「パイロットから可再生プラットフォームへ:スケーリングエンタープライズAIのロードマップ」という研究は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、日本の4つの主要経済圏の397人の企業およびテクノロジーリーダーを調査し、金融、製造、自動車、医療、エネルギー、スポーツなど、多くの分野の幹部との詳細なインタビューを組み合わせて実施されました。
AIは依然として変革の初期段階にある
報告書の調査データによると、AIは運用効率の問題を解決するために企業から強力な投資を受けています。AIを導入した企業は、より迅速かつ一貫性のある意思決定、運用効率の向上など、明確なメリットを認識しています。
しかし、AIは依然として主に企業の運用モデルを再設計するのではなく、既存のプロセスを最適化するために使用されています。AIを中心とした運用モデル(AI-first)への移行を優先している企業はわずか34%であり、AIの応用とAIに基づく包括的な変革との間の大きなギャップを反映しています。
最大の課題は、AI技術ではなく、企業基盤にあります。
研究の最も注目すべき発見の1つは、現在のAIに対する最大の障壁は、もはやAIモデル自体ではなく、企業の基盤にあるということです。
企業が組織全体でAIを拡大しようとするとき、データ、システム、および管理モデルの制限が主要なボトルネックになります。調査対象のリーダーの41%が、最大の困難はAIを既存のシステムとプロセスに統合することであると述べ、企業の38%が、パイロットプロジェクトから企業の共通プラットフォームへのAIの拡大は大きな課題であると考えています。
企業の半数以上が情報技術予算の少なくとも5%をAIに費やしていますが、AI運用において高い成熟度を達成したと自己評価しているのはわずか26%です。
反対に、AIエージェントへの期待は急速に高まっています。現在、AIエージェントは企業のコアプロセスの平均17%を担当しています。この割合は、今後12か月で26%、今後2年間で39%に増加すると予測されています。
企業は包括的なパートナーシップを優先
調査によると、AIが大規模展開段階に入ると、パートナー選定基準も大幅に変化します。テクノロジープロバイダーを探すだけでなく、企業は戦略コンサルティング、設計、統合、管理からシステムの運用と最適化まで、AIのライフサイクル全体に同行できるパートナーを優先します。
パートナー選定において最も重要と評価される3つの基準は、企業規模でのAIの展開・運用能力、AIの管理・セキュリティ能力、既存の情報技術システムとのAI統合能力です。
レポートはまた、AIの次の段階は、個々のアプリケーションケースをテストする問題ではなく、企業全体で再利用および拡張できるAIプラットフォームを構築することであると指摘しています。この目標を実現するためには、企業はテクノロジーインフラストラクチャ、データ、管理、セキュリティ、および統一された運用モデルを組み合わせた同期的なアプローチが必要です。
これも、フォレスターがAI時代における競争優位性は、AIを体系的に運用できる組織に属すると認識している理由です。AIのライフサイクル全体を構築-運用-最適化モデルでサポートできるパートナーのサポートにより、展開時間を短縮し、リスクを軽減し、長期的な成長能力を構築する企業規模でAIイニシアチブを展開するのに役立ちます。
