AI成功率の調査において、ある共通点が浮かび上がってきているようだ──つまり、20社に1社しか本当の恩恵を受けていないということだ。FICOの新たな調査によると、組織の5％のみ──この場合は金融企業──がAI投資を自社のビジネス目標と真に連携させているという。
言い換えれば、もちろん、これは組織の約95％が、対処するために設計されたまさにそのニーズに応えるAIシステムの開発に苦戦していることを意味する。このFICOの調査は、2025年第2四半期に実施された、世界中の金融企業のC級幹部254人からの洞察に基づいている。
これらの調査結果は、先月発表されたMITの調査の結果と一致している。その調査では、生成AI（ジェネレーティブAI）プロジェクトのわずか5％しか具体的な成功を示していないことが明らかになった。
何が起きているのだろうか？AIは幻滅の谷に陥りつつあるのか？AIツールやテクノロジーに流れ込む巨額の資金はどうなるのか？スタンフォード大学のHuman AIプロジェクトによると、2024年の企業AI投資は2523億ドルと推定されている。そのうち少なくとも339億ドルが生成AIだけに投じられた。
5％の確率でしか成果を出せないテクノロジーに数千億ドルを投じるのは、安全な賭けとは思えない。
それでも、FICOの調査回答者の大多数は、AI投資においてリスクよりも多くの利益を見出している。顧客体験、経営陣からのプレッシャー、競争上の差別化が、コンプライアンスやコスト削減といった従来の懸念を上回り、AI投資の主な推進力としてランク付けされている。
彼らはAIで見られる継続的なイノベーションに大きな可能性を見出している：
今後5年間でAIイノベーションについて最も期待することは何ですか？
AIと人間の協働 44％
責任あるAIの採用とAI使用の監査可能性 44％
リアルタイムAIソリューションの改善 39％
顧客体験の向上 39％
ハイパーパーソナライゼーション 35％
効率性と自動化の向上 33％
エージェントAIアプローチ 31％
グローバルな課題への対応 18％
生成AIの新たな発展 18％
なぜAIプロジェクトはビジネスへの成果提供に時間がかかっているのか？「問題は野心ではない」とFICOの著者らは述べている。「現在、ほとんどの組織にはデータサイエンスとAI開発に特化したチームがある。しかし、これらのチームはあまりにも頻繁にサイロ化し、ビジネスリーダー、エンドユーザー、リスク関係者から切り離されて運営されている」
調査によると、回答者の72％がビジネスとITの間の連携不足を主要な課題として挙げている。「AIチームにビジョンがないわけではなく、むしろビジョンが共有されていないか、共有されていても効果的に共有されていないことが問題だ」
興味深いことに、何らかの形でAIに対する組織的な支援が大いにあるようだ。問題は実装にある。調査によると、AI成功の妨げとなっているのは以下の要因だ：
協力への障壁
ビジネスチームとITチーム間の連携不足 72％
AIに対する共通理解の欠如 66％
部門間での統一されたAI戦略・基準の欠如 58％
変化への抵抗 55％
内部政治 40％
リーダーシップの支持不足 32％
この報告書の調査結果は、「AIの価値を完全に実現するには、より優れたモデル以上のものが必要だ。より優れた基準、システム、そして協力が必要だ」ということを示している。
真の差別化要因は「テキストや画像合成における生成AIの画期的な進歩ではない」とFICOの著者らは指摘する。「むしろ、それらは構造的なものだ──堅牢なビジネスプロセス、厳格なAIガバナンス基準、より良い部門間コミュニケーションチャネル、そしてこれらすべての要素を一度に促進する統一プラットフォームだ」
彼らは、AI基準の採用が遅く不均一であること、監視・ガバナンス構造が未発達であること、そしてAIチームがしばしば構造的にビジネス機能から切り離されていることを指摘している。最終的に「勝者は最も多くのモデルを持つ者ではなく、最も説明責任が明確で、最も明確な戦略を持ち、最もサイロが少ない者になるだろう」
