Qlikの調査によると、日本の企業におけるAI導入には、経営陣、従業員、顧客からの信頼の欠如、AIスキル不足、ガバナンスの問題、リソース不足などの複数の障壁が存在することが明らかになりました。一方で、企業は既製のAIソリューション導入を好む傾向にあり、AIへの投資回収に楽観的な意見が多いことも示唆されています。
この調査により、日本の回答者の 54％が、経営陣、従業員、そして顧客からの AI に対する信頼の欠如に苦しんでいることが分かりました。さらに、AIスキル不足、ガバナンスの問題、リソース不足も AI 導入を成功させる上で障害となっており、多くのプロジェクトが計画段階で足踏み状態となっています。
このような認識があるにもかかわらず、AI プロジェクトの多くは計画段階から完了または実装へと進まず、多くが中止されています。実際、大企業の37％では、10件以上のプロジェクトがスコープ設定または計画段階にあり、まだ実施の段階に至っていません。また 25％は、10 件以上のプロジェクトが計画段階またはそれ以降に進んだものの、中断もしくは完全に中止せざるを得なかったと回答しています。AI プロジェクトの遅延と失敗の原因は複数ありますが、一番の要因は AI が使用する信頼できるデータの不足によるものです。その割合は日本では 30％ と、グローバルを大きく上回っています。次に、AI が活用できるデータの不足、AIの開発スキル不足、データガバナンスの課題、予算の制約など、いくつかの大きな問題があります。日本国内でのデータに関する懸念の割合は、全体的にグローバルよりも高い傾向にあります。
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