生成AIで競争優位を確保するための７つの柱
アジア太平洋地域（APJ）の企業がAIによるイノベーションと成長を促進するための変革が加速しています。
2024年11月8日、シンガポールで開催されたIDC FutureScapeイベントでは、2025年から2029年に向けた最新の技術予測が発表され、ビジネスリーダーが生成AIプロジェクトに対し2027年までに80%の成功率を求める見通しが示されました。企業は効率性向上と収益成長を目指し、生成AIの導入から本格的な成果追求へとシフトすることが期待されています。
IDC Predicts: Asia/Pacific* Business Leaders to Demand 80% Success Rate on GenAI Initiatives by 2027
IDCは、現在62%の成功率にある生成AIの取り組みが、企業の中核業務へと統合されることで、より戦略的かつ実質的な成果が達成されるべきだと述べています。これにより、パイロットプロジェクトを超え、AIの全社的な統合が推進される必要性が高まっています。さらに、アジア太平洋地域でのAI関連支出は今後3年間で1.7倍の成長を遂げ、2027年までに1.6兆ドルの経済的影響をもたらすと予測しています。
IDCのグループバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるサンドラ・ン氏は「2025年はAIの転換点であり、無限の実験段階からAIの本格運用段階へ移行する年です」と語り、企業が競争優位性を維持するためには、AIをビジネス戦略に組み込むことが重要であると強調しました。そのためには、パイロットプロジェクトにとどまらず、構造化されたアプローチやガバナンス、高品質なデータ、スケーラブルなインフラストラクチャが欠かせないと指摘しています。
AI成功のための7つの柱
IDCは、アジア太平洋地域の企業がAI導入を成功させるために必要な7つの重要な要素を提案しています。
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戦略：AIの大規模な展開には、IT部門とビジネス部門の緊密な連携が不可欠です。2026年までには、全体の3分の1以上の企業がAIの実験的段階から抜け出せずにいると予測されています。これを打破するために、企業はROIを重視した全社的なユースケースへの転換が求められます。
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ガバナンス：生成AIの成功には、責任あるAIをガバナンスフレームワークに組み込むことが重要です。2025年までには70%の企業がAIリスク（倫理、ブランド、PIIなど）に対処するための政策と監督体制を整備し、戦略的なビジネス目標と整合させると予測しています。
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人材：AIの初期段階での課題を克服するには、経営陣と従業員のトレーニングと整合が不可欠です。2027年までに、アジア太平洋地域の大手企業の50%以上が生成AIを活用したプラットフォームを利用し、ITトレーニングとスキル向上を加速する見込みです。
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アプリケーション：生成AIを搭載したアプリケーションは、ビジネス意思決定を変革し、即時的な従業員およびビジネス価値の提供に貢献します。IDCは、2026年末までにアジア太平洋地域の企業の50%がAIを活用して、より良い意思決定を可能にする技術アシスタントやアドバイザー、エージェントを導入することを予測しています。
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AIプラットフォーム：多くの企業は分散されたAIツールに悩んでいますが、統一プラットフォームの導入でAI運用を効率化できます。2028年までに、プロセスとビジネス機能を統合するAIプラットフォーム戦略を構築した企業の75%が、AI投資からより高い価値を引き出すと見られています。
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データ：AIの成功には高品質なデータが不可欠で、多くの企業が「暗黙のデータ」に悩まされています。コスト削減やベンダー依存の低減、データガバナンスの向上を目的に、2025年までに大手企業の45%がマルチクラウドデータプラットフォームを採用すると予測され、2027年までには50%の企業がデータアーキテクチャを利用し、データのサイロ化を打破する見通しです。
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インフラストラクチャ：現在のインフラは実験には対応していますが、AIの本格展開には高コストが課題です。2028年までに企業のAIワークロードの75%が、ハイブリッドで目的適合型のインフラ上で展開され、価値提供の迅速化とパフォーマンス、コスト、コンプライアンスの最適化が期待されています。
