ウェブコンテンツの評価を手がけるMarketMuseが最近実施したウェブ上での人気トピック分析によると、企業におけるIT部門や業務リーダーたちの80％は、既存の人工知能（AI）テクノロジーを企業が実装する際のコストについてより詳しく知りたいと考えており、74％はAIを自社で実装する場合にどれだけのコスト増になるかに関心があり、69％は新たなAIソリューションの投資収益率（ROI）をどう算出するかについてもっと情報を得たいと考えていることが明らかになったという。
AIや機械学習（ML）のコストやその成果に関する懸念と、米ZDNetの姉妹サイトであるTech Pro Researchのために筆者が最近評価したデータとの間には、相関関係があった。Tech Pro Researchの調査では、AIやMLが自社の事業にどのように役立つのかについて明確に理解していない企業が多いことが示されていた。回答者の半数以上は、成果に確信がないがゆえに、全面的な実装に踏み出す前にAI/MLのコンセプトを評価する目的でパイロットプロジェクトを実施したと答えている。
ここで重要な点は明らかだ。実際のところ、企業が新興テクノロジーに取り組む際にはいつも似たような状況になる。クラウドテクノロジーを最初に配備する際に不安があったように、AIやMLも企業が慎重に取り組みを進めるなかで同様の不安をもたらしている。
こうした不安がある理由は十分に理解できる。組織内の多くのインフルエンサーは、AI/MLや、これらの新たなテクノロジーが自社の業務でどのような成果をもたらし得るのかということについて、いまだ十分に理解していない。こうした人々は十分な情報がないままに戦略会議を開いたり、予算の議論を行っている。そして「これらの前途有望な新テクノロジーのメリットとデメリット、そしてマネジメント層から要求されるに違いない投資の回収について、自らの経験から得た実践的な知識が欠けている状況下でどこまで推進していけるだろうか？」と自問しているのだ。
端的に言うと、AIの推進者はその所属がIT部門であれ業務部門であれ、以下の2つの重要な点で確信を得たいと考えている。
- どうすればインパクトがあるAI/MLのビジネスケースを提示できるだろうか？
- 受け入れられるROIを保証するにはどうすればよいだろうか？また、自らが推奨する可能性のあるものに対する継続的なコストについて、確実に理解してもらうにはどうすればよいだろうか？
