AI導入が失敗に終わる原因とは？　課題を克服するための段階的アプローチ

　人工知能（AI）はその登場以来、新たなビジネス機会を生み出し、人々の働き方そのものを変える革新技術として注目を浴び続けている。しかしその半面、当初期待されていたほどには導入が進んでいないという現実がある。その原因の1つには、ビジネスリーダーの多くが、AIに必要なデータやインフラについて理解していないことが挙げられるだろう。

　課題は他にもある。多くの組織で直面するのが、スキル不足の壁だ。経験豊富なエンジニアであってもプログラミング方法を学び直す必要に迫られるため、雇用できる熟練労働者は常に不足している。さらに信頼性の問題もある。AIが導き出す提案や判断を完全に追跡可能なものにしておかなければ、データを扱う上でのコンプライアンスに対する重大な障壁となってしまう恐れがある。

　本コンテンツではこのように、AI活用における課題を明らかにしながら、その解決の指針を4つのステップと前提的な領域からなるフレームワークで提示している。情報アーキテクチャの構築やデータ収集など、組織が歩むべき道筋を詳細に解説しているので、AI導入を成功させるための具体的なアプローチ方法が理解できるだろう。