ナブ・テティ氏は、高く評価され名声のあるトップDXコントリビューター、エグゼクティブアドバイザー、ポッドキャストホスト、企業トレーナー、そしてメンターである。
過去10年間、私はさまざまな業界のビジネスリーダーがデジタル成熟度スケールで向上するためのデジタル最適化、そして最近ではAI統合の独自の課題をナビゲートする支援をしてきた。この分野への私の関心は、有望なAI投資が技術ではなく、優先順位の不一致、脆弱な基盤、文化的抵抗によって期待に応えられないのを目の当たりにしたことから高まった。
企業がAIの導入を急ぐ中、多くの企業がその可能性に惹かれながらも、実際には課題に直面している。一部のAIプロジェクトは成功を収めている一方で、他のプロジェクトは崩壊し、時間、資金、信頼を失っている。この記事では、長期的な価値を生み出せない10の一般的なAI戦略を紹介し、ビジネスリーダーが同じコストのかかる失敗を避けるための教訓を共有する。これらの課題はRANDやメルボルン・ビジネス・スクール（MBS）の研究でも広く認識されている。
AI戦略失敗の主な理由
1. 間違った問題を追求する：多くのリーダーは、実際の問題を明確に理解せずにAIプロジェクトを開始する。これにより混乱と無駄な努力が生じる。専門家の80%以上がリーダーシップの失敗がAIプロジェクト失敗の主な理由だと述べている。
2. 不良または不完全なデータ：AIは良質なデータに依存している。データが乱雑、欠落、または有用でない場合、AIはうまく機能しない。一部のレポートによると、AIモデルの最大85%がデータの質の低さが原因で失敗している。
3. 実際のニーズではなく、最新技術に焦点を当てる：一部の企業は最新のAIツールに夢中になるが、「どんな問題を解決しているのか？」と問うことを忘れる。これにより、実際には誰も必要としない優れた技術が生まれる。
4. AIをサポートするシステムがない：AIモデルが機能しても、パイプライン、ストレージ、モニタリングなどの実行システムが必要である。これらがなければ、プロジェクトは停滞し、使用されなくなる。
5. 大きすぎるプロジェクトを選ぶ：準備ができる前に複雑な問題をAIで解決しようとすると、逆効果になる可能性がある。タスクが難しすぎたり曖昧すぎたりすると、プロジェクトはしばしば失敗する。
6. AIを改善またはテストするプロセスがない：チームがAIのテスト、改善、使用のための明確なステップを持っていない場合、プロジェクトは崩壊する。フィードバックループがなければ、AIは改善したり有用性を維持したりできない。
7. 人々が訓練されていないか、参加していない：チームが適切なスキルを持っていないか、プロジェクトを信じていない場合、AIは成功しない。多くのプロジェクトは、人々が早期に関与していないか、変化を理解していないために失敗する。
8. 間違った結果を追跡する：一部のAIモデルは高い精度を目指すが、実際にビジネスにとって重要なことを見逃している。成功目標が明確でないか、作業と一致していない場合、プロジェクトはほとんど価値を生み出さない可能性がある。
9. ルールや安全チェックがない：適切なルールと監視がなければ、AIは軌道を外れる可能性がある。システムにはテスト、エラーの検出、公平性を維持するための明確なステップが必要である。このステップをスキップすると、AIは時間の経過とともにリスクが高まるか、役に立たなくなる。
10. AIを成長させたり接続したりできない：多くの企業は小規模なAIデモを構築するが、それを完全なビジネスツールに成長させることはない。研究によると、AIプロジェクトの最大85%が、拡張できないか他のシステムと接続できないために、実際の影響を与えることに失敗している。
さらに、MITによる2025年の調査では以下のことが示されている：
• 最近のデータによる失敗の規模（95%）
• 中核的な障壁は計算能力ではなく、学習し統合するシステムである
• 実験と真の変革の間の分断
• 内部構築よりも戦略的パートナーシップを通じて達成される優れた成果
教訓から行動へ
AIについてビジネスリーダーとの会話でほぼ毎回一貫して目立つ課題がある：関心は高いものの、ほとんどの組織はデジタル成熟度の初期段階で立ち往生し、デジタル認識（AIが重要であることを知る）とデジタル実験（つながりのないパイロットやツールを試す）の間をループしている。これらの企業は、完全な規模の統合やインパクトに移行することはめったにない。
リーダーは希望を持って飛び込むが、明確な道筋がない。彼らは実際の問題を解決する代わりにトレンドを追いかける。この記事は非難するためではなく、リーダーが一時停止し、一歩下がって戦略を練り直すのを助けるためのものである。
デジタル成熟度の5段階と、組織のAIおよびそれ以上の準備状況を評価し向上させる方法についてより深く掘り下げるには、私のデジタル成熟度モデルをこちらで確認できる。
より良い前進方法：AIを正しく行う
この記事では何が間違う可能性があるかに焦点を当てたが、以下は正しく実行するための簡潔で実証済みのフレームワークである：
• 技術的解決策ではなく、ビジネス上の問題から始める。
• フルスタックの実現に投資する：データガバナンスから安全でスケーラブルなインフラストラクチャまで。
• データの準備を確保する：クリーンで、接続され、コンプライアンスを満たしていること。
• 機能横断的なチームを構築する：ビジネス、IT、運用、データが協力する必要がある。
• パイロットを超えた計画を立てる：スケール、統合、長期的な使用のために設計する。
• 最初から人間の監視と倫理を組み込む。
• 変更管理とトレーニングを優先する。
• ビジネス価値に直接結びつく重要業績評価指標（KPI）を使用する。
これで、企業が適切な基盤なしにAIに急いで取り組むと何が間違う可能性があるかについて十分に理解できた。成功は、より広いビジョンに基づいたデジタル成熟度戦略から始まる—グリーンサステナビリティ、運用効率、財務経済、顧客体験を結びつけるビジョンである。これらの柱が整合すると、信じてほしいが、データの質の低さ、不明確な目標、支持の欠如などの課題は薄れ始める。作業はまだ努力を要するが、明確な方向性と共有された目的があれば、進歩ははるかに達成しやすくなる。
