AIの活用は、すべての業界で加速しています。しかし、多くの企業はまだその第一歩を踏み出したばかりです。Qlik社とIDC社が共同で実施した調査によると、AIで成功する企業は「準備」に注力していることが明らかになりました。AI導入は、料理人が料理を始める前の「段取り」のように、綿密な準備が成功の鍵を握ります。この記事では、IDCの調査結果を基に、AI導入を成功させるための6つの必須ステップを紹介します。

調査の背景：AIの経済効果と企業の課題

IDC社のアナリティクス・AI部門リサーチ・バイス・プレジデント、メーガ・クマール氏と、データ・インテリジェンス・統合ソフトウェア部門バイス・プレジデント、スチュワート・ボンド氏によると、AIは2030年までに世界経済に20兆ドルの貢献をすると予測されています（詳細はQlik後援のInfoBrief「AIに対応したデータとアナリティクス」を参照）。しかし、調査では以下の課題が浮き彫りになりました：

• ・98％の組織がAIを優先事項と認識しているが、生成AI（GenAI）を本番環境で導入しているのは26％にすぎない
• ・現在のインフラがエージェント型AIをサポートできると確信している企業は、わずか12％である

このギャップを埋めるには、戦略的な準備が不可欠です。以下の6つの必須ステップを実践し、AI導入の成功を目指してください。

AI導入のための6つの必須ステップ

1. AIプロジェクトフレームワークの構築

AIを組織全体で効果的に活用するには、技術的な課題を克服し、成果を管理する明確なプロジェクト体制が必要です。目標は、プロジェクト途中の大幅な方向転換を避けること。調査によると、GenAIの登場以降、20％の組織がデータ戦略を根本的に見直し、69％が戦略を更新しています。

実践ポイント
・解決したい課題、必要なデータ、トレーニング方法、モデル開発・運用責任者、システム統合の方法を明確に定義
・データ品質を確保し、初期および将来のユースケースで正確な結果を得られるプロセスを確立

データ変換を成功の基盤に

AIの成果はデータの質に大きく依存します。AIプロジェクト開始前に、データ品質のギャップを特定し、適切な構造化を行うことが重要です。リアルタイムのデータアクセスは多くのワークフローで求められますが、精度、ガバナンス、セキュリティを優先する必要があります。

調査ハイライト
・データ管理の熟練度が高い企業は、GenAIソリューションを本番稼働させる確率が7倍高い
・61％の組織が、特定のニーズに合わせた統合プラットフォームが汎用モデルよりも効果的と回答

実践ポイント
・データ品質を徹底管理し、リアルタイムアクセスを可能にする前にガバナンスを確立する
・ユースケースに応じたデータ準備を優先する

3. データ管理とAI計画の集中化

AI導入の主な障壁は、部門間の連携不足やスキル不足です。データ管理とAIの責任を一元化することで、サイロ化を解消できます。調査では、5社に3社がデータ管理責任を1人に集約し、39％がCIO、29％がCAO/CDOに委ねています。

実践ポイント
・IT部門（技術的負債）とビジネス部門（スキル・トレーニング）のニーズを調整する単一の意思決定者を設置する
・全チームの優先順位を明確化し、プロジェクトの円滑な進行を確保する

4. BI/アナリティクスとデータプラットフォームの統合

AIイニシアチブの成功には、データ品質、ガバナンス、セキュリティを確保する統合プラットフォームが不可欠です。49％の組織が、AIベースの自動化をアナリティクス・プラットフォームへの投資優先事項としています。

実践ポイント
・データ統合を一元化し、ユーザビリティとワークフローを最適化する
・非構造化データへのアクセスを改善し、AIツールとのスムーズな連携を確保する

5. AIとアナリティクスを主要アプリケーションに統合

AIとアナリティクスを、ユーザーが日常的に使うアプリケーションに組み込むことで、活用の幅を広げ、ユーザー体験を向上できます。74％の組織が、既存のデータインフラやワークフローとの深い統合を求め、73％がアナリティクスソリューション内でのGenAI活用を重視しています。

調査ハイライト
・AI導入に成功している組織の94％が、企業アプリケーションへのアナリティクス統合を進めている。

実践ポイント
・ビジネスユーザーの利便性向上（52％）、ユーザー体験の改善（50％）、アナリストの生産性向上（49％）を目標に、AIを主要アプリケーションに統合させる

6. 現実的な期待値の設定

AIの価値を最大化するには、ステークホルダーを巻き込み、段階的な実装計画を策定することが重要です。明確な期待値を設定することで、導入後の混乱を最小限に抑えられます。80％の組織がエージェント型AIに投資しているが、インフラが対応可能と確信しているのは12％のみです。

実践ポイント
・ユーザーの期待（データ洞察、トレンド生成、可視化、予測分析など）を明確に定義する
・実現可能な機能と将来のロードマップを共有し、ユーザーフィードバックを活用して進化させる

成功への準備：AIの価値を引き出す

AIの成功は、優れたアルゴリズムだけでなく、徹底した準備から生まれます。先行企業は、単なる実験ではなく、明確な目的を持った実行を行っています。
以下の6つのステップを実践することで、スケーラブルなAI基盤を構築が可能となります。

・明確なプロジェクトフレームワークを構築
・データ変換を成功の基盤に
・データ管理とAI計画を集中化
・BI/アナリティクスとデータプラットフォームを統合
・AIを主要アプリケーションに組み込む
・現実的な期待値を設定

料理人が調理場を整えるように、AI導入も準備がすべてです。データを整え、チームを調整し、AIをビジネスの核心に組み込むことで、競争優位性を築くことができるでしょう。

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