Manish Mittal氏は、AI駆動型ソフトウェアコンサルティングとカスタムウェブ＆モバイルアプリソリューションを提供するOpenSource Technologiesの創業者兼CEOである
AIの可能性と産業革命をもたらす潜在力は多くの企業を熱狂させ、実績のあるシステムからあらゆる問題の解決策としてAIに過度に依存する方向へと移行させた。しかし、この未来は期待通りには展開していない—生成AI案件の約95%が完全に失敗するか、ビジネスパフォーマンスに測定可能な影響を与えていないのが現状だ。
AI主導のイニシアチブに着手する前に早期警告サインを認識することで、企業は数百万ドルを節約し、プロジェクト失敗のフラストレーションを回避できる。
AI実装における警告サイン
適切なアプローチを取れば、この新興技術の可能性を最大限に活用しながら、保護された状態を維持することが可能だ。しかしまず、存在する警告サインを理解することが重要である。
不明確または過度に野心的な目標
企業がAIを実装する際の大きな警告サインの一つは、明確で現実的な目標の欠如である。多くの企業は、AIをプロセスに統合するための明確な目標を持っていないか、最も高度なAIツールの現在の能力をはるかに超える目標を設定している。その結果、AIは必要かどうかに関わらず、あらゆる問題に対する包括的な解決策として適用されることが多い。
時間の経過とともに、このアプローチの欠点が明らかになり、多くの組織が戦略計画においてAIを脇に追いやることになる。S&Pグローバルの調査によると、企業がAIプロジェクトを放棄する割合は前年比で17%から42%に急増した。この急激な増加は、明確で現実的な戦略なしにAIイニシアチブに突入するリスクを浮き彫りにしている。
データ品質と準備不足
従来のコンピュータと同様に、現代の人工知能システムは与えられたデータの質に依存している。これは企業にとって大きな課題となる—高品質のデータにアクセスできない企業は、欠陥があり、偏見を持ち、さらには有害なAIシステムを開発するリスクがある。警鐘となる例として、マイクロソフトのTayがある。2016年にTwitter（現X）で公開されたAIチャットボットは、質の低いトレーニングデータにさらされたことで、攻撃的なコメントをすることで悪名を馳せた。
AIモデルの構築とスケーリングは本質的に複雑であり、データ品質は最大の障害の一つである。これらの落とし穴を避けるため、企業はデータセットが一貫性、完全性、正確性、関連性という主要基準を満たしていることを確認する必要がある。
メンテナンスとモデルドリフトの無視
ほとんどのシステムと同様に、AIモデルは新鮮で関連性のあるデータを使用して定期的に再トレーニングとモニタリングを行わなければ、時間の経過とともに劣化する。継続的な更新がなければ、これらのモデルは幻覚を見始めたり不正確な出力を生成したりし、その予測はますます時代遅れになる。
にもかかわらず、多くの企業はその目新しさからAIの採用を急ぐが、効果を維持するために必要な継続的なメンテナンスと改善に投資することを怠っている。
組織的な支持/変更管理の欠如
一部の組織では、従業員が日常の生産性指標の一部としてAIツールの使用を強いられている。新しいシステムへの抵抗は警告サインとなり得るが、それが必ずしもイノベーションの拒絶を意味するわけではない。多くの場合、反発は適切なトレーニングの欠如や新しいツールのメリットを明確に示せていないことに起因している。
ここで効果的なコミュニケーションが重要となり、従業員を移行プロセスを通じて導き、会社の運営システムの変更に伴ってチームを引き連れていくことが必要だ。
専門知識の欠如またはツールへの過度の依存
AIは、ドメイン、データサイエンス、エンジニアリングのスキルを組み合わせる必要がある。これは万能のソリューションではなく、専門知識を必要とする。コンテキストに合わせることなく、すぐに使える「AIアズアサービス」ツールに盲目的に依存することはリスクが高い。AIの統合に必要な専門家への投資を惜しむチームは、長期的に失敗する可能性が高まる。
ガバナンス、プライバシー、倫理的監視の弱さ
適切な法律のない国家や部門は最終的に混乱に陥るため、AIに関する規制の枠組みを無視すべきではない。これらの法律は、データの収集と使用方法、AIの進歩の範囲/方向性などをカバーする必要がある。管理が不十分な場合、枠組み（例：GDPR、HIPAA）は法的および評判上の損害につながる可能性がある。
なぜ多くの失敗が起きるのか？
AIプロジェクトの高い失敗率は、脆弱な内部構造、データ衛生の悪さ、適切なガバナンスの欠如などの基本的な問題に根ざしていることが多い。これらの課題に加え、技術自体に対する恐怖や懐疑心が広がっている。AIプロジェクトの80%以上が失敗するという調査結果は、技術と組織の中核的なビジネス目標との間のミスマッチを示している。
多額の投資にもかかわらず、多くの企業はほとんどあるいは全く見返りを得ていない。あるMIT調査によると、企業における生成AIの実装の95%が損益に有意義な影響を与えていないことが判明し、AIへの熱意と実際のビジネス成果との間のギャップが浮き彫りになっている。
緩和策とベストプラクティス
これらの落とし穴を理解することが第一歩である。次のステップは、ビジネスがAIの実装を成功させ、その真の可能性を引き出すのに役立つ実証済みの戦略を採用することだ。
明確なビジネス指標に結びついた小規模なパイロットから始める。
壮大な夢を持つよりも、明確な目標を持つことが通常は良い。小さな目標に慣れてくると、AIシステムをスケールアップすることがより容易になることが多い。パートナーシップを構築し、ステークホルダーと関わることも、この段階以降のAI製品の開発に役立つ。
AIモデルの前にデータ成熟度ロードマップを構築する。
モデルを開発する機会に飛びつくのではなく、AI製品ロードマップを作成する。これにより、何が重要で、どの段階で主要機能を開発する必要があるかを特定し、AIの着実でより制御された成長と採用を支援する。
ガバナンスを確立する。
一部の人々はAI規制に反対しているが、そのような法律は社会の安全と安定を維持するために不可欠である。これらは何が許容され、何が許容されないかについての明確なガイドラインを提供し、データプライバシーの懸念に対処する上でも重要な役割を果たす。
モデルをモニタリングし、必要に応じて再トレーニングし、影響を測定する。
モデルは、特にトレーニングの初期段階で綿密なモニタリングが必要である。必要に応じてモデルを再トレーニングし、AIの出力に悪影響を与えるトレーニングデータを排除する。
結論
AIの誤用傾向があり、それがしばしば高い放棄率につながっている。しかし、依然として素晴らしい成果を上げているAIシステムもあり、見通しは完全に暗いわけではない。一部の専門家は、2034年までにAIが幻覚などの問題を解決し、より信頼性が高く変革的なユースケースを実現すると予測している。適切な保護策と明確な戦略があれば、AIを適切に実装することが可能だ。
