AI活用に苦労する原因、データインフラの“技術的負債”を解消するには？

　AIを駆使した、高度なアナリティクスを導入して、データに基づいた迅速なインサイト獲得と意思決定を実現し、DXを加速しようという機運が高まっている。しかし、多くの組織では、アナリティクスとAI主導のビジネス戦略の策定に苦労しており、期待している程の成果を挙げられていないという。

　その背景には、パンデミックの間に組織が抱えることになった、“技術的負債”の存在がある。この技術的負債とは、納期を優先するために導入されたITソリューションのことだ。組織は現在、技術的負債の解消を優先しなければならないため、高度なアナリティクスとAIの重要性は認識しつつも、これらへの投資は最小限に抑えることを余儀なくされている。

　本資料では、高度なアナリティクスとAIがビジネスにもたらす価値を最大化すべく、多くの組織がクラウドへのデータインフラ移行を急いでいるという現状を指摘する。併せて、クラウド環境におけるアナリティクスとAI戦略を成功に導く4つの実践ポイントと、成功組織の事例を紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。