[ITmedia エンタープライズ] なぜAIの全社展開は停滞する？ 個別導入の限界と「共通プラットフォーム」の必要性

最近、AI（人工知能）の話題で持ちきりですよね。多くの企業が「AIを導入しよう！」と意気込んで、色々な部署やプロジェクトで試しているはずです。でも、実はそのAIの活用が、会社全体に広がるまでには、なかなか至っていないという調査結果が出ています。

世界的な調査会社であるForresterと、ITサービス企業のFPT Softwareが共同で行った調査によると、AIに投資している企業は増えているものの、実際にAIを「高度に使いこなせている」「会社全体で活用できている」という企業は、全体のわずか26％にとどまっているんです。これは、せっかくAIに力を入れても、その成果を会社全体で享受できている企業は、まだ少数派だということ。一体、なぜこんなことが起きているのでしょうか？

多くの企業では、AIを導入する際に、それぞれの部署や特定の課題解決のために、個別にシステムを開発したり、ツールを導入したりしています。例えば、「この部署の顧客対応をAIチャットボットで効率化しよう」「あの分析業務をAIで自動化しよう」といった具合です。これは、もちろんAIの力を借りて業務を改善する第一歩としては大切なことです。

しかし、こうした「個別の導入」を繰り返していると、いくつかの問題が生じてきます。まず、部署ごとにバラバラのシステムやツールを使っていると、お互いに連携が取れず、せっかくAIが分析したデータも、他の部署で活用することが難しくなります。また、それぞれのシステムを個別に開発・管理するのは、コストも手間もかかりますし、AIの専門家も、部署ごとにバラバラに配置しなければならなくなります。これは、AIの専門知識が分散してしまい、会社全体としてAIを効果的に活用するノウハウが蓄積されにくい、というデメリットにもつながります。

さらに、個別に導入されたAIは、そのプロジェクトが終われば使われなくなってしまう、といったケースも少なくありません。つまり、せっかく開発したAIの技術やノウハウが「再利用」されず、宝の持ち腐れになってしまうのです。

では、どうすればこの「個別の試行錯誤」から脱却し、AIを会社全体で活用できるようになるのでしょうか？

調査では、その鍵となるのが「再利用可能な共通プラットフォーム」の構築と、それを「一元管理」することだと指摘しています。これは、会社全体で使えるAIの「土台」のようなものを作るイメージです。この土台があれば、新しいAIのシステムを開発する際に、ゼロから始めるのではなく、すでに用意された部品（共通のデータ管理機能、AIモデルの実行環境、セキュリティ機能など）を組み合わせて、素早く、効率的に開発できるようになります。まるで、レゴブロックで色々なものを作るように、共通のパーツがあれば、より簡単に、より多様なものが作れるようになるわけです。

この共通プラットフォームがあれば、AIの専門家は、会社全体のAI活用をサポートする中心的な役割を担うことができます。また、部署ごとにバラバラにAIを導入するのではなく、プラットフォーム上で一元的に管理・運用することで、AIの利用状況を把握しやすくなり、セキュリティのリスクも低減できます。