での請求書の発行や契約の確認、人事部門での自動スクリーニングやロボットによる面接などのタスクが含まれます。

回答者が AI 導入で直面する主な課題は、スキル不足 (56%)、AI アプリケーションの理解 (42%)、データの範囲または品質の問題 (34%) です。 「適切な人材を見つけることは、どんな先進技術においても重要な課題です。スキルギャップは、サービスプロバイダーの利用、大学との提携、既存従業員向けのトレーニングプログラムの開発によって埋めることができます。しかし、強固なデータ管理基盤の構築には時間がかかります。信頼できるデータ品質は、正確な洞察を提供し、信頼を築き、偏見を減らすために不可欠です。データの準備は、すべての AI プロジェクトの最優先事項でなければなりません」とヘア氏は述べました。

AIプロジェクトの成功を測定する

調査によると、多くの組織はプロジェクトの有効性を測定する際に、効率性を成功の主な尺度として使用しています。 「AI導入に保守的またはトレンドを先導する組織は、効率目標を使って価値を測る傾向がある一方、AI導入戦略に積極的だとする企業は、顧客エンゲージメントの向上を追求する傾向がある」とガートナーの著名な研究担当副社長ホイット・アンドリュース氏と、ガートナーのシニア研究ディレクターのジュンクアン・リュ氏は述べた。

ガートナーのクライアントは、レポート全文「調査分析: AI および ML 開発戦略、動機、導入の課題」を読んで詳細を確認できます。