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2026-03-04 14:00:00
AI の変革の可能性はすでに十分に確立されています。エンタープライズでのユースケースは勢いを増しており、組織はパイロット プロジェクトから本番環境の AI に移行しています。企業はもはや AI について話すだけではありません。彼らはそれを実現するために予算とリソースを振り向けています。多くの企業がすでにエージェント AI を実験しており、新たなレベルの自動化が期待できます。しかし、運用が完全に成功するまでの道は、多くの人にとってまだ不確実です。また、AI の実験はいたるところで行われていますが、企業全体への導入は依然として困難です。
統合されたデータとシステム、安定した自動ワークフロー、ガバナンス モデルがなければ、AI への取り組みは試験運用で行き詰まり、本番環境への移行が困難になる可能性があります。エージェント AI の台頭とモデルの自律性の向上により、データ、アプリケーション、システムを統合するための総合的なアプローチがこれまで以上に重要になっています。それがなければ、企業の AI への取り組みは失敗する可能性があります。 Gartner は、コスト、不正確さ、ガバナンスの課題により、エージェント AI プロジェクトの 40% 以上が 2027 年までにキャンセルされると予測しています。本当の問題はAIそのものではなく、運用基盤の欠如にある。
組織が AI 運用をどのように構築し、成功した AI プロジェクトをどのように展開しているかを理解するために、MIT Technology Review Insights は、米国の中規模から大規模企業の上級 IT リーダー 500 人を調査しました。その全員が何らかの形で AI を追求しています。
調査結果と一連の専門家インタビューはいずれも 2025 年 12 月に実施され、強力な統合基盤がより高度な AI 実装と連携し、企業全体の取り組みに役立つことが示されています。 AI テクノロジーとアプリケーションが進化し、普及するにつれて、統合プラットフォームは、組織が重複とサイロを回避し、増大するワークフローの自律性をナビゲートする際に明確な監視を行うのに役立ちます。
レポートから得られた主な調査結果は次のとおりです。
一部の組織は AI の活用を進めています。 近年、研究に次ぐ研究によって、AI の具体的な成功が欠けていることが明らかになりました。しかし、私たちの調査では、調査対象企業の 4 社に 3 社 (76%) が、AI ワークフローを完全に運用している少なくとも 1 つの部門を持っていることがわかりました。
AI は、明確に定義され確立されたプロセスで最も頻繁に成功します。 組織のほぼ半数 (43%) が、明確に定義され自動化されたプロセスに適用された AI 実装で成功を収めています。四半期は新しいプロセスで成功しています。そして 3 分の 1 (32%) が AI をさまざまなプロセスに適用しています。
組織の 3 分の 2 には、専任の AI チームが不足しています。 AI ワークフローの維持に特化したチームを持っている組織は 3 分の 1 (34%) だけです。 5 人に 1 人 (21%) は、中央 IT が継続的な AI メンテナンスの責任を負っていると回答し、25% が責任は部門の運用にあると回答しています。 19% の組織では、責任が分散されています。
企業全体の統合プラットフォームは、AI のより堅牢な実装につながります。 全社規模の統合プラットフォームを備えた企業は、AI ワークフローでより多様なデータ ソースを使用する可能性が 5 倍高くなります。 10 件中 6 件 (59%) が 5 つ以上のデータ ソースを採用しています。これに対し、特定のワークフローに統合を使用している組織は 11% のみ、統合プラットフォームを使用していない組織は 0% です。統合プラットフォームを使用している組織は、AI の複数部門での実装が増え、AI ワークフローの自律性が高まり、将来的には自律性の割り当てに自信が持てるようになります。
レポートをダウンロードします。
このコンテンツは、MIT Technology Review のカスタム コンテンツ部門である Insights によって作成されました。これは MIT Technology Review の編集スタッフによって書かれたものではありません。人間のライター、編集者、アナリスト、イラストレーターによって調査、デザイン、執筆されました。これには、アンケートの作成とアンケートのデータ収集が含まれます。使用された可能性のあるAIツールは、人間による徹底的なレビューを通過した二次生産プロセスに限定されていた。
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