生成AIプロジェクトは高コストとリスクにより失敗

人工知能が産業を変革するという期待があるにもかかわらず、最近のいくつかのレポートで強調されているように、コストの上昇とリスクの増大により多くの AI プロジェクトが行き詰まっています。

少なくとも30％の 生成AI ガートナーの新しいレポートによると、2025年末までに、概念実証段階の後に放棄されるプロジェクトが2025年末までに2000万件に達すると予測されています。企業は「価値を証明し実現するのに苦労している彼らの取り組みには、500万ドルから2,000万ドルの初期投資がかかります。

デロイトの別のレポートでも同様の結果が出ている。調査対象となった2,770社のうち70%が、 30%以下しか移動しなかった GenAI 実験を実稼働段階に移行させるのに時間がかかりました。準備不足とデータ関連の問題が、この低い成功率の原因でした。

AIプロジェクトの全体的な見通しは明るくない。シンクタンクRANDの調査によると、民間部門のAIへの投資は2013年から2022年にかけて18倍に増加しているにもかかわらず、 AIプロジェクトの80%以上が失敗 AI が関与しない企業の IT プロジェクトの失敗率は 2 倍になります。

資金援助と完成度の格差は、NVIDIA、Meta、Alphabet、Microsoft、Amazon、Tesla、Appleの「マグニフィセントセブン」と呼ばれるテクノロジー企業が、合計で 1.3兆ドル 先月5日間で株価が上昇しました。

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GenAIプロジェクトでは、利益が実現されるまでに多額の初期投資が必要である

ガートナーの推定によると、開発者が GenAI モデルをアプリケーションに統合できるようにするインターフェースである GenAI API を使用すると、初期費用が最大 20 万ドル、さらにユーザー 1 人あたり年間 550 ドルかかる可能性がある。さらに、カスタム モデルの構築や微調整には、500 万ドルから 2,000 万ドルの費用がかかり、さらにユーザー 1 人あたり年間 8,000 ドルから 21,000 ドルかかる可能性がある。

の 世界のITリーダーのAI投資の平均は87万9000ドル 自動化ソフトウェアプロバイダー ABBYY のレポートによると、昨年の自動化コストは 100 億ドルを超えました。この調査の回答者のほぼ全員 (96%) が、来年これらの投資を増やす予定であると回答しましたが、3 分の 1 がこれらの高額なコストを懸念していると主張しました。

ガートナーのアナリストは、GenAI は「即時の投資収益率よりも、間接的で将来の財務投資基準に対する高い許容度を要求する」と述べており、「多くの CFO はこれに満足していない」としている。

しかし、AIへの取り組みのROIについて懸念を抱いているのはCFOだけではない。世界最大のテクノロジー企業の投資家は最近、彼らの支援がいつ報われるのか、あるいは報われるのかどうかについて疑問を表明している。ゴールドマン・サックスの株式アナリスト、ジム・コヴェロは6月のレポートで次のように書いている。 報告「値段が高いにもかかわらず、この技術は実用化に必要なレベルにはまだ程遠い。」

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さらに、アルファベットとグーグルの市場価値 8月に減少 収益が AI インフラへの投資を相殺できなかったためです。

GenAIプロジェクトの失敗のその他の原因

エンタープライズ GenAI プロジェクトの立ち上げに失敗する主な理由は、準備不足です。

デロイトの調査回答者の半数未満が、テクノロジー インフラストラクチャとデータ管理の領域で自社の組織が十分に準備ができていると感じていました。これらはどちらも、AI プロジェクトをメリットを実現できるレベルまで拡大するために必要な基本要素です。RAND の調査では、組織が「データを管理し、完成した AI モデルを展開するための適切なインフラストラクチャ」を備えていないことが多いこともわかりました。

デロイトの回答者の5人に1人だけが「人材」と「リスクとガバナンス」の分野で準備ができていると回答しており、多くの組織は AI倫理関連職の採用やスキルアップを積極的に行っている 結果として。

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データの品質は、GenAI プロジェクトを完了させる上でのさらなるハードルとなります。

デロイトの調査では、データの機密性やプライバシーとセキュリティに関する懸念など、データ関連の問題により、企業の 55% が GenAI の特定の使用例を避けていることがわかった。RAND の調査では、多くの組織が効果的なモデルをトレーニングするために必要なデータを持っていないことも強調されている。

RAND のアナリストは、65 人のデータ サイエンティストとエンジニアへのインタビューを通じて、AI プロジェクトが失敗する根本的な原因は、AI プロジェクトが解決しようとしている問題が明確でないことに関係していることを発見しました。業界の利害関係者は、この問題を誤解したり、誤って伝えたり、テクノロジーで解決するには複雑すぎる問題を選択したりすることが多々あります。組織は、実際に目の前の問題を解決することよりも、「最新かつ最高のテクノロジー」を採用することに重点を置いている可能性もあります。

デロイトが挙げたGenAIプロジェクトの失敗に寄与する可能性のあるその他の懸念としては、AIの固有のリスク（幻覚、偏見、プライバシーの懸念）や、 私は行動しました。

企業は新たなGenAIプロジェクトの追求に着実に取り組んでいる

成功率は低いものの、 米国拠点のCIOの66% ブルームバーグのレポートによると、12月の32%から、現在GenAIコパイロットを導入中の企業が30%に増加している。主な使用例として挙げられたのは、顧客サービスアプリケーションなどのチャットボットエージェントだ。

現在基礎モデルをトレーニングしていると回答した回答者の割合も、同じ期間に 26% から 40% に増加しました。

RANDの報告書は、企業がGenAIの取り組みを、達成の難しさの結果として減らしているわけではないという証拠を示した。 1つの調査中規模企業の 58% が、すでに少なくとも 1 つの AI モデルを本番環境に導入しています。

ガートナーによると、GenAI への継続的な取り組みの原動力となっているのは、収益の節約と生産性への具体的な影響です。一方、デロイトが調査した組織の 3 分の 2 は、初期段階で大きな価値が見られたため、投資を増やしていると述べています。

しかし、ABBYY の調査によると、世界の IT リーダーの 63% が、それを使用しないと自社が取り残されるのではないかと懸念していることがわかりました。

GenAIが邪魔になっているという証拠さえある。IBMによると、 テクノロジーリーダーの47% 自社の IT 部門が基本的なサービスを提供する上で効果的であると感じている企業は 2013 年から 22% 減少しています。研究者は、これは GenAI に注目が集まっていることと関係があると示唆しています。テクノロジー企業の幹部の 43% が、過去 6 か月間でインフラストラクチャに関する懸念が高まったと述べています。

ガートナーの副社長アナリスト、リタ・サラム氏は次のように述べています。「このデータは、GenAI ビジネスモデルのイノベーションから得られるビジネス価値を評価するための貴重な参照ポイントとなります。

「しかし、その価値を見積もる際の課題を認識することが重要です。メリットは企業、使用事例、役割、従業員によって大きく異なるからです。多くの場合、その影響はすぐには明らかではなく、時間の経過とともに顕在化することもあります。しかし、この遅れによって潜在的なメリットが減るわけではありません。」