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AIの過信に潜む大きな盲点:AIワークロードを完全に理解しているITリーダーは半数以下──HPE調査

 ヒューレット・パッカード エンタープライズ(以下、HPE)は、14の国と地域の2400名以上のITリーダーに、AIに関するアンケート調査を実施した。

調査概要
  • 対象者:従業員500人以上の様々な業種の企業に所属するIT意思決定者(ITリーダー)
  • 対象人数:2400人以上
  • 地域:14の国と地域(オーストラリア/ニュージーランド、ブラジル、フランス、ドイツ、インド、イタリア、日本、メキシコ、オランダ、シンガポール、韓国、スペイン、英国/アイルランド、米国)

 調査の結果、44%が「所属する企業はAIのメリットを享受する体制が整っている」と回答した。一方で、目標値と達成するためのプロセスの不整合が生じているなど、戦略にギャップがあることが分かったという。

 また、世界的にAIへの投資が拡大している一方、企業におけるデータ成熟度の低さ、ネットワーキングやコンピュートの割り当て不備の可能性、倫理とコンプライアンスに関する重要な検討などの事項が見落とされていることも分かったとしている。さらに、「戦略」と要件に対する「理解」に隔たりがあり、ROIに悪影響が及ぶ可能性も示唆された。

データ成熟度の低さを認識

 ビジネス成果に寄与するAIのパフォーマンスは、いかに質の高いデータを投入するかに依存されるという。同調査結果では、このことが明確に理解されており、データ管理がAIの成功に最も重要な要素の1つと認識されているが、データの成熟度は低いままだった。イノベーションと外部データを収益化につなげるために必要なリアルタイムのデータプッシュ/プルを実行できる企業は7%で、データガバナンスモデルを設定し、高度なアナリティクスを実行できる企業は26%となった。

 また、AIモデルに使用するためのデータ準備の主要なステージが完全であるとの回答は60%未満となっている(データ準備の主要なステージへの対応状況:アクセス59%、保存57%、処理55%、リカバリー51%)。

AIライフサイクルのエンドツーエンドを考慮した配備

 93%のITリーダーは、自社のネットワークインフラがAIトラフィックをサポートするように整っていると回答。84%は、自社のシステムがAIライフサイクルの様々な段階における固有の要求をサポートするのに十分な柔軟性をコンピュート容量に備えていると回答している。

 Gartnerは「生成AIは、2023年の10%未満から、2025年までにテキストやデータを多用するタスクの70%で役割を果たすだろう」と予想している。しかし、AIにおけるトレーニング、チューニング、推論にわたる様々なワークロードに対して、どのような要求が発生するかを完全に理解していると回答したITリーダーは半数に満たない結果となった。

部門間の連携、コンプライアンス、倫理規範に即した取り組みの欠如

 ITリーダーの28%が、組織全体のAIへの取り組みが「断片的」であると回答しており、事業の点と点が結ばれていないことが明らかになった。35%の企業が、業務に応じた個別のAI戦略を策定することを選択し、32%がまったく別の目標を設定していると回答したという。

 また、倫理規範とコンプライアンスに対して、消費者と行政機関の両方が厳しい目を向けているにもかかわらず、完全に見過ごされていることは非常に危険であると同社は述べている。AIの成功に重要ではないとITリーダーが回答した項目は、法務/コンプライアンスが13%、倫理が11%で、22%が法務部門をビジネスのAI戦略に関する議論に交えていないと回答している。

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