AI導入に潜む落とし穴とは？　失敗しがちな10のポイントから探る成功のヒント

　工場をはじめとした製造現場で、IoTやAIを活用した生産工程の見える化やデータ分析による故障の予兆検知といった取り組みが進んでいる。このような“Factory IoT”に限らず、さまざまな分野でAI技術を取り込む動きが加速しているが、「導入したもののうまくいかなかった」という声が多いのが実情だ。
　
　こうした失敗の原因はどこにあるのだろうか。例えば、導入前の段階を見てみると、プロジェクトがベンダーに任せきりになってしまい、実際にシステムを利用する現場の意見が取り込まれないことも多く、また、AIに過度な期待を寄せてしまっているケースも散見される。他にも、導入後のメンテナンスやシステム改修を考慮していないことで、効果・精度の陳腐化や予算の不足を招くケースなど、導入前、導入後を通じてさまざまな要因が考えられる。

　しかし、見方を変えれば、このような失敗要因には、成功に導くヒントが詰まっているともいえる。本資料では、AI導入で失敗しがちな10のポイントとその解消法を解説しているので、AI導入を成功させるための手掛かりとしてほしい。