ROI が低いにもかかわらず、組織は AI 計画を加速するという高まるプレッシャーに直面しています
企業は AI への投資を優先していますが、必要なインフラストラクチャや AI の導入による利益が不足しています。
組織は人工知能 (AI) の導入を加速するようプレッシャーを感じていますが、期待される成果はまだ得られていません。これは、展開を拡張するために必要なインフラストラクチャの欠如と結びついています。
Cisco の 2024 AI Readiness Index によると、現在および将来の AI 需要を満たすために必要な GPU を備えていると回答した企業はわずか 23% です。この指数は、日本と中国を含むアジア太平洋 14 市場の上級ビジネスリーダー 3,600 人を対象に調査を実施しました。
さらに 30% の回答者は、エンドツーエンドの暗号化、セキュリティ監査、継続的な監視、即時の脅威への対応により、AI モデル内のデータを保護する機能を備えています。
さらに、AI を活用したテクノロジーを導入して活用する完全な準備ができている回答者は、昨年の 17% と比較して 15% のみであると Cisco は述べています。この指数は、戦略、データ、ガバナンス、文化など、AI への対応状況を評価する 6 つの領域を評価します。 「この減少は、企業がAIの導入、導入、完全活用において直面する課題を浮き彫りにしている」と米国のネットワーキングベンダーは述べた。 「市場の急速な進化と、AI がビジネス運営に与えると予想される重大な影響を考慮すると、この準備ギャップは特に重要です。」
アジア太平洋地域全体では、回答者の 98% が過去 1 年間で AI 導入の緊急性が高まったと表明し、49% が主なプレッシャーの原因として CEO と経営陣を挙げています。さらに 40% が、中間管理職が AI 導入を迫られていると感じていると回答し、36% が取締役会を挙げました。
これらの組織は AI 用のリソースを確保しており、IT 予算の 10 ～ 30% の 50% を AI の導入に充てています。約 30% は、今後 4 ～ 5 年間で IT 予算の少なくとも 40% を AI イニシアチブに費やす予定であり、現在同じ割合を費やしている人よりも 5% 多くなっています。
回答者の半数は、IT インフラストラクチャの拡張性と管理性を改善する必要性を最優先事項として強調しています。
約 42% が AI 資金をサイバーセキュリティに費やし、40% が IT インフラストラクチャに重点を置き、34% がデータ分析と管理に投資しています。
ほとんどの回答者は、AI への投資により、システム、プロセス、運用、収益性、革新能力の向上、競争力の維持、収益の増加を期待しています。
しかし、40% 以上が投資からの利益が得られていないか、現在のプロセスの増強、支援、自動化に対する期待に達していないと回答していることが調査で明らかになりました。
シスコのアジア太平洋地域、日本、中華圏担当プレジデントのデイブ・ウェスト氏は、「企業がAIへの取り組みを加速する中、導入に包括的なアプローチを採用し、点と点を結び付けてAIの野心と準備を結び付けることが重要である」と述べた。 「今年の AI Readiness Index は、AI の可能性を最大限に活用するには、企業が AI ワークロードの増大による進化する電力ニーズとネットワーク遅延要件に対応できる最新のデジタル インフラストラクチャを必要としていることを明らかにしています。ビジネス目標を達成するには、これを適切な可視性でサポートする必要があります。」 。」
AI の成功を求めるニーズの高まり
金曜日に発表されたIDCの別のレポートでは、アジア太平洋地域のビジネスリーダーは、2027年までに生成AI(gen AI)への取り組みの成功率を、現在の62%から80%に引き上げることを要求すると予測しています。
これらの統計は、効率の向上と収益の増加に向けて、組織内で世代 AI の統合を深めるための「争奪戦」からの脱却を示していると IDC は述べています。
「この変化により、企業はパイロットプロジェクトを超えて中核業務にAIを組み込むよう促され、2027年までに目に見える成功と戦略的成果を目指すことになる」と調査会社は述べた。
また、AI がアジア太平洋地域の重要な経済成長の原動力となり、今後 3 年間で AI への支出がデジタル テクノロジーへの総投資額の 1.7 倍の速さで増加すると予想しています。
この増加により、2027年末までに地域全体に1兆6000億ドルの経済効果がもたらされると予想されている。
IDC はさらに、2025 年までに 70% の組織が、倫理情報や個人を特定できる情報を含む AI リスクに対処するためのポリシーと監視を正式に策定すると予測しています。
AI の成功には高品質のデータが不可欠であり、data-as-a-product アーキテクチャを使用することで、2027 年までにアジア太平洋地域の日本の大規模組織の 50% でデータサイロを打破できるようになります。
しかし、2026 年までに組織の 3 分の 1 以上が、AI 実験の実験的な点解決段階で「行き詰まった」ままになるでしょう。
IDC グループ副社長兼ゼネラルマネージャーの Sandra Ng 氏は、「2025 年は『AI Pivot』の年になるでしょう」と述べています。 「これは、一見終わりのない AI の実験から、大規模な AI の実行への移行を示しています。組織は競合他社に先んじるために AI をビジネス戦略に統合し、孤立したパイロット プロジェクトを超えて、構造化されたアプローチ、ガバナンス、品質を通じて実際の測定可能なビジネス成果を達成する必要があります」データと、目的に適したスケーラブルなインフラストラクチャです。」