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世界的なテクノロジー企業が委託した最近の調査では、企業が IT 予算のより大きな部分を AI 実装に割り当てるようになるにつれて、AI が主流に採用されるようになると、経営幹部や IT 意思決定者が予測しています。「2025 CIO プレイブック」レポートでは、IT リーダーは AI 支出が 2025 年までに前年比でほぼ 3 倍になると予想しています。ただし、これらの投資による財務収益と組織の準備のギャップは依然として大きな課題です。

この調査では、AI の投資収益率 (ROI) を証明することの難しさが強調されており、財務リスクと不確実なROIが AI 導入の最大の障害となっています。AI 支出の増加が見込まれるにもかかわらず、AI の影響に対する認識には顕著な隔たりがあり、経営陣の 37% が AI に対して懐疑的または慎重な姿勢を保っている一方で、AI を使用している IT プロフェッショナルの 90% が AI が期待どおりであると報告しています。

生成型 AI (GenAI) の導入は加速しており、IT リーダーは 2025 年までに AI がテクノロジー予算の約 20% を占めると予測しています。現在、GenAI アプリケーションを導入している企業はわずか 11% ですが、来年には 4 倍の 42% になると予想されています。IT、ソフトウェア開発、マーケティング部門で GenAI アプリケーションの使用率が最も高くなると予測されています。

このレポートでは、AI や機械学習に関連する倫理的な懸念や偏見など、組織の準備に関する課題にも光を当てています。世界の企業の半数以上が AI に関するガバナンス、リスク、コンプライアンス(GRC) ポリシーを欠いています。AI エージェントやアシスタントによって期待される生産性向上を実現するには、企業は従業員をトレーニングし、効果的なツール統合のために IT システムを近代化し、倫理的かつ責任ある使用のためのプロセスを確立する必要があります。

データ品質は、AI 実装を成功させるための重要な要素として強調されています。データの主権、コンプライアンス、高品質データへのアクセスを確保することが重要である一方、AI の失敗は、データ品質の問題、IT コスト、統合の課題に起因する場合が多いです。これに対して、回答者の 33% が、組織が今後 12 か月以内にデータ管理機能を開発すると回答しています。

企業は AI アジェンダを推進する緊急性を認識し、熟練したパートナーシップの必要性を理解しています。専門知識の不足は AI に投資しない一般的な理由ですが、実装を成功させるには強力な AI 機能を持つパートナーへのアクセスが依然として不可欠です。