新しい調査によると、エンタープライズAIの導入が進む一方で、スケーリングは依然として重要な課題である

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エンタープライズAIの普及が進む一方、スケーリングの課題は依然として残る—DataIQの新しい調査結果が示す

AIは企業のワークフローにますます浸透してきているが、大規模な導入には依然として馴染みのある障壁が立ちはだかっている。これは、DataIQとBlendが実施した新しいレポートから浮かび上がる状況で、業界を横断する上級データ・アナリティクス専門家やDataIQ 100リストのメンバーを対象に調査されたものだ。

この調査は、AIツールが企業内でどのように展開されているか、そして期待にどこまで応えているかを捉えている。

調査対象の組織の半数以上が少なくとも12種類のAIアプリケーションを導入しており、多くは孤立した概念実証の段階で展開されている。しかし、28％は依然として3～5種類のAIツールしか使用しておらず、初期のテストからより広範な導入へと拡大するのに困難があることを示している。これらの数字は、実験段階から運用システムにAIを組み込む過程において、企業の進展が均一でないことを浮き彫りにしている。

AI統合への関心は高まっており、企業全体での採用意欲は2023年と比較して25％増加しているが、基盤となる要素への投資は限定的だ。回答者のわずか3分の1が、AIツールのトレーニングやチェンジマネジメントを優先していると答えており、戦略的な野心と実装準備の間にギャップが存在している可能性を示唆している。

また、レポートは生成AIの企業内での利用方法の変化も反映している。データエンジニアリングにおける利用は過去1年で2倍以上に増加し、回答者の65％がバックエンドのデータ機能を支援するために生成AIを活用している。2023年の時点ではその割合はわずか28％だった。

**導入率だけでなく、リーダーシップや組織文化がAIの成果に与える役割も調査している。**成熟したデータ戦略を持つ企業は、より体系的にAIを統合できる傾向があり、一方で直感に頼る意思決定に依存する企業は採用のペースが遅いことがわかる。

信頼性とガバナンスも、AIの展開速度と効果に影響を与え続けている。規制の監視や内部リスク管理の懸念に対応しながら、責任あるスケーリングのために監督と説明責任のための正式な体制を整える必要性が高まっている。

**この調査結果は、AIが企業の標準的な要素となりつつある一方で、その運用能力にはまだばらつきがあることを示している。**多くの企業は、野心と実行の間にギャップを抱えており、特に労働力の支援、透明性の確保、複雑なレガシー環境へのAI統合において課題が残っている。