FNU ANUPAMA | シニアマネージャー | 大手グローバルコンサルティング企業
AI（人工知能）は、あらゆる業界で期待されるものとなっている。どの組織の議論にもAI戦略が含まれ、年間計画予算では機械学習への投資に重点が置かれている。しかし、ほとんどのAIイニシアチブや投資は、概念実証（PoC）やパイロット段階で足踏みしており、実際のシナリオに実装・拡張されていない。
AIの導入はテクノロジーやスキルの問題ではなく、組織の準備態勢と運用化の問題である。保険、医療、金融サービスなどさまざまな業界でAI主導の大規模な変革をリードしてきた経験から、組織がこのAI成熟度ギャップをどのように埋めることができるか—そしてなぜ多くの組織がそれに失敗するのかを目の当たりにしてきた。
パイロット版の煉獄問題
すべてのプロジェクトは概念実証から始まり、最終的に実データに接続する計画がある。少人数の開発チームがプロトタイプを作成するが、実際のデータ、ワークフロー、ガバナンスフレームワークに接続する段階になると、プロジェクトは停滞する。
これは、概念実証がデータのサブセットに基づいて構築され、スケーラブルなインフラストラクチャ内に構築されていないことが多いためである。そのため、モデルは単独では機能するが、リアルタイム環境やさまざまなデータにさらされると、インフラストラクチャとスケーラビリティの課題によりモデルは失敗する。
成熟したAI戦略は、「構築できるか？」から「どのように責任を持って拡張するか？」へと思考プロセスを転換させる。
データ基盤の問題
AIはそのデータ基盤と同じくらい強力である。多くの組織はサイロ化されたデータパイプライン、レガシーシステム、切断されたソースで運用されており、データの不整合を引き起こしている。
AIイノベーションには、データが問題なく流れ、データガバナンスが維持される統合エコシステムが必要である。取り込まれるデータは正確で浄化されている必要がある。データの所有権を定義し、メタデータを標準化し、データ品質チェックを自動化する必要がある。さらに、データは安全に保護され、モデルは説明しやすい方法で定義されるべきである。
人間の連携問題
AIの成熟度は人間の連携から始まる—チームはAIを信頼し理解し、その出力を効率的に使用する必要がある。デジタル変革はテクノロジーだけでは達成できない。
組織はビジネスユニットを教育し、質問するよう奨励する必要がある。データサイエンティストがビジネスチームが理解し簡単に採用できるモデルを構築すると、実装の失敗を防ぐのに役立つ。
開発プロセスの早い段階でドメインエキスパートを関与させることが重要である。AIは人間のアイデアや意思決定を理解すべきであり、それらに取って代わるべきではない。技術的およびビジネス関係者間のコラボレーションを維持することで、早期採用を促進し信頼を構築する。
スケールの問題
AIは単なる実験ではなく、運用効率を高めるものとして扱われるべきである。スケーラビリティを達成するために、組織はプロトタイプや概念実証を超えてAI採用を拡大する必要がある。
ここで機械学習オペレーション（MLOps）が役立つ。MLOpsは標準化されたプロセス、つまりAIフレームワークを使用して、データ取り込みから展開、モニタリングまですべてを自動化する。MLOpsはソフトウェアエンジニアリングの厳格さをAIライフサイクルにもたらし、再利用性、セキュリティ、コンプライアンスを可能にする。組織はこれらの標準化されたプロセスを再利用して、モデルの立ち上げ効率を向上させることができる。
リーダーシップの問題
経営幹部は短期的な成果に焦点を当てるのではなく、特定の関連するビジネスニーズに対応する長期的な能力を構築すべきである。そして組織はAI実装を戦略的変革として捉えるべきである。多くの組織は、AIを単なるテクノロジー投資と見なしているため苦戦している。
AIは成果がビジネス成果と一致したときに成熟度を達成できる。リーダーは運用効率、顧客体験、イノベーションなどの成功を測定するための重要業績評価指標（KPI）を定義すべきである。
AI ROIを達成するには、以下の3つの要素が必要である：
1. 効率性：反復的なタスクを自動化することで、短期的な生産性向上を達成できる。
2. インテリジェンス：予測分析により、情報に基づいた意思決定が可能になる。
3. 変革：ビジネス戦略はAIモデルを中核として設計されるべきである。
成熟したAI組織が異なる点
成熟した組織は以下の5つの原則を示している：
1. 強力な経営幹部のスポンサーシップ：リーダーシップはAIの使用を優先し、単に予算だけでなくAIの成果を所有している。
2. 統一されたデータ戦略：データガバナンス、アーキテクチャ、アクセスの企業全体での標準化がある。
3. 運用フレームワーク：MLOpsとモニタリングにより、モデルが確実に進化する。
4. 部門横断的なコラボレーション：データ、ビジネス、コンプライアンスチームがAIソリューションを共同で作成する。
5. 継続的な学習文化：フィードバックが考慮され、より大きな成功とプロセス改善のために改訂されたモデルが設計される。
責任あるAI：次の成熟度のフロンティア
次の重要なマイルストーンは責任である。バイアスを克服し信頼を維持するために、組織は透明性のあるモデルトレーニングとモニタリングを採用し、フレームワークが倫理的要件を満たし、意思決定システムが説明可能であることを確保する必要がある。コンプライアンス基準を満たすことに加えて、責任あるAIは不可欠であり、規制リスクを軽減する上で重要な役割を果たす。
未来：パイロットから目的へ
AIの未来は、単なる実験ではなく、変革の力としてAIを扱う組織によって決定される。成熟度ギャップを埋める組織は、運用から顧客エンゲージメントまで、あらゆる機能でAIを成功裏に活用できる。
今日のすべての企業にとっての問いは単純である：あなたはAIをパイロット段階で試しているのか、それとも目的を持って拡張しているのか？
