Forrester Researchは1年前に、2018年には企業が新技術の取り込みに苦労するだろうと予想した。特に困難だと予想したのは、人工知能（AI）の活用だ。その予想は的中し、有意義な結果が出ないAIに関する試みが続いた。AIの導入は減速しており（2017年の導入率が51％で、2018年の導入率は53％）、AIに期待されるROIやデジタル変革の効果に比べ、投じられる予算は低水準なままだ（2018年は200万ドル未満）。企業はこのまま負けを認めるのだろうか？
Forresterは、この状況とは対照的に、2019年には企業がAIの現実的な側面に目を向けると予想している。これは、企業がAI導入に際して解決しなければならない課題を理解し、「痛みを伴わずにAIからメリットを得ることはできない」ことを認めるようになっているからだという。それがAIの現実だ。企業は、AIとは何であり、何ができて何ができないかを認識し始めている。また、課題になると想定していたことと、AIの本当の課題の違いも理解されつつある。企業はデータ基盤に注意を払い、AI関連人材の育成やつなぎ止めのために独創的なアプローチを考案し、事業プロセスにインテリジェンスを織り込み、AIの振る舞いを理解するためのメカニズムを確立しようとするだろう。
Forresterは2019年に向けて、次のように予想している。
「AIウォッシング」の状態を克服する
AIウォッシングは、うわべだけで環境に配慮しているように見せかけるグリーンウォッシングのようなものだ。例えばあるビッグデータ企業が、自社の技術はAIだと主張しているが、何らかのアルゴリズムがあるだけで、実際には本物のAIが使われているとは言えない、といった場合がこれにあたる。この現象はあらゆるところで起きており、そこから逃れることはできないし、無視することもできない。AIウォッシングの状態を克服するために、自社のAIに関するロードマップで、短期的に段階的な改善を進めていく計画と、長期的に大胆な挑戦に取り組む計画の両方を定めるべきだ。
AIは技術イノベーションの連鎖の重要な一部になる
AIは機械学習や自然言語処理などのいくつもの技術を包含する包括的な用語だ。一連の技術の組み合わせが、他の新興技術と組み合わせてブレークスルーを起こすチャンスを生み出すための基盤を形成する。
AIの次の局面では、決して諦めることなく、AIのパイロットプロジェクトや概念実証から学び、継続的かつ反復的に前進していくことが重要になる。計画過多でAIに対する疑心から慎重になりすぎるのはやめて、とにかく飛び込んで手を動かしてみるべきだ。その過程では初歩的なミスも犯すだろうし、取り組みから撤退したくなることも出てくるだろう。しかし、具体的なメリットを得ようと努力していけば、最後には必ず報われるはずだ。
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
