ガートナーの代表者は、オーストラリアのITリーダーに対し、AIソリューションを迅速に開発、導入、販売しようとするテクノロジーベンダーの競争に巻き込まれないよう強く求めています。企業はAI導入において、AIテクノロジーからどのようなメリットを得たいのかに応じて、「着実な」アプローチと「加速的な」アプローチのいずれかを慎重に構築すべきです。
9月9日にオーストラリアで開催されたガートナーITシンポジウム/Xpoで講演したガートナーの著名なエグゼクティブアナリスト2人、メアリー・メサリオ氏とクリスチャン・スティーンストルップ氏は、テクノロジーベンダーはAIソリューションの開発に「全力を尽くしている」一方で、CIOのほぼ半数がAI投資の利益を得るのに苦労していると説明した。
ガートナーのアナリストは、オーストラリアの組織が2025年に向けて独自のAI競争に注力することを推奨しました。しかし、そのためには、さまざまなIT部門とビジネス部門にわたって、テクノロジーに対する異なるアプローチが必要になります。
AI に対する着実なアプローチと加速的なアプローチの違いは何でしょうか?
ガートナーのアナリストは、AI 対応組織を次のように定義しました。
- AI によって混乱しない業界で事業を展開しています。
- AI テクノロジーに対して適度な野心を持っています。
- 実行中のアクティブな AI イニシアチブが 10 件以下であること。
対照的に、AI を急速に導入している企業では、通常次のような特徴があります。
- AI によって混乱が生じている業界に存在します。
- AIファーストの組織を目指します。
- 10 を超えるアクティブな AI イニシアチブがあります。
AIのメリット：生産性の向上から収益の創出へ
AIをより着実に導入している組織にとって、生産性の向上は最優先事項と考えられています。しかし、ガートナーのアナリストは、AIによる生産性の向上は必ずしも均等に分配されるわけではないと警告しています。その効果の大部分は、業務の複雑さや経験レベルに基づいて従業員に帰属すると考えられています。
「AIの生産性向上を容易にするのは、仕事の複雑さと経験を一致させることです」とメサリオ氏は説明した。「経験則として、複雑さが低い場合は経験も少なく、複雑さが高い場合は経験も豊富であればあるほど、AIの生産性は高まります。」
AI導入を加速させている企業も、AIによる基本的な生産性向上を同様に求めています。しかし、スティーンストルップ氏によると、こうしたタイプの組織は、資産収益の向上、スピードの向上、新たな収益源の獲得、顧客体験の向上、損失の削減など、AI技術にそれ以上のものを期待していることが多いとのことです。
概念実証から価値実証へ
AI を着実に導入している組織は AI 支出をより綿密に精査するだけで済むかもしれませんが、導入を加速させようとしている組織には、クラウド費用の追跡に多く採用されているアプローチと同様の、リアルタイムのコスト監視を実装することが推奨されています。
AIプロジェクトでは最初からコストと価値も考慮する必要があるとメサリオ氏は述べた。
「概念実証を行う際は、テクノロジーが機能するかどうか、従業員がそれを気に入っているかどうかだけをテストするのではなく、概念実証を通してコストがどのように増加するかを把握することも重要です」と彼女は説明した。
拡大するAIツールとデータに対応するためのAIスタックを構築する
ERPシステム、顧客関係管理システム（CRM）、その他社内外のテクノロジーツールにおいて、AI機能やツールが爆発的に増加しています。つまり、企業はこれらの機能や組織データを統合的に管理する能力を構築する必要があるということです。
ガートナーは、2026 年までにソフトウェア ベンダーの 80% 以上が生成 AI 機能を組み込むと予測しています。
ガートナーは、組織内で集中的に処理される AI とデータ、および他のソフトウェアに埋め込まれた AI とデータ、あるいは企業内のさまざまな部門が独自に持ち込む「BYOAI」（Bring Your Own AI）の両方を管理するために、「テック サンドイッチ」を作成することを組織に提案しています。
AIの信頼: 組織全体で安全で信頼できるAIを強化
ガートナーによると、着実かつ加速的に AI を導入する企業は、AI への信頼を構築する必要があるが、その方法はそれぞれ異なるという。
AI対応組織
AIに安定的な組織は、AIの安全性と信頼性を確保するために、人間主導のガバナンス、ポリシー、変更管理をより重視することができます。例えば、AIの安全性を担当するAIチームを設立したり、専門知識を共有するための実践コミュニティを構築したりするなどの対策は、少数のAIイニシアチブを管理する上で効果的です。
AI加速組織
ガートナーは、AI導入を加速させるには、人間によるガバナンスプロセスに頼るだけでなく、AIの信頼性を確保するために、より自動化されたテクノロジー主導のアプローチが必要になると主張しています。これは、AIポリシーをプログラム的に適用し、AIリスクをリアルタイムで管理できる「信頼テクノロジー」を活用することを意味します。
参照：オーストラリア、AIに対する義務的ガードレールを提案
AIと従業員: AIの導入に伴う従業員の行動をサポートする
オーストラリア政府がAIに関する義務的なガードレール導入を提案する中、ガートナーのアナリストは、AI導入が従業員に与える感情的な影響について十分な企業が考慮していないと指摘した。従業員はAIに脅威を感じたり、AIへの依存を強めたり、AIを活用している同僚に嫉妬したりする可能性があるという。
「あなたのチェンジマネジメントプログラムは、AIに対するあらゆる感情的反応を網羅的に考慮して設計されていない可能性が高い」とメサリオ氏は述べた。「これはUXテストをはるかに超える問題です。従業員のウェルビーイングへの潜在的な悪影響を軽減することに注力していると答えたCIOはわずか20%です。」
AI を推進する組織がエージェント AI、つまり人間に代わって意思決定を行うことができる AI エージェントを導入するにつれて、こうした感情は悪化する可能性があります。
「テクノロジーやビジネス成果と同じ厳しさで行動成果を管理することがいかに重要か、いくら強調しても足りないくらいです」と彼女は語った。
2025 年に組織が考慮する必要がある AI の側面は何ですか?
ガートナーは聴衆に対し、AIを「一度に」導入する必要はないと説明しました。メサリオ氏は、着実なペースでAIを導入する計画のある企業には、以下の点を推奨しました。
- AI の主なメリットとして従業員の生産性を追求します。
- AI 請求書の詳細を理解していることを確認します。
- AI テクノロジー スタックを社内で構築するのではなく、テクノロジー ベンダーに構築を依頼します。
- 行動の結果に対する主要な信頼メカニズムとして AI ポリシーを引き続き使用します。
- 変更管理プラクティスを活用しますが、それを AI 環境に合わせて調整します。
AI を推進する組織は、同じ目標に加えて、次の目標も掲げて開始する必要があります。
- 生産性を超えた、公共の成果の向上や収益の増加などのメリットを追求します。
- クラウド コストの追跡に使用されている方法と同様のリアルタイム コスト監視を導入します。
- 企業が求めている成果に適したカスタム AI テクノロジー スタックを作成します。
- AI ポリシーを自動化し、責任ある AI の開発を確実にするために信頼テクノロジーを導入します。
- エージェント AI を実験します。
ガートナーはまた、組織が AI に対する幻滅の谷に陥らないようにすることを推奨しました。
「誰もがハイプサイクルのピーク時の誇大宣伝について語りますが、ハイプサイクルの底辺にもネガティブな誇大宣伝があることに気づいている人は少ないのです」とスティーンストルップ氏は述べた。「谷底にいる時は、それに騙されてはいけません。ビジネス価値に集中し、自分のペースで進んでいけば、AIのピークと谷底の両方に対応できるのです。」
