生成型 AI または Gen AI は、特に約 1 年半前に ChatGPT が発売されて以来、世界中の企業から大きな注目を集めています。Forrester Consulting が実施した最近の調査では、Gen AI テクノロジーを取り巻く課題と根強い熱意の両方が強調されています。
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研究によると、ジェネレーティブ AI の登場とそれを取り巻く誇大宣伝を踏まえると、企業全体で Gen AI を活用していると答えた企業はわずか 22% でした。この数字は経営陣の期待を下回っており、これは Gen AI の期待値と実際の価値の差を示しています。しかし、Gen AI への関心は衰えておらず、企業はさまざまなアプリケーションへの支出を増やし続けています。
企業はデータの準備とガバナンスに苦戦している
調査では、意思決定者の 50% 以上が Gen AI のビジネス目標を定義していることも明らかになりました。しかし、79% は社内または社外のスキル不足により、組織がこれらの目標を達成できるかどうかに懸念を抱いています。さらに、回答者の 79% は、現在のスキル不足が依然として問題であると述べています。これらの課題にもかかわらず、多くの組織が少なくとも 3 つの Gen AI ユースケースを展開しており、今後 12 ～ 18 か月で投資を増やす計画を立てています。
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Gen AI の導入を成功させる上での大きな課題は、組織内のデータ準備です。驚くべきことに、Gen AI モデルをトレーニングする能力を持つ組織はわずか 42% で、89% もの組織が Gen AI 用のビジネス データを準備できていません。さらに、組織の 90% がテクノロジーの適切な使用と管理を促進するためにそのような計画が必要であると考えているにもかかわらず、ガバナンス計画を実装している組織はわずか 23% です。
「Gen AI 競争は急速にスタートしましたが、自社のデータ インフラストラクチャが概念実証を超えて Gen AI テクノロジーを適切に導入する準備ができていないことに気付く組織が増えているため、多くの取り組みがパイロット段階で行き詰まっています。」
ソフトサーブのCTO、アレックス・チュベイ氏
この調査では、技術的知識に大きなギャップがあることも明らかになりました。回答者の84%は、データ統合、モデルの最適化、ユースケースの作成には、より深い技術的知識が必要であると示唆しました。さらに、意思決定者の80%は、従業員にはユースケースに関する十分な知識とGen AIの洗練性に対する理解が欠けていると述べています。
業界によって結果がまちまちだが、米国は第1世代AIの導入でリード
調査によると、データ、ガバナンス、スキルは、組織が Gen AI の価値をうまく実装するのに役立った 3 つの中核要素です。分析対象となった 4 か国のうち、米国は Gen AI の可能性を実現する上で最も進んでおり、英国、シンガポール、ドイツがそれに続いています。
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業界のパフォーマンスに関しては、小売業界が Gen AI の利用可能性が最も高く、特に所有データに基づくモデルのトレーニングでその可能性が高くなります。一方、金融サービスおよび保険 (FSI) 業界は Gen AI のメリットを実現するまでに多くの課題に直面しています。
ヘルスケア、ライフサイエンス、石油・ガス、製造、ISV、エンタープライズ テクノロジーなどの他の業界では、Gen AI の価値の実現においてバランスの取れた分布が見られます。調査によると、収益が 50 億ドルを超える企業は、ハードウェア、ソフトウェア、インフラストラクチャへの多額の投資により、必要な機能を管理するのがより困難になっています。
ブレンダ・カナナによるクリプトポリタンレポート