KPMG: 大企業における AI 活用の 8 つのトレンド

概要: KPMG の新しいレポートでは、大企業がどのように人工知能と機械学習の技術に投資し、導入しているかを詳しく紹介しています。

最大規模の企業組織の中でも、AI プログラムと導入に関しては、最も先進的な企業と他の企業とでは大きく異なります。すでに大きく前進している企業もありますが、まだ始まったばかりの企業もあります。

コンサルティング大手 KPMG の新しいレポート「AI による企業変革」は、ビジネスリーダーに取り組みの視点を提供しています。人工知能の時代を迎えるにあたり、どうすれば同業他社より抜きん出ることができるのでしょうか。

KPMGのレポートは、大手企業30社のリーダーへのインタビュー、世界のトップ企業200社の求人広告とメディア報道の分析、企業に人工知能技術を提供するテクノロジー企業3社へのインタビューに基づいています。

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まず、最も先進的な組織は次のようになります。 KPMGによると、最も成熟したAI能力を持つ企業は現在、AI人材に平均7,500万ドルを投資しており、約375人のフルタイム従業員がAIに従事しているという。彼らは、今後3年間でその数が500～600に増加すると予想しています。

一方、KPMGは、AI能力がより成熟した企業と、この技術への投資の初期段階にある企業との間で、この分野に投資されたリソースに約10倍の差があることを発見したと述べた。したがって、プロジェクトに投資されるリソースは重要です。

しかし、ほとんどの組織は依然として、AI プログラムを企業組織全体に導入するのに苦労しています。レポートによると、現在、企業全体で AI を拡大している組織はわずか 17% です。しかし、KPMGは、多くの企業がこれを重要な目標としており、半数が今後3年以内にAIを大規模に活用する予定であると述べた。

8つのトレンド

KPMG は、AI を成功させるためのテクノロジー、組織、資本、データ戦略の展開に関する 8 つの主要なトレンドを特定しました。

1実験技術から応用技術へ素早く移行します。

KPMGによると、わずか3年足らず前、多くの大規模組織のリーダーたちはAIアプリケーションの実験を始めたばかりだった。現在、多くの企業がパイロットプロジェクトを生産に移行しています。

2自動化、AI、分析、ローコードプラットフォームが融合しています。

KPMGは、企業はこれらの技術を同時に導入しており、それらが連携することでより効果的に機能することを認識してきていると述べた。

3. 企業の需要は引き続き増加しています。

インタビューを受けた大手企業30社のうち、大半はKPMGに対し、AI関連の人材とそれを支えるインフラへの投資が今後3年間で約50%から100%増加すると報告した。

4新しい組織能力が重要です。

成功する AI プログラムには、テクノロジー以上のものが必要です。いつものように、彼らにとって最大の課題は文化的なものです。 KPMGは、企業には適切な人材、組織能力、ガバナンスプロセスが必要だと述べた。インタビューを受けた企業の半数は、CIO が全体的な AI 戦略で主導的な役割を果たすと述べ、40% は上級ビジネスエグゼクティブがプロジェクトの責任を負うと答えました。さらに、回答者のうち 63% がすでに AI 戦略センターオブエクセレンスを設立しており、30% が開発中です。

5内部統制が重要な分野になりつつあります。

AI に関するガバナンスには、リスク、パフォーマンス、価値の監視と管理を含む、AI の標準プロセスの設計と展開が含まれます。ガバナンスは、エンドツーエンドの AI ライフサイクルを監督し、共通プロセスについてチームをトレーニングし、新しい役割と責任を作成し、説明責任を指定します。

「強力なガバナンスは、AI 導入の規模と範囲の基盤を構築します。組織に AI を組み込むには、企業はさまざまなチーム間で一貫性があり、目的意識があり、責任ある行動を取る必要があります」とレポートは述べています。組織全体への AI の拡大は、ガバナンスプログラムに依存します。

6. 人工知能を制御する必要性。

KPMG は、この調査で分析した大企業のうち、AI 分野における信頼性と透明性を高めるための制御フレームワークと方法論の開発に多額の投資を行っているのはわずか 25% から 30% であると推定しています。しかし同社は、AIプログラムの成功はAIの進化をコントロールできるかどうかにかかっているかもしれないと述べた。時間が経つにつれて、機械学習のアルゴリズムが変更され、特定の決定が行われた理由を知ることが難しくなる可能性があります。「明らかなリスクは、継続的に学習するシステムが意図しない、あるいは偏った結果を生み出す可能性があることだ」と報告書は述べている。「AIが誤った判断を下すことで生じるコストは、金銭面（収益の損失、コンプライアンス違反による罰金など）をはるかに超えて、評判、ブランド、倫理上の懸念にまで及ぶ」

7(AIaaS)AI-as-a-Serviceの台頭。

大企業では必要なもののほとんどを常に社内で構築しますが、一部の組織では特定のアプリケーションや機能を中心に AI-as-a-Service を選択する場合があります。 KPMG は、顧客体験ツールの自動化、財務部門の例外処理、法律事務所の契約解釈などの例を挙げました。

8. 人工知能は競争環境を変える可能性があります。

このレポートのためにインタビューを受けた経営幹部は、AIが市場における勝者と敗者の状況を変える可能性があると考えている。 KPMG によると、AI に投資した企業はプロジェクトの生産性が平均 15% 向上したと報告しています。