AI・IoT時代のデータ活用羅針盤 ビッグデータ・コンパス2018

トップと現場の意識改革でAIを“お家芸”に!

AI に対する企業の期待は高まる一方だが、導入に取り組んだものの成果を出せずに終わるケースも実は少なくない。日経コンピュータ2017年12月21日号の特集「 AI 導入の失敗則」では、企業が AI 導入に失敗する4大要因を「目的が不明確」「特性の理解不足」「開発丸投げ」「運用軽視」と指摘している。
事実、「7割の企業が AI で最終的に何を達成したいか決まっていない状態からスタートしている」と伊藤忠テクノソリューションズの藤澤好民氏は警鐘を鳴らす。例えば、生産ラインでコスト削減のため AI の実証実験を行い一定の成果が出たとしても、1部門のコスト削減だけでは全社的な AI への投資判断に踏み切れない。汎用的な AI を様々な業務に適用したいと思っても、思うような精度が得られない事態に陥りがちだ。AI の精度向上の再学習をいちいち外注に出していてはコストも膨らむ一方になる。
「課題をクリアし、実証実験からビジネス化に一歩踏み出すためには、AI に対する経営者と現場の意識改革が必須」と同社 小野友和氏も強調する。キーワードとなるのは “ AI の内製化”だ。トップダウンとボトムアップの両輪で、AI 利用を利益に結び付けていくプロセスとノウハウに迫る。

AI によるビジネス化に失敗するのは何故か?AI 利用を利益に結びつけ、自社の“お家芸”とする秘訣とは?