企業のデータですぐに分析可能な「AI Ready」はわずか30％
取締役専務執行役員 IBMクラウド事業本部長 三澤智光氏
今年（2018年）9月、経済産業省のデジタルトランスフォーメーションに向けた研究会は「DXレポート ～ITシステム『2025年の崖』の克服とDXの本格的な展開」を発表した。これによると、新たなデジタル技術を活用して新たなビジネスモデルを創出または柔軟に改変するデジタルトランスフォーメーション（DX）を実行できないと、2025年以降、年間で最大12兆円の経済損失が生じる可能性があるという。
日本アイ・ビー・エム株式会社 取締役専務執行役員 IBMクラウド事業本部長 三澤智光氏も「洋の東西を問わず、業種によらず、DXをどのように実現するのかが喫緊の課題になっています」と指摘する。
DX実現でまず欠かせないのがデータ活用で、そこからAI活用へと発展していく。三澤氏は「IBMには早くからWatsonがあり、現在国内で本番系で稼働しているAI活用事例の多くにはWatsonが関与しているかと思います」と話す。一例として農業用ハウスの暖房機器を手がけるネポンがある。IoTでリアルタイムでデータを収集し、クラウド上でAIを活用して栽培に最適な温度や湿度をレコメンデーションするシステムを導入した。最近では大企業ではなくとも、こうした事例が見られるようになってきた。
ただし現状は「まだ最初のステップで踏みとどまっている企業が多い」と三澤氏は指摘する。IBMの分析によると、多くの企業はまだ「データから現状を紐解く」という最初のステップからその次のステップに移ろうとしている段階だという。問題はAIに使える状態の「データがない」こと。次の「洞察を導き出す」段階では統計やAIを活用していくため、データが不可欠になる。AIや分析に使える「データがない」ことで次に進めないでいる。
IBMがWatson導入プロジェクトを通じて企業が保有するデータを調査したところ、「すぐに利用できたデータは30％以下」だという。それ以外は利用可能だが取得に手間が掛かる、あるいはデータの取得方法から検討が必要であるなど、そのままでは使えないデータということだ。理由はプロジェクト毎に分析基盤や分析ツールが別であるとか、データがAIで使える状態になっていないなどだ。
では「AI Ready」を実現するには何が必要か。三澤氏は「プロセス」と「データプラットフォーム」だと指摘する。IBMでは「AI Ready」を実現するためとして、6つのプロセスと要件を挙げている。それが「集める、繋げる、データにアクセス」、「データの検索」、「分析のためのデータの理解・準備」、「データの定義と規定 予測モデルの作成」、「モデルの管理と配備」、「AIへのデータ活用アプリの作成」。
続けて三澤氏はそれぞれの段階に対応する製品も提示した。IBM製品からオープンソースソフトウェアまで幅広くあり、「IBMはこれらの製品でそれぞれのステップのお手伝いをさせていただいています」と述べる。加えて三澤氏はガートナーのマジッククワドラントで見ると、IBMはデータ管理や分析に関する5分野で「リーダー」に位置づけられていることにも触れた。単一の分野だけではなく、幅広い分野で高い評価を得ていることは先述したプロセス全体で見た評価が高いと言える。
