生成AI、なぜ日本企業は成果が出ないのか？ カギを握るのは「データ基盤」　――国立情報学研究所 佐藤教授と日本オラクル 竹爪専務が徹底討論――

生成AIを入れても進まない
日本企業が「活用手前」で止まる本当の理由

竹爪氏：多くの日本企業が生成AIの導入を進めていますが、うまく進んでいない実態も明らかになっています。総務省の「令和6年版情報通信白書」では、生成AI活用方針の策定率は、欧米企業が約80%以上であるのに対し、日本企業は42.7%と半分以下となっています。何が原因だと佐藤先生はお考えですか。

佐藤氏：日本企業では、AIの活用が「言語生成AIによる事務効率化」に偏りすぎていると感じています。

　AIでは学習モデルの性能に関心が集まりますが、企業のAI活用の成否を決めるのは、AIが扱う「データの質」だと考えています。データが不正確であったり、古かったりすれば、どんなに優れたAIも正しく機能しません。とくに自律的に動くAIエージェントのような高度な仕組みでは、データの正確性と鮮度が、経営の意思決定を左右するカギになります。

竹爪氏：私たちも、お客様との対話で企業が保有するデータの鮮度劣化、断片化の問題を実感しています。この問題を解決するには、部門ごとにサイロ化したデータを統合し、AIが統合的に学習、参照できる状態にする「データ戦略」が不可欠です。

佐藤氏：その通りです。AIの利用を社内文書作成といった部分的な効率化に絞らず、事業の成長に向けた社内データの分析や業務プロセスそのものを変革する視点が必要です。

竹爪氏：深刻な人手不足に直面している日本こそ、AIを業務プロセスに組み込むことが急務ですが、同時にチャンスでもあるのではないでしょうか。そのために、日本企業は「AI Ready」なデータ基盤を構築しなければいけないと考えています。

国立情報学研究所
情報社会相関研究系 教授
博士（工学）
佐藤 一郎 氏

1996年慶應義塾大学大学院博士課程修了、博士（工学）、お茶の水女子大学大学院助手、助教授を経て、国立情報学研究所ソフトウェア研究系助教授、現在、情報社会相関研究系教授。情報処理学会論文賞受賞他。